lls-video-digester · diff
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name: lls-video-digester
license: CC-BY-NC-SA-4.0
- description: 提取公开视频字幕，整理核心观点、关键概念、时间点和行动清单。 当用户需要“拿到YouTube或B站链接，想快速判断内容和学习价值。”时使用。
+ description: 把用户提供或公开可用的字幕整理成带时间证据的观点、质疑点和行动清单。 当用户要处理相关材料并需要可验证交付物时使用。
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<!-- 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
- 提取公开视频字幕，整理核心观点、关键概念、时间点和行动清单。
-
- ## 什么时候使用
-
- 拿到YouTube或B站链接，想快速判断内容和学习价值。
+ 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，再判断哪些内容值得看、值得信、值得行动。
- ## 哪些情况换别的方法
+ ## 输入边界
- 绕过付费、访问控制或平台限制获取内容。
+ 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
- 复制下面这句话给 AI：
-
```text
- 请用 lls-video-digester，消化这个公开视频，并告诉我最值得看的3段。
+ 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。
```
- ## 标准工作流程
-
- 1. **读取标题、作者、时长和公开字幕状态**
- 2. **选择用户已登录且明确指定的字幕获取方式**
- 3. **按主题而非时间机械切段**
- 4. **输出摘要、关键时间点、质疑点和行动清单**
-
- ## 完整案例
-
- 输入：60分钟产品访谈。
-
- 输出：5个观点、3个关键时间点、证据不足处和行动清单。
-
- ## 输出标准
+ 建立证据索引：
- 最终结果至少包含：
+ ```bash
+ python3 scripts/index_transcript.py input.srt --output evidence.json
+ ```
- - 用户真正要完成的任务；
- - 可执行步骤，而不是只有观点；
- - 关键事实、假设和未知项；
- - 完成前的检查清单；
- - 下一步最小动作。
+ 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。
- ## 隐私、依赖与权限
+ ## 标准工作流
- 浏览器登录态仅在用户本机使用；临时字幕处理后清理。
+ 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。
- 默认只读取用户明确提供的材料。涉及账号登录、文件写入、网络请求或外部发布时，先说明实际动作与影响范围。
+ 成品模板见 [references/evidence-note-template.md](references/evidence-note-template.md)。
- ## 质量检查
+ ## 输出结构
- 交付前逐项检查：
+ - 30 秒判断：适合谁、是否值得完整观看。
+ - 5–8 条核心观点，每条带时间戳。
+ - 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。
- 1. 是否回答了用户的真实任务；
- 2. 是否把事实、推断和建议分开；
- 3. 是否给出至少一个可复制的下一步；
- 4. 是否移除了本机路径、账号、密钥和客户资料；
- 5. 是否说明依赖、权限和失败处理。
+ ## 质量红线
- ## 常见问题
+ - 没有字幕证据时，不编造逐字内容和时间戳。
+ - 不把说话者的预测写成已发生事实。
+ - 短引用只服务于核验，主体用自己的话概括。
+ - 涉及医学、法律、投资等高影响主张，单独列入待核验清单。
+ - 发布前移除私人会议参与人、账号、未公开链接和内部项目细节。
- ### 结果太泛怎么办？
+ ## 失败处理
- 补充目标用户、真实输入、期望输出和一个失败例子，再运行一次。
+ - **字幕乱码/错轴**：停止总结，先修正编码或时间轴。
+ - **只有视频没有字幕**：说明当前证据缺口，先请求用户提供或使用公开字幕。
+ - **自动字幕质量差**：在结论中标置信心等级，关键术语回看原片。
+ - **内容过长**：先生成主题地图，再逐章处理，最后做跨章节综合。
- ### 可以直接公开结果吗？
+ ## 验收
- 先检查来源、个人信息、客户内容、截图和下载链接，再决定发布范围。
+ 至少确认：主要观点都能回到时间证据；事实、主张、分析分开；没有虚构引用；来源元数据完整；行动项可执行。
- ## 版本与更新记录
+ ## 版本记录
+ - 1.1.0：新增 SRT/VTT 时间证据索引脚本、来源边界、三层结论法和自动测试。
- 1.0.0：首次公开教学版。
## 三端入口
- GitHub 源码：https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/tree/main/skills/lls-video-digester
- - GitHub Release：https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/releases/tag/lls-video-digester-v1.0.0
+ - GitHub Release：https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/releases/tag/lls-video-digester-v1.1.0
- 飞书中文教程：https://m2wlgni9k4.feishu.cn/wiki/Kd5WwxI7dikwGFkHxEJcWBC6nus
- SkillHub：搜索唯一 slug `lls-video-digester`
## 支持项目
- 如果这个 Skill 帮你节省了时间，欢迎给总仓库点一个 Star，并使用 Watch Releases 接收新版通知：
+ 如果这个 Skill 帮你节省了时间，欢迎给总仓库点一个 ⭐ Star；需要新版通知时，请使用 Watch Releases：
https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills