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Video Downloader By Browser —— 手动介入式视频下载

核心理念

能自动的自动，不能自动的立刻停下交给用户。

这类站点的反爬手段（登录、短信验证码、滑动验证、观看密码、会员画质）本质就是拦自动化。 与其对抗，不如：用有头浏览器把界面完整呈现给用户，用户手动完成人机验证， 我们只负责在旁边监听网络请求把流地址抓下来，然后甩开浏览器用并行 HTTP 高速下载。

两条铁律：

1. 用户必须能看到浏览器窗口，脚本绝不能自动关闭窗口/浏览器
2. 合并完成必须经用户验收通过后才能删除中间分片，绝不提前删

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适用判断

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⛔ 手动介入协议（最重要，违反必失败）

遇到以下任何情况，立即停止自动化尝试，明确告诉用户需要做什么，然后等用户回复：

1. 登录（账号密码 / 扫码 / 短信验证码）
2. 滑动拼图 / 点选验证码
3. 观看密码弹窗 — 优酷密码框可全自动（见下「观看密码自动化」），失败再交给用户
4. 会员画质切换
5. 任何自动化连续失败 2 次以上的交互

观看密码自动化（优酷已验证 2026-09-06）

优酷视频密码弹窗能全自动过，一条命令搞定：

echo "pwauto <密码>" > <工作目录>/cmd.txt
# 等待 15~20 秒后看 status.txt，出现 {"t":..,"dur":..,"w":1920} 且 t 增长即成功

pwauto 内部做三件事：真实点击聚焦密码框 → keyboard.type 逐字符输入 → 真实鼠标点「确定」。

为什么能成功（踩坑后的正确解法）：

• ❌ 原生 setter 设 inp.value=x + 派发 input 事件（即 pwfill）：DOM 回读 value 正确， 但优酷 Vue 组件的 v-model 响应式数据没同步 → 点确定提交的是空密码 → 「密码错误，请重新输入」。
• ✅ page.keyboard.type() 逐字符派发完整 keydown→keypress→input→keyup，Vue 必然响应。
• ❌ Enter 键对该弹窗无效（没绑回车提交事件），必须鼠标点「确定」。
• ✅ page.mouse 按 getBoundingClientRect() 中心坐标 down/up（即 realclick）可靠触发； JS dispatchEvent(MouseEvent) 可能被前端拦截。
• 若 pwauto 失败，用 pwinfo 命令导出弹窗 HTML 确认输入框/按钮选择器，再降级请用户手动点。

介入时的标准做法

• 用有头模式，窗口保持在用户屏幕上
• 短信验证码、滑动拼图这类无法可靠自动化的：停下交给用户
• 观看密码优先用 pwauto 自动；只有它失败时才降级为「填好值、让用户点确定」
• 用 dom 命令导出页面文本，确认到底弹了什么窗，别靠猜；关键弹窗用截图看
• ⚠️ 命令通道竞态：cmd.txt 是单文件，连发两条命令会互相覆盖（后写的把先写的冲掉， 先写的永远不执行）。每条命令之间等它被消费（日志出现 [CMD] xxx），再发下一条。
• 一句话说清：用户要做什么 → 做完回复什么 → 你接下来自动做什么

介入话术模板

浏览器已打开《XXX》，窗口在你屏幕上，不会自动关闭。 请：① 点登录，手机号获取验证码（你给的 0980 我已填好）② 手动滑一下验证 ③ 登录成功后把清晰度切到 1080P ④ 播放 5~10 秒。 完成后回我一句「好了」，我就开始抓流并下载。

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标准流程（6 阶段）

阶段 0：环境准备（新电脑/迁移后先跑一次）

一键就绪（推荐）：

bash /scripts/setup.sh

setup.sh 幂等，会自动：定位 node/python3 → 装 playwright-core 并建可移植 node_modules 软链 → 检测本机 Chrome → 检测/安装 ffmpeg → 全部脚本语法自检。跑完看末尾提示即可。

依赖清单（手动装也可）：

• Node.js 18+（跑 browser_ctl.mjs）
• playwright-core（npm i playwright-core；ESM 不读 NODE_PATH，setup.sh 会把它链到 scripts/node_modules/）
• 本机 Google Chrome（有头模式固定用它；channel:'chrome'）
• Python 3.8+（下载/合并脚本全部只用标准库，零 pip 依赖）
• ffmpeg（合并用；系统有 ffmpeg 即可，没有则 pip install imageio-ffmpeg，merge_verify.py 会自动找）
• curl（youku_probe.py 探测分片大小用；macOS/Linux 自带）

有头模式固定用本机 Chrome（channel:'chrome'）；Chrome 启动失败才回退内置 Chromium。 不要在 Chrome / Chromium 之间随意切换——两套环境 profile 不互通，会导致用户反复登录。

