小红书视频深度总结(本地)

小红书视频深度总结（本地版 / 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。

技能说明

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。

环境依赖（managed venv）

• ~/.workbuddy/binaries/python/envs/default 已装：yt-dlp、faster-whisper、imageio-ffmpeg、huggingface_hub（managed python venv）
• whisper 模型：~/.workbuddy/models/faster-whisper-small（CT2 格式；HF 不可达时从 ModelScope 拉取）
• 外部二进制：curl（系统自带）

如缺失，环境搭建见文末。

工作流

当用户提供小红书视频链接时：

1. 运行脚本（传入 URL）：

   python /scripts/run.py ""
   

   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。

2. 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

3. 输出结构化深度总结（必须含以下模块）：

   • 🎬 视频基础信息（标题、作者、互动数据、时长）
   • 💡 视频主题（一句话概括核心话题）
   • 📝 详细内容拆解（按逻辑/知识点拆解）
   • 🛠 实用价值（对观众的具体帮助）
   • 💎 关键金句（原话摘录 2-3 句）

4. 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。

5. 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/）。

6. 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）

环境搭建（新机 / 新 venv 部署）

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。

已知约束

• 小红书链接需带有效的 xsec_token（App 分享出来的链接自带），过期后需重新获取。
• 个别笔记若服务端强制登录，yt-dlp 会抽不到 video_stream_url；此时需用户提供浏览器 cookie（Netscape 格式）并加 --cookies 参数。
• 元数据里作者/点赞数小红书常不返回（yt-dlp 解析为 null），如实标注即可。