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支持导入并分析文章、网页、音频、视频及社交媒体链接;提取文章正文或带时间戳的语音转录文本;分离音频轨道;采样关键帧;生成学习笔记、内容结构拆解、原创脚本,以及面向特定平台的适配版本。 适用于用户分享或转发来自 YouTube、Bilibili、Douyin、TikTok、 Xiaohongshu、X/Twitter、播客、网页或本地媒体的内容,并提出以下任一需求:转录、摘要、深度研读、批判性分析、改写、延展创作、内容再利用,或为其定制新的口播脚本。

内容学习 Remix. 将各种内容转换成一个证据包, 然后将该包变成学习、研究或原始创建输出

功能概述

内容学习 Remix. 将各种内容转换成一个证据包, 然后将该包变成学习、研究或原始创建输出是一项面向实际任务的技能,主要用于请将平台的复杂性保留在 th 内。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

内容学习再创作(Content Learning Remix)

将异构内容统一转化为一份证据包,再将该证据包转化为学习成果、研究成果或原创性产出。将平台复杂性封装在摄入(ingestion)层内,使用户仅需提供一个链接或文件,并描述其期望的输出结果即可。

五层架构

  1. 路由(Route):识别文章、社交平台链接、本地文本、音频或视频。仅当涉及平台特定处理逻辑或故障恢复时,才查阅 references/platforms.md。
  2. 获取(Acquire):提取元数据与正文文本;优先采用原生字幕,其次为已配置的转录服务,最后才是下载音频并运行 ASR。仅当视觉信息对理解至关重要时,才采样关键帧。
  3. 理解(Understand):将全部内容标准化为 content.json,保留时间戳与来源信息,并分析其中的主张(claims)、结构、证据、不确定性及新推论。参阅 references/learning.md。
  4. 创作(Create):基于机制与思想(而非特有措辞)构建原创脚本、文章、课程、内容系列或平台适配版本。参阅 references/remix.md。
  5. 交付(Deliver):根据用户目标与受众,选择最完整的输出包。参阅 references/deliverables.md;若目标宽泛,或用户询问本 Skill 的能力范围,请另参阅 references/use-cases.md。

如需了解架构设计决策或新增适配器开发指南,请查阅 references/extensions.md。安装说明请见 references/setup.md。

核心工作流

  1. 明确信息源、用户角色、目标受众、期望输出格式,以及是否需要视觉分析。
  2. 对音视频内容,运行 scripts/ingest.py 并添加 --transcribe 参数。该入口默认优先使用现有字幕,仅当仍无可用转录文本时,才下载音频并执行 ASR。
  3. 当画面内容(如实拍镜头、操作演示、幻灯片、产品展示、剪辑过程或视觉叙事)影响语义理解时,追加 --frames 8 参数。
  4. 检查 content.json、警告信息、来源追溯(provenance)、转录质量及生成的各类产物。
  5. 将 ASR 结果视为一种证据,而非可直接发布的终稿。应结合上下文修正可能的同音误识,保留原始不确定性,绝不虚构缺失语音内容。
  6. 选择满足请求所需的最小完整交付包。对于未明确指定的“分析此内容”类请求,请采用 references/deliverables.md 中定义的“核心洞察包(Core Insight Bundle)”。
  7. 明确区分 Source(原始源)、Interpretation(解读)与 Extension(延伸)。优先返回用户所请求的具体产物,而非叙述整个处理流程。

快速入门

在所有受支持的媒体平台上,均可使用一条命令完成摄入:

python scripts/ingest.py "SOURCE_URL_OR_FILE" --output ".content-work/item-001" --transcribe

该命令优先尝试获取原生字幕;若不存在,则启用已配置的 YouTube 转录回退方案,或下载音频并运行 ASR。

针对文章或纯文本内容:

python scripts/ingest.py "SOURCE_URL_OR_FILE" --output ".content-work/item-001"

针对视觉信息至关重要的媒体内容:

python scripts/ingest.py "SOURCE_URL_OR_FILE" --output ".content-work/item-001" --transcribe --frames 8

对于需依赖用户已登录浏览器会话的网站:

python scripts/ingest.py "SOURCE_URL" --output ".content-work/item-001" --cookies-from-browser chrome

如需启用仅限 YouTube 的可控第三方回退机制,请**仅在直连提取与 Supadata 均失败、且报错为身份验证挑战时**,启用本地浏览器 Cookie 回退:

python scripts/ingest.py "YOUTUBE_URL" --output ".content-work/youtube-001" --transcribe --youtube-cookie-fallback-browser chrome

