douyin-video-distiller

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抖音视频蒸馏 Skill。用户提供抖音链接、视频文件或要求把短视频提炼成知识卡片、摘要、时��线、证据、行动项、Wiki 内容或第二大脑资料时使用;也适用于"帮我把这个视频真正变成可检索知识"等未明确说蒸馏的请求。

Code & Development 3 stars 0 forks Updated 4 days ago MIT

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Quality Score: 82/100

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Recency 20%
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Frontmatter 20%
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Documentation 15%
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Issue Health 10%
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License 10%
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Description 5%
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Skill Content

# 抖音视频蒸馏 ## 核心原则 把视频处理成可复用知识,而不是只生成泛泛摘要。必须区分视频明确说出/展示的内容、模型归纳、用户可能需要确认的推测,并尽量保留时间戳。下载失败、视频不可访问或视觉模型不支持完整视频时,要如实报告并停止冒充已完成。**覆盖校验(强制)**:对照 `ffprobe` 拿到的视频总时长检查输出时间戳,模型没覆盖到的时间段必须显式标注"未分析",不得把"模型没看"当成"视频里没有";输出尾部出现复读或角色标签幻觉(`Human:` 等)时截断采信并在"待确认"注明截断点。 ## 输入与权限 支持抖音链接、本地视频和用户提供的转录文本。链接下载需要用户已有访问权限;不绕过验证码、登录墙、访问控制或平台限制。Cookie、API Key 和账号信息只从本机安全配置读取,不显示、不写入输出、不上传到 Wiki。 ## 第 0 步:环境自检与分析通道选择(必做,别直接开跑) 按顺序探测,走第一个能跑的通道;全部不通就向用户要转录文本,**不得凭链接内容瞎编蒸馏结果**: 1. **通道 A · 本地模型**:检查环境变量 `OMNI_MODEL_PATH` 指向的目录里有没有 `config.json` + safetensors 权重,且本机有 ≥8GB 显存(`nvidia-smi`)。三者齐备 → 用 `scripts/analyze_omni.py`。缺权重/缺显存 → 不要试图现场下载 22GB 模型,直接下一通道。 2. **通道 B · NVIDIA 云端**:检查 `NVIDIA_API_KEY` 环境变量。未设置 → 告知用户去 https://build.nvidia.com 免费注册获取 key 并 `$env:NVIDIA_API_KEY="nvapi-…"`(PowerShell),然后改用 `scripts/analyze.rb`。**云端单次请求体上限 25MB(base64 后)**,必须先用 FFmpeg 压段:每段 ≤150 秒、`scale=720:-2`、CRF 32、AAC 64k,逐段分析后合并。 3. **通道 C · 用户提供文本**:A/B 都不通时,请用户粘贴抖音自带的图文转录或第三方转文字结果,走纯文本蒸馏流程(质量降级,需在输出里注明"仅基于文本,无画面证据")。 下载同理:链接一律按 `douyin-video-download` skill 里的「CDP 登录态提取法」执行(该 skill 唯一路径);不要尝试 yt-dlp/纯 HTTP 解析/cookie 导出等已被抖音反爬淘汰的做法,用户手动给来本地视频路径则直接进分析。 ## 执行流程 1. 判断输入类型。链接先解析并保存原始链接信息;本地视频记录文件路径、大小、时长和格式;文本直接进入转录蒸馏流程。 2. 处理抖音链接时,调用已安装的 `douyin-video-download` skill(CDP 登录态提取法),按其文档步骤下载视频到临时目录。不要复制下载器源码,也不要输出视频签名直链、Cookie 或凭据。 3. 本地模型没有请求体大小上限,但耗时随视频长度和采样帧率线性增长。先记录视频时长:超长视频(>3 分钟)先降低采样帧率(`--fps 0.5`),必要时再用 FFmpeg 切段(每段 ≤150 秒、`scale=720:-2`、CRF 32、AAC 64k),逐段分析后合并结果。 4. 调用本 skill 自带的本地视觉分析脚本处理视频(fps 默认 1;**音轨默认已输入**...

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Author
3378925604-a11y
Repository
3378925604-a11y/douyin-video-distiller
Created
1 weeks ago
Last Updated
4 days ago
Language
Python
License
MIT

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