Design & media

Video Deep Reader

Try it

Check the pinned transcript dependency and optionally test YouTube connectivity, fetch public captions into a private per-user cache, retrieve excerpts by video ID, and turn captions or a supplied transcript into timestamped Quick, Deep, or Research notes.

What it does

把"没时间看的 YouTube 优质视频"变成「能 5 分钟读完、可跳回原片、可追问深挖、可当选题素材」的中文结构化笔记。适合英文 AI/科技类长视频、访谈、讲座。

The skill document

视频深读 (video-digest)

把"没时间看的 YouTube 优质视频"变成「能 5 分钟读完、可跳回原片、可追问深挖、可当选题素材」的中文结构化笔记。适合英文 AI/科技类长视频、访谈、讲座。

快速开始

丢一条链接即可（模式 A）。示例：

帮我提炼这条视频：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g

或说「视频深读 <链接>」。

依赖与前置

  • 需要本机有可用代理（Clash/V2ray，常见端口 7897/7890/1087），脚本自动探测，探测不到会明确报错并提示开代理
  • 需要 yt-dlp：脚本自动定位托管 venv（~/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python）；若提示找不到，安装：pip install yt-dlp
  • 无字幕的视频（无手动字幕也无自动字幕）→ 明确告知无法提炼，不做本地转写

抓取脚本用法

# 单个视频
python /scripts/fetch_video.py "" [--out <目录>]

# 输出目录默认 ~/Documents/video-notes/；可指定 --langs en,zh 调整字幕偏好

脚本产出（~/Documents/video-notes/<频道>//）：

  • meta.json — 标题/频道/时长/简介/原链接/字幕语言
  • transcript.txt — 带 [MM:SS] 时间戳的连贯文本（已做 ASR 滚动窗口融合去重，每行≈1 个完整语义句块）

退出码：0 成功 | 2 环境不可用(代理/yt-dlp) | 3 视频不可达 | 4 无字幕。stdout 关键行：PROXY:、OK:、NO_SUBTITLE:、ERROR:、DIR:。

示例样张（references/examples/）

  • example_ted_conversation.md — TED 演讲（手动字幕,11min）：完整深读笔记范本
  • example_vllm_shorts.md — YouTube Shorts（自动字幕,3min）：短视频轻量笔记范本
  • 真实抓取输出见 ~/Documents/video-notes/<频道>//note.md，结构与样张一致

四种模式

模式 A · 单条深读（默认）

  1. 跑抓取脚本拿 meta + transcript
  2. 读 transcript（若 >30k token 先切块小节概述再合并，见"长视频"）
  3. 按 references/note_template.md 模板产出中文笔记，对话内交付
  4. 把笔记存为 /<频道>//note.md（脚本已建好目录，直接写文件），供模式 C 复用

模式 B · 批量扫描

用户丢多条链接（≥2 条）时：

  1. 逐条跑抓取脚本（可并行）
  2. 每条只出 TL;DR 卡片：一句话核心 + 🧱事实1条 + 💭观点1条 + 值不值得深读判断（含原链接）
  3. 合成一份清单交付；用户圈选想深读的，再转模式 A

批量优先建议：告诉用户一次别超过 5 条，抓取要过代理较慢。

模式 C · 追问深挖

用户基于已提炼的视频追问（"他对 X 的论证是什么""3:20 那句展开讲"）：

  1. 先查 ~/Documents/video-notes/<频道>//transcript.txt 是否已有
  2. 没有则先跑抓取脚本
  3. 用 Grep 在 transcript 里定位关键词/时间戳附近原文，把上下文片段交给 LLM 精读回答
  4. 回答要标注所依据的时间戳区间，可跳回原片核实

模式 D · 选题素材（笔记尾部，不写稿）

每条模式 A 笔记的「📌 可写角度」区块产出 2-3 个公众号/小红书选题钩子：

  • 遵守用户标题公式（"我用AI做了X"）与禁区清单（禁"初体验/第一课/入门推荐/课程分享/我学了X"句式）
  • 差异化角度：强调用户自己的运营视角/真实验证，不搬运原视频内容
  • 不自动写稿；用户说"写一篇"才另开对话按发布流程写

长视频 / 超长 transcript 处理

  • transcript 字符数 ≤ ~90k（≈25k token）→ 单次读完直接提炼
  • 超长 → 按 [MM:SS] 语义分段（每段 ~10 分钟），逐段让 LLM 出小节要点，再合并成终稿。合并时保留下每个要点的原始时间戳
  • 时间戳格式保持 MM:SS（≥1 小时为 H:MM:SS），中文笔记里用同样的标记，方便用户跳回

输出语言与字幕

  • 输入为英文视频 → 笔记全中文；金句保留英文原文 + 中文翻译
  • 视频是中文的（如中文访谈）→ 笔记直接中文，金句不必翻译
  • 字幕语言选择：脚本按 --langs en,zh 偏好自动挑（同语言下手动字幕优先于自动字幕）；如该视频只有别的语言字幕，脚本会抓取并如实标注，主 Agent 判断是否值得提炼

内容边界（重要）

  • 事实 vs 观点是硬分层：🧱事实 = 视频中陈述的可验证内容（数据、研究、事件、已发布产品、时间点）；💭观点 = 作者的判断、预测、建议、价值立场。两者不得混写，拿不准的标"待核实"
  • 只总结视频里真实出现的内容，不脑补。字幕缺失/听不清处如实说明
  • 观点类视频（博主 opinion）要提示作者立场；区分"视频讲的事实"和"视频作者的看法"
  • 笔记是学习辅助，不是转载稿；模式 D 角度要防洗稿

常见问题

  • 代理没开 → 报错提示开启 Clash/V2ray
  • 视频不可用/地区限制/年龄限制 → 透出具体错误，建议换视频或说明原因
  • 视频无字幕 → 明确告知无法提炼（当前版本不做本地 Whisper 转写）
  • 抓取慢 → 过代理 + 字幕下载通常需 10-60 秒，批量时串行提示耐心

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