lls-video-digesterlisted

<!-- workbuddy-install: published; slug: lls-video-digester --> ## 在 WorkBuddy 中找到并安装 **Skill slug：`lls-video-digester`** 在 WorkBuddy 新会话粘贴： ```text 请按 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 检查 SkillHub，搜索 `lls-video-digester`；仅在 slug 完全一致时安装到 `~/.workbuddy/skills/`。安装后读取 `~/.workbuddy/skills/lls-video-digester/SKILL.md`，核对 name、version 和实际路径，然后新开会话触发该 Skill。 ``` 也可以打开左侧「技能」→「添加技能 / 查找技能」，搜索 `lls-video-digester` 后安装；界面文字可能随 WorkBuddy 版本变化。 # 罗老师视频消化助手 > 类型：LLS Original > 当前版本：1.1.0 ## 一句话用途 不是只写一段“视频大意”，而是把字幕变成可回看、可核验的时间证据索引，再判断哪些内容��得看、值得信、值得行动。 ## 输入边界 使用用户提供的 SRT/VTT、平台公开字幕，或用户在其正常访问权限内导出的字幕。记录视频标题、作者、URL、发布日期、字幕语言和取得方式。遇到付费墙、访问控制或无授权素材时，停在元数据和用户已提供材料，不尝试绕过限制。 ## 3 分钟上手 ```text 请用 lls-video-digester 处理这份字幕：先建立时间证据索引，再给核心观点、说话者主张、你的分析、最值得回看的 3 段和行动清单；每条重要结论标时间戳。 ``` 建立证据索引： ```bash python3 scripts/index_transcript.py input.srt --output evidence.json ``` 脚本解析 SRT/VTT 并输出带起止时间的 JSON 段落；它不下载视频，也不读取浏览器凭证。 ## 标准工作流 1. **登记来源**：标题、作者、链接、日期、时长、字幕语言、字幕来源。 2. **检查字幕质量**：缺段、自动转写错误、多人混淆、术语误识别要先标出。 3. **建立证据索引**：保留时间戳，合并过碎句子但不打乱先后顺序。 4. **按主题切块**：以论点转折为边界，而不是机械每 5 分钟切一段。 5. **分三层写结论**：`视频事实`、`说话者主张`、`分析判断`；三者不混写。 6. **找关键片段**：选能代表论证、反例或操作演示的时间段，并说明为什么值得回看。 7. **做可信度检查**：指出证据来源、利益立场、样本局限、自相矛盾和待核验事实。 8. **转成行动**：行动项写负责人、最小动作、完成标准；不把泛泛启发当计划。 成品模板见 [references/evidence-note-template.md](references/evidence-note-template.md)。 ## 输出结构 - 30 秒判断：适合谁、是否值得完整观看。 - 5–8 条核心观点，每条带时间��。 - 关键概念与说话者原意，必要时标注转写不确定。 - 最值得回看的 3 段：起止时间 + 选择理由。 - 反例、证据空缺、需要外部核验的事实。 - 行动清单与不行动清单。 ## 质量红