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openclaw skills install @yuanming0007/xhs-deep-summary-local本地免费一键深度总结小红书【视频】笔记:yt-dlp 拉取视频(无需 cookie)、faster-whisper 本地转写、输出元数据+逐字稿,再由 LLM 做结构化深度总结。专用于小红书视频笔记的采集与归档。图片笔记/纯文字笔记需另用 xhs-note-summary 类技能。
openclaw skills install @yuanming0007/xhs-deep-summary-local备注:本技能面向「小红书视频笔记」。图片笔记、纯文字笔记的采集另需一个技能(规划中)。
⚠️ 合规提示:仅限个人学习 / 本地处理使用,请遵守小红书等平台服务条款;转写结果建议仅存入个人知识库,勿对外公开再分发平台内容。
专用于小红书视频笔记的一键深度总结。组合了无水印视频提取、音频分离、本地 AI 语音转录和深度文本总结,全部在本地免费完成(不依赖任何付费 API / token)。
相比市场版 xhs-video-summary(依赖 clawhub 的 xiaohongshu-extract 与 openai-whisper),本技能自包含:直接调用 managed venv 里的 yt-dlp + faster-whisper + imageio-ffmpeg,无需那两个装不上的外部依赖。
~/.workbuddy/binaries/python/envs/default 已装:yt-dlp、faster-whisper、imageio-ffmpeg、huggingface_hub(managed python venv)~/.workbuddy/models/faster-whisper-small(CT2 格式;HF 不可达时从 ModelScope 拉取)curl(系统自带)如缺失,环境搭建见文末。
当用户提供小红书视频链接时:
运行脚本(传入 URL):
python <skill_dir>/scripts/run.py "<xhs_url>"
脚本自动完成:抽元数据 → 下载视频 → 提音频 → faster-whisper 转写,产出 xhs_meta.json + xhs_temp.txt。
读取产物:
xhs_meta.json:标题、描述、视频直链、时长等xhs_temp.txt:视频全部语音逐字稿输出结构化深度总结(必须含以下模块):
修正识别误差:转录稿常有口语/方言误识,整理时据上下文修正术语,例如:
胃酸↔"卫酸"、肠漏↔"长漏"、SIBO↔"sable"、胃蛋白酶↔"被蛋白莓"、盐酸甜菜碱↔"盐酸甜菜剑"、法莫替丁/奥美拉唑↔"法末替丁/奥美拉做耐性" 等。
归档:写 Obsidian「00-采集 Grasp」+ IMA 知识库目标文件夹(如「营养补剂」,需 IMA 凭证 ~/.config/ima/)。
清理临时大文件:
rm -f xhs_temp.mp4 xhs_temp.mp3
(xhs_meta.json / xhs_temp.txt 如需后续归档可暂留)
VENV_PY=~/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python
$VENV_PY -m pip install imageio-ffmpeg yt-dlp faster-whisper huggingface_hub
# 下载 CT2 模型(ModelScope 镜像,HF 不可达时可用):
# 把 Systran/faster-whisper-small 的文件拉到 ~/.workbuddy/models/faster-whisper-small/
# run.py 通过环境变量 XHS_WHISPER_MODEL 可覆盖模型路径;XHS_VENV_PY 可覆盖 venv python 路径。
xsec_token(App 分享出来的链接自带),过期后需重新获取。video_stream_url;此时需用户提供浏览器 cookie(Netscape 格式)并加 --cookies 参数。