下文所有 node / python 命令都按 PATH 中的可用版本执行即可，不要写死某台机器的绝对路径。

阶段 1：拉起常驻浏览器

mkdir -p <工作目录>/shots
node /scripts/browser_ctl.mjs <工作目录> "<视频页URL>" <正片最小时长>

• 正片最小时长：区分正片和广告/预览（长视频填 600，短视频填 60）
• 脚本长驻，通过文件通道通信（见脚本头部注释）

🔑 浏览器与 profile 全局唯一（防止反复登录的核心）：

• 浏览器固定本机 Chrome，失败才回退 Chromium（启动日志会打印实际用了哪个）。
• profile 用全局共享目录 ~/.workbuddy/browser-profiles/video-downloader，与工作目录无关。 用户在任意一次任务里登录后，登录态写进这个共享 profile，以后所有视频下载任务 （优酷/腾讯/爱奇艺/B站、任何工作目录）都免登录、免重新切画质。
• 可用环境变量 CHROME_PROFILE=<路径> 覆盖 profile（一般不需要）。
• 不要用 agent-browser / playwright 默认 profile / 用户日常 Chrome 来做视频下载—— profile 不互通会造成"两边横跳、反复登录"。视频下载一律走本 skill 的 browser_ctl.mjs。
• 启动前先确认没有残留的本 skill Chrome 实例（pkill -f "Google Chrome.app" 或 stop.flag）， 同一 profile 不能被两个 Chrome 同时占用。

启动方式必须用 start_new_session=True，否则 Bash 工具结束时会把整个进程组回收：

subprocess.Popen([...], stdout=open('browser.log','ab'),
                 stderr=subprocess.STDOUT, start_new_session=True)

停止：touch <工作目录>/stop.flag（脚本吞掉了 SIGINT/SIGTERM，Ctrl+C 无效，这是故意的——防止误杀窗口）

阶段 2：判断页面状态（三分支）

启动后约 1~2 秒看 browser.log，控制器会自动输出两行关键结论（不用干等 150 秒）：

1. 登录态（强制前置，决定能否拿高画质）：
   • 【登录态】已登录 ✓ → 可采集最高画质
   • 【登录态】未登录 ✗ → 必须先停下提醒用户手动登录 + 切到最高清晰度（1080P），否则只能拿到低画质。 登录/短信验证码/滑动验证都交给用户做（见介入协议）。用户登录后可再发 echo "logininfo" > cmd.txt 复核。
   • 优酷登录态以 cookie unb（用户ID）/tracknick（昵称）为准；也可用 logininfo 命令手动复查。
2. 视频拦截状态（三分支）：

辅助判断：

cat <工作目录>/status.txt       # 有 {"t":..,"w":1920} 且 t 增长 = 视频在播放
echo "dom" > <工作目录>/cmd.txt  # 导出页面文本，确认到底弹了什么（别靠猜）
echo "logininfo" > cmd.txt       # 手动复查登录态（写 logininfo.txt）

画质确认：不管哪条分支，采集 URL 前都要让用户在播放器里把清晰度切到最高 （1080P 需登录、部分需会员）。采集到的分片画质 = 播放器当前选定画质。 用户处理完、视频正常播放后，确认 status.txt 的 w 已是目标分辨率（1080→1920，720→1280）。

• 无验证码的公开/已登录视频：视频自动播放，status.txt 直接有值，跳过密码步骤。
• 观看密码：pwauto 自动过（见下）。pwauto 只对有密码弹窗的视频使用，无密码视频发它返回 no-input（无害但无意义）。
• 登录 / 滑动 / 短信验证码：无法可靠自动化，必须交给用户。

密码弹窗的确定按钮坐标由 getBoundingClientRect() 实时读取，是浏览器视口相对坐标， Playwright 内部自动换算屏幕位置——窗口在屏幕上移动、调整大小都不影响点击（已实测移动窗口后仍命中）。

阶段 3：采集分片 URL

按平台调用采集脚本（优酷：scripts/youku_collect.py <工作目录> [总时长]）。

通用原理：seek 到各分片起点 → 浏览器发请求 → 监听器记录 URL。 分片起点时间按平台规律推算，见 references/。

采集完立即进入阶段 4，令牌可能过期。

阶段 4：探测 + 并行下载

python /scripts/youku_probe.py <工作目录>      # 优酷：窗口URL → 整分片URL + 大小
python /scripts/youku_download.py <工作目录>   # 并行下载

⚠️ 别跳过 probe：youku_collect.py 产出的是带 10 秒窗口参数的 URL， youku_download.py 需要的是去掉窗口参数的整分片 URL（chunks_full.json）。 两者之间必须经过 youku_probe.py 转换，否则下载到的只是 10 秒片段。

核心提速手段（必用）：

• 单个文件切成 N 段 Range 请求并发（CDN 单连接限速，并发可线性提速）
• 多个分片同时下载
• 推荐组合：单分片 6 路 × 3 分片并发 → 实测 2.45 GB / 175 秒
• 每片下载完比对字节数是否等于 CDN Content-Range 声明的总长

