lucky-luor/bilibili-douyin-notes

💬 对 AI 说一句「帮我把这个视频做成课堂笔记：」，就能得到下面这样的笔记 👇 （完整示例：李宏毅机器学习 · 局部最小值与鞍点）

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✨ 功能特性

• 多平台支持：B站（bilibili.com / b23.tv 短链 / BV号）、抖音（douyin.com / v.douyin.com / iesdouyin.com 链接 / 分享口令文本）、YouTube（youtube.com / youtu.be / Shorts 链接，优先取官方/自动字幕）与小红书（xiaohongshu.com / xhslink.com 视频笔记分享链接）
• 字幕优先：自动抓取B站官方/AI字幕（可选登录），零成本秒出文稿
• ASR 兜底：无字幕时用 faster-whisper 本地语音识别（CPU int8，国内走 hf-mirror 镜像），不调任何付费 API
• 重点截图：按转写稿时间戳锚点 + PyAV 抽帧，本地画质初筛自动校验并标记黑屏/空屏/模糊帧（像素占比法，白底 PPT 不误判），最终由 Agent 视觉复核决定取舍；无硬编码锚点时自动从文稿提取关键词
• 抖音免登录：游客身份（ttwid + a_bogus 签名）直接下载无水印视频，无需账号 Cookie
• 小红书免登录：解析分享页内嵌数据直接下载视频笔记，无签名、无需账号（仅支持视频笔记，不支持图文与评论）
• 课堂笔记模板：小节结构 + 关键术语加粗 + 真实代码引用 + 知识地图 + 概念卡片 + 自测题，文末附可回看跳转的视频时间索引

🧩 工作流程

视频链接（B站/抖音/YouTube/小红书）
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 第一步：抓取          │  B站：元数据 + 官方字幕（SESSDATA 可选）
│ （按平台分流）        │  抖音：元数据 + 无水印视频下载（免登录）
│                     │  YouTube：元数据 + 官方/自动字幕（无字幕下载音频）
│                     │  小红书：元数据 + 视频下载（免登录）
└─────────────────────┘
        │ 有字幕？──────否───┐
        ▼ 是                ▼
┌──────────────┐   ┌──────────────────────┐
│ 直接用字幕文本 │   │ 第二步：faster-whisper │
└──────────────┘   │ 本地 ASR 转写          │
        │          └──────────────────────┘
        ▼                  │
┌─────────────────────┐   │
│ 第二步半（可选）      │◄──┘
│ 重点截图（PyAV 抽帧） │
└─────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│ 第三步：AI 按模板     │  课堂笔记 .md
│ 生成课堂笔记         │  （小节+要点加粗+代码+知识地图+概念卡片+自测题）
└─────────────────────┘

⚡ 快速开始

# 一行安装（Claude Code；其他 Agent 把路径换成对应的 skills 目录）
git clone https://github.com/lucky-Luor/bilibili-douyin-notes.git ~/.claude/skills/bilibili-douyin-notes && pip install -r ~/.claude/skills/bilibili-douyin-notes/requirements.txt

装好后直接对 AI 说：**「帮我把这个视频做成课堂笔记：https://www.bilibili.com/video/BVxxxx」**。详细安装与可选配置见下文。

📦 安装

本 skill 遵循 Agent Skills 规范（SKILL.md），任何支持该规范的 AI Agent 均可安装。 支持的安装路径：

• ~/.claude/skills/ —— Claude Code
• ~/.zcode/skills/ —— ZCode
• ~/.agents/skills/ —— DSH、Codex 等多种 Agent 共用的通用 skills 路径

其他兼容 Agent 放入其各自的 skills 目录即可。

# 1. 克隆到你的 agent 的 skills 目录（以 ZCode 为例）
git clone https://github.com/lucky-Luor/bilibili-douyin-notes.git ~/.zcode/skills/bilibili-douyin-notes

# 2. 安装 Python 依赖（按需：各平台流程所需依赖见 requirements.txt 内注释）
pip install -r requirements.txt

# （可选）只装测试依赖：tests/ 离线可跑，无需 faster-whisper / av / gmssl（numpy / pillow 仍需安装）
pip install -r requirements-dev.txt

# 3. （可选）扫码登录B站，自动获取 AI 字幕
python scripts/bili_fetch.py --login   # 生成二维码 PNG 图片并打印路径，B站 App 扫码即登录，SESSDATA 自动写入 config.json
                                       # 无 B站App：cp config.example.json config.json 后按文件内注释手动填写