或使用导出的 Netscape 格式 Cookie 文件:

python scripts/ingest.py "SOURCE_URL" --output ".content-work/item-001" --cookies-file "cookies.txt"

如需更友好的 YouTube 回退体验,可预先一次性配置 Supadata:

python scripts/configure_supadata.py
python scripts/ingest.py "YOUTUBE_URL" --output ".content-work/youtube-001"

输入策略

  • 对文章 URL,提取标题、作者、出版机构等元数据,以及可读性强的正文文本。
  • 对媒体 URL,优先采用创作者提供的原生字幕,其次为平台自动生成的字幕。
  • 对 YouTube 内容,在直连提取被阻断或未返回字幕时,使用已配置的 Supadata 服务。
  • 仅当显式启用该功能时,才在直连提取与 Supadata 均失败、且报错为身份验证挑战的前提下,尝试使用用户本地浏览器的 Cookie 进行重试。
  • 对标准 Bilibili BV 链接,当 yt-dlp 因 HTTP 412 错误被拦截时,回退至公开视图(public view)、播放器(player)及播放地址(playurl)API。
  • 当所有字幕来源均不可用时,采用下载音频 + ASR 方式生成转录文本。
  • 对本地音视频文件,先用 ffprobe 检查;仅当需要转录时,才提取音频轨道。
  • 对粘贴的纯文本,请先将其写入 UTF-8 编码的文本文件,再对该文件执行摄入操作。
  • 除非用户明确要求提取关键帧,否则不得下载完整视频文件。
  • 重新运行时,默认复用已有产物,除非用户明确要求干净(clean)重跑。

面向用户的交互流程保持一致,但各平台适配器内部实现方式不同。切勿承诺“保证访问”——即使是公开链接,也可能因登录限制、地域封锁、内容删除、反爬机制或签名过期而无法获取。

输出契约(Output Contract)

以 content.json 为唯一权威数据源。其包含以下字段:

  • source:原始输入内容及其检测到的类型
  • metadata:标题、作者/上传者、平台、时长、URL 和描述
  • text:标准化后的全文本
  • segments:如有,为带时间戳的转录片段
  • artifacts:字幕、音频、媒体、文章正文及关键帧等产物的路径
  • warnings:失败记录、访问限制或降级回退提示

切勿将失败的提取伪装为成功。若一个公开 YouTube 链接在常规回退路径后仍被阻断,请引导用户通过 https://zh.savefrom.net/ 手动下载,再将所得本地媒体文件传入本系统进行摄入。禁止自动化调用 SaveFrom 的私有端点。其他失败情形下,请向用户索取已下载的媒体文件、导出的字幕、截图或粘贴的文本。

创作规则

  • 摘要时须准确保留事实与归属信息。
  • 再创作时,应复用思想内核与结构范式,而非照搬特有措辞。
  • 仅当引入新论点、新受众、新案例、新证据或新视角后,方可称结果为“原创”。
  • 对需进一步核实的事实性主张,须明确标注。
  • 未实际检查关键帧时,不得编造视觉观察结论。
  • 除非用户主动询问,否则不得描述处理流程;应优先返回其所请求的具体产物。
  • 当用户要求模仿或再创作时,须解释可复用的机制,并产出具有实质原创性的结果。
  • 输出深度须与源证据强度相匹配。未检查关键帧时,不得推断视觉表现手法。

依赖项检查

在干净的 Windows 环境中,运行:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/setup_windows.ps1

macOS、Linux、手动安装及 API 相关环境变量配置,请参阅 references/setup.md。

运行以下命令进行依赖项校验:

python scripts/check_dependencies.py

媒体下载与本地媒体处理必需: yt-dlp、ffmpeg 与 ffprobe。

本地 ASR 可选依赖:faster-whisper。亦可配置 OpenAI 兼容的转录 API 端点,对应环境变量为 ASR_API_KEY、ASR_BASE_URL 与 ASR_MODEL。

增强 YouTube 字幕鲁棒性可选配置:SUPADATA_API_KEY,或运行 scripts/configure_supadata.py。仅需字幕的 YouTube 内容摄入,可单独使用 Supadata,无需 FFmpeg 或 yt-dlp。严禁将任何 API 密钥硬编码或打包进本 Skill。

严禁将原始 Cookie 头部内容直接粘贴至提示词(prompt)、命令行、源代码文件或 Skill 配置中。请始终使用 --cookies-from-browser 参数,或通过受保护的 Netscape 格式 Cookie 文件加载,并确保绝不打印或打包 Cookie 值。

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