阶段 5：合并 + 校验

python /scripts/merge_verify.py <工作目录> <输出.mp4> [分片目录]

自动完成：concat 无损合并（-c copy，不重编码）→ 解析时长/分辨率 → 逐个拼接点解码体检。

阶段 6：⛔ 用户验收 → 清理分片（不可跳过）

合并完成不等于任务完成。必须走完验收：

6.1 报告结果，明确给出：文件名、大小、分辨率、时长、拼接点校验结论。

6.2 请求用户验收，话术：

合并完成，成品在 <路径>，1080P / 01:16:39 / 2.4 GB，32 个拼接点解码零错误。 麻烦你打开播放确认一下（重点看几个拼接处、开头结尾、音画是否同步）。 确认没问题回我一句「OK」，我就把 2.5 GB 的中间分片清掉；有问题我重新下对应分片。

6.3 等用户明确确认后才清理：

python /scripts/cleanup.py <工作目录> seg                     # 默认进废纸篓，可恢复
python /scripts/cleanup.py <工作目录> seg --merged <成品.mp4> # 成品在工作目录外时必用
python /scripts/cleanup.py <工作目录> seg --purge             # 永久删除，需输入 DELETE

cleanup.py 内置安全闸：

• 找不到成品文件 → 拒绝执行（成品若已移到工作目录外，必须用 --merged <成品路径> 显式指定）
• 成品 < 1 MB（占位空文件）→ 拒绝
• 成品体积 < 分片总量 × 0.9 → 拒绝
• 默认不物理删除：macOS 优先移废纸篓（osascript 失败则 mv ~/.Trash），其他系统重命名 _pending_delete

6.4 收尾：把成品移到工作区根目录，命名「标题_分辨率.mp4」； touch <工作目录>/stop.flag 停掉浏览器脚本；告诉用户 Chrome 窗口可自行关闭。

非分片类下载（单个完整文件 / 单个 m3u8 直接下）：跳过阶段 6 的清理环节， 但仍需让用户确认视频可正常播放。

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平台适配表

新增平台的标准动作

1. 用 browser_ctl.mjs 打开视频页，播放，观察 netlog2.jsonl 里的媒体 URL 形态
2. 判断分片规律：改 URL 参数看能取回多大（用 curl -r 0-0 -D - 读 Content-Range 总长）
3. 找出分片号在 URL 里的位置和进制（务必确认是十进制还是十六进制）
4. 写 scripts/_collect.py，复用 browser_ctl.mjs 的 seek 通道
5. 若存在「窗口 URL → 整片 URL」的转换，单独写 _probe.py
6. 在 references/.md 记录规律 + 踩过的坑
7. 更新本文件的平台适配表

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通用踩坑清单

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文件清单

scripts/
  setup.sh             【新电脑先跑】一键环境就绪：装 playwright-core、建 node_modules 软链、检测 Chrome/ffmpeg、语法自检（幂等）
  browser_ctl.mjs      有头浏览器常驻控制器（通用，多平台复用；固定本机 Chrome + 全局共享 profile）
  youku_collect.py     优酷：seek 各分片起点，采集窗口 URL → chunks.json
  youku_probe.py       优酷：窗口 URL → 整分片 URL + 大小 → chunks_full.json
  youku_download.py    优酷：整分片并行 Range 下载（含字节数校验）
  merge_verify.py      通用：concat 无损合并 + 时长/分辨率校验 + 接缝解码体检
  cleanup.py           通用：验收通过后安全清理分片（废纸篓 + 安全闸，--merged/--purge）
  mp4info.py           纯 Python 解析 MP4 moov（编码/分辨率/采样率/时长）
references/
  youku.md             优酷流结构完整逆向笔记

平台：主要支持 macOS / Linux（有头 Chrome、bash、curl、ffmpeg）。Windows 需在 Git-Bash/WSL 下运行； 清理分片的"移废纸篓"在 macOS 用 osascript，其他系统自动降级为重命名 _pending_delete（可恢复）。

迁移到别的电脑：拷贝整个 skill 目录后，先 bash scripts/setup.sh，再首次运行时在弹出的 Chrome 里登录一次即可。 注意：scripts/node_modules 是指向本机 playwright-core 的软链，不要直接拷贝，到新机由 setup.sh 重建。

优酷流水线命令速查

S=~/.workbuddy/skills/video-downloader-by-browser/scripts
W=/path/to/workdir

node $S/browser_ctl.mjs $W "" 600 &          # 阶段1-2：起浏览器，用户介入
python $S/youku_collect.py $W 4599                 # 阶段3：采集 33 个分片 URL
python $S/youku_probe.py $W                        # 阶段4a：转整分片 URL
python $S/youku_download.py $W                     # 阶段4b：并行下载
python $S/merge_verify.py $W "$W/out.mp4" seg      # 阶段5：合并+校验
python $S/cleanup.py $W seg                        # 阶段6：用户验收通过后清理