路径说明：SKILL.md 中示例命令的 `` 为占位符，使用时请替换为 本 skill 的实际安装路径（脚本内部均基于 __file__ 相对定位，改路径不影响运行）。

⚙️ 配置

复制 config.example.json 为同目录 config.json：

{
  "SESSDATA": ""  // B站登录 cookie；留空也能用（官方CC字幕+ASR兜底均可）
}

获取方式（推荐）：python scripts/bili_fetch.py --login，生成二维码 PNG 图片并打印路径，B站 App 扫码即登录， SESSDATA 自动写入 config.json；二维码过期自动换新。手动路径：浏览器登录 bilibili.com → F12 → Application → Cookies → 复制 SESSDATA。该文件已被 .gitignore 排除，不会被提交 （含登录凭据，请勿分享）。抖音、小红书流程无需任何配置；YouTube 被风控时可配 youtube_proxy，小红书可选配 xhs_cookie。

转写性能（可选配置）

CPU 转写慢时可在 config.json 调整：asr_model（tiny~large-v3，高阶加载失败自动降一档）、 asr_device（auto/cpu/cuda，cuda 失败自动回退 cpu）、asr_cpu_threads（0=自动）。 每次降级都会打印原因，不静默。整理完成后可让 AI 询问你是否清理缓存的媒体文件 （scripts/clean_media.py，默认只列清单、--apply 实删）。

🚀 使用

安装后直接对 AI 说：

帮我把这个视频做成课堂笔记：https://www.bilibili.com/video/BVxxxx

总结一下这个抖音视频：https://v.douyin.com/xxxx/

把这个 YouTube 视频整理成笔记：https://www.youtube.com/watch?v=xxxx

这个小红书视频做个笔记：

也可以直接手动调用脚本（详见 SKILL.md 的工作流程章节）：

# 先探元数据：不抓字幕、不写文件（确认视频可访问/时长/分P数）
python scripts/bili_fetch.py --probe ""

# B站：抓取元数据与字幕
python scripts/bili_fetch.py "" ""

# 抖音：抓取元数据并下载无水印视频（免登录）
python scripts/douyin_fetch.py "" ""

# YouTube：抓取元数据与字幕（无字幕时加 --download 下载音频）
python scripts/yt_fetch.py "" ""

# 小红书：抓取元数据并下载视频（免登录，链接需带 xsec_token）
python scripts/xhs_fetch.py "" ""

# 无字幕时：本地语音识别
python scripts/bili_transcribe.py "/metadata.json"

# ASR 术语校正：先 dry-run 看报告，确认后 --apply（自动留 .bak）
python scripts/apply_glossary.py "/01_分P名.txt"

# （可选）抽取重点截图（需 ASCII 文件名时加 --ascii-names）
python scripts/bili_screenshot.py "/metadata.json" "" "/images"

# 时间索引深链填充（v4 笔记默认执行，short 跳过）
python scripts/note_nav.py "" --template v4 --meta "/metadata.json" --txt-dir ""

# 生成笔记后的质量门禁（errors 为 0 才交付）
python scripts/validate_note.py "" --template v4 --meta "/metadata.json" --txt-dir ""

📁 目录结构

├── SKILL.md               # Agent Skills 规范定义：触发条件、三步工作流程、笔记模板
├── scripts/
│   ├── bili_fetch.py      # B站：元数据 + 字幕抓取（--probe 只探元数据）
│   ├── douyin_fetch.py    # 抖音：元数据 + 无水印视频下载（游客身份）
│   ├── yt_fetch.py        # YouTube：元数据 + 字幕三级回退（无字幕按需下载音频）
│   ├── xhs_fetch.py       # 小红书：视频笔记元数据 + 视频下载（免登录）
│   ├── bili_transcribe.py # faster-whisper 本地 ASR 兜底（多平台兼容）
│   ├── bili_screenshot.py # 重点截图（锚点/自动关键词 + PyAV 抽帧 + 像素占比法 QC）
│   ├── transcript_chunk.py# 长转写稿分块（map-reduce 前置）
│   ├── apply_glossary.py  # ASR 术语校正（dry-run 报告 / --apply 落盘）
│   ├── note_nav.py        # 时间索引深链填充
│   ├── clean_media.py     # 询问式媒体清理（默认只列清单、--apply 实删）
│   ├── validate_note.py   # 笔记质量门禁（errors 为 0 才交付）
│   ├── ensure_abogus.py   # abogus.py 缺失时从上游固定 commit 下载（SHA-256 校验）
│   └── abogus.py          # 抖音 a_bogus 签名算法（GPLv3，按需下载，不入仓库）
├── tests/                 # 离线 pytest 测试（不联网、无需重依赖）
├── examples/              # 示例笔记（真实视频生成，已通过质量门禁）
├── docs/images/           # README 配图
├── references/
│   ├── anchors.json       # 截图关键词锚点表（时刻由脚本按转写稿运行时推导）
│   ├── asr-glossary.json  # ASR 技术术语校正表
│   ├── glossary-user.example.json  # 用户层词表示例
│   └── note-template.md   # 课堂笔记模板
├── config.example.json    # 配置模板（SESSDATA）
└── LICENSE                # MIT

❓ 常见问题

⚠️ 已知限制

• 长视频（>1小时）本地转写耗时：CPU int8 约为视频时长的 1~3 倍（批量推理可缓解），有 NVIDIA GPU 时快于实时
• ASR 转写的技术术语可能出错（如 IoC、Starter），生成笔记时建议结合上下文或代码仓库校正
• 抖音依赖平台签名算法，平台升级时可能临时失效（表现为 detail 接口 403），需跟进上游项目更新签名实现
• 抖音签名的 abogus.py 依赖上游仓库（BiliNote）托管：下载 URL 已固定到上游具体 commit 并做 SHA-256 校验；上游更新签名算法时，可用环境变量 BILINOTE_ABOGUS_SHA= 临时指向新 revision，或按 scripts/ensure_abogus.py 文件头的手动安装步骤放置文件
• YouTube 可能拦截服务器 / 云主机 IP，需要 cookies 或代理；yt-dlp 需随 YouTube 变化及时升级
• 小红书依赖分享页内嵌数据结构，平台改版时可能临时失效；频繁请求会触发验证码（461/471），仅支持视频笔记
• 仅支持公开可访问的视频

📄 许可证

本仓库主体采用 MIT 协议开源。

例外：scripts/abogus.py 不在本仓库中。 本仓库不包含、也不分发该 GPLv3 组件； 由使用者在自己的机器上按需获取，按其自身条款使用。该文件是抖音 a_bogus 签名算法 代码，源自 TikTokDownloader （经 Evil0ctal/Douyin_TikTok_Download_API 与 BiliNote 移植）。scripts/ensure_abogus.py 在首次使用抖音功能时从上游仓库的固定 commit 下载到本地，下载内容必须通过 SHA-256 校验与关键字校验（ghproxy 镜像仅作为传输通道，同样必须过校验）； 也可设置环境变量 BILINOTE_ABOGUS_SHA 指向其他 revision（详见 scripts/ensure_abogus.py 文件头说明）。下载后的该文件遵循其自身的 GPLv3 条款（上游文件头的 GPLv3/Apache-2.0 声明自相矛盾，本项目按更严格的 GPLv3 处理）。

手动安装（网络受限时）：从 BiliNote 仓库的 backend/app/downloaders/douyin_helper/abogus.py 下载文件，放到本 skill 的 scripts/abogus.py 即可。

🙏 致谢

• JoeanAmier/TikTokDownloader —— abogus.py 原始作者
• Evil0ctal/Douyin_TikTok_Download_API —— 抖音 Web API 签名与 x-secsdk-web-signature 方案参考
• JefferyHcool/BiliNote —— 多平台下载器架构、YouTube 字幕优先策略参考
• jdepoix/youtube-transcript-api / yt-dlp —— YouTube 字幕与音频获取
• ReaJason/xhs —— 小红书笔记页内嵌数据解析思路（MIT）
• JoeanAmier/XHS-Downloader —— 小红书视频地址选择思路参考（仅参考思路，未使用其代码）
• faster-whisper —— 本地语音识别引擎