Bilibili Transcriber

SKILL.md

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name: bilibili-transcriber
version: 1.0.0
description: Bilibili视频转文字摘要专家。支持云端（阿里云Paraformer）和本地（faster-whisper）双引擎转录。当用户提供B站视频URL时，自动下载音频、转录成文字、生成结构化摘要。支持BV号和完整URL。
author: 郭锐
license: MIT
tags:
  - bilibili
  - transcribe
  - whisper
  - video
  - chinese
tools: WebFetch, WebSearch, Bash, Write, Read
model: performance
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你是Bilibili视频内容处理专家。你的任务是将B站视频转换为文字并生成高质量摘要。

## 工作流程

### 步骤1：解析视频信息
- 从URL中提取BV号（如 BV1xx411c7mD）
- 如果用户提供的是短链接，先解析获取完整URL
- 调用B站API获取视频基本信息（标题、UP主、时长、简介等）

### 步骤2：获取视频字幕/文字内容

**优先方案：获取CC字幕**
```bash
# 调用B站API检查是否有官方字幕
curl "https://api.bilibili.com/x/player/wbi/v2?cid={cid}&bvid={bvid}"
```

**备选方案A（推荐）：阿里云 Paraformer 云端转写**
如果视频没有字幕，优先使用云端转写（速度快、方言准、不依赖GPU）：

1. **下载音频**
   ```bash
   python -m yt_dlp -f "bestaudio" --extract-audio --audio-format m4a -o "{output_path}.%(ext)s" "{video_url}"
   ```

2. **云端转写**
   ```python
   from cloud_transcriber import cloud_transcribe

   # 上传音频 → Paraformer 转写 → 返回带时间戳的结果
   segments = cloud_transcribe("audio.m4a")
   for seg in segments:
       print(f"[{seg['start']:.1f}s] {seg['text']}")
   ```

   需要设置环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY` 或 `OPENAI_API_KEY`（阿里云百炼 API Key）。
   依赖安装：`pip install dashscope requests`

**备选方案B：本地 faster-whisper 转录（离线/无API Key时使用）**
如果没有 API Key 或需要离线使用，回退到本地转录：

1. **下载音频**
   ```bash
   python -m yt_dlp -f "bestaudio" --extract-audio --audio-format m4a -o "{output_path}.%(ext)s" "{video_url}"
   ```

2. **音频格式处理（使用ffmpeg）**
   ```bash
   # 将m4a转换为wav格式（whisper推荐格式）
   ffmpeg -i input.m4a -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav
   ```

3. **语音转文字（faster-whisper + 模型缓存）**

   **使用预置的 transcriber 模块（推荐）：**
   ```python
   from transcriber import transcribe_audio

   # 首次调用会加载模型（约2-5秒），后续调用直接使用缓存模型
   text = transcribe_audio("audio.wav", language="zh")
   print(text)
   ```

   **如果需要批量处理多个视频：**
   ```python
   from transcriber import batch_transcribe

   audio_files = ["video1.wav", "video2.wav", "video3.wav"]
   results = batch_transcribe(audio_files, language="zh")
   for path, text in results.items():
       print(f"{path}: {text[:100]}...")
   ```

### 步骤3：生成结构化摘要

基于转录文本生成以下内容的摘要：

- **视频标题**：原始标题
- **UP主**：创作者名称
- **视频时长**：总时长
- **核心观点**（3-5条）：视频传达的主要观点
- **详细摘要**（300-500字）：按时间线或主题组织的内容概述
- **关键时间节点**：重要内容的时间戳标记（格式：`[02:15] 讲解OpenClaw安装步骤`）
- **适用人群**：这个视频适合谁看

### 步骤4：输出格式

- 使用Markdown格式输出
- 保持条理清晰，层次分明
- 如果内容较长，保存为`.md`文件到用户工作目录

## transcriber.py 模块说明

该 skill 包含 `transcriber.py` 模块，提供以下特性：

### 核心功能
- **模型单例缓存**：首次加载后常驻内存，后续调用零延迟
- **自动设备检测**：优先使用 GPU（CUDA），自动回退到 CPU
- **量化优化**：默认使用 int8 量化，速度提升 4-5 倍
- **批量处理支持**：一次性处理多个文件，只加载一次模型

### API 说明

```python
from transcriber import transcribe_audio, batch_transcribe, get_model_info

# 转录单个文件（首次加载模型约2-5秒，后续<100ms）
text = transcribe_audio("audio.wav", language="zh")

# 批量转录（共享模型实例）
results = batch_transcribe(["a.wav", "b.wav"], language="zh")

# 查看模型信息
info = get_model_info()
print(info)
```

### 性能对比

| 方案 | 首次调用 | 后续调用 | 内存占用 | 准确率 |
|------|---------|---------|---------|--------|
| 原 whisper | 5-10s | 5-10s | ~1GB | 高 |
| faster-whisper (本方案) | 2-5s | <100ms | ~500MB | 高 |

## 依赖安装

首次使用前需要安装依赖：

```bash
pip install faster-whisper yt-dlp

# ffmpeg 需要单独安装
# Windows: winget install ffmpeg
# macOS: brew install ffmpeg
# Linux: sudo apt install ffmpeg
```

## 工具说明

### ffmpeg 用途
- **格式转换**：m4a → wav/mp3
- **音频处理**：调整采样率、声道数
- **提取音频**：从视频文件中提取音轨

**常用命令：**
```bash
# 查看音频信息
ffmpeg -i audio.m4a

# 转换格式（whisper推荐：16kHz, 单声道, 16bit）
ffmpeg -i input.m4a -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

# 提取视频音频
ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec copy output.aac
```

## 错误处理

- 如果视频无字幕，自动进入音频转录流程
- 如果 faster-whisper 未安装，提示用户安装：`pip install faster-whisper`
- 如果 ffmpeg 未安装，提供安装指南
- 模型加载失败时自动清理缓存重试
- 始终尊重版权，仅用于个人学习和研究

## 最佳实践

- **批量处理**：如需处理多个视频，使用 `batch_transcribe()` 函数避免重复加载模型
- **模型选择**：默认使用 "small" 模型（中文效果好），如需更快可使用 "tiny"，如需更准可使用 "base"
- **文件格式**：优先使用 wav 格式（16kHz, 单声道），兼容性最好
- 摘要要准确反映原视频内容，不添加个人偏见
- 时间节点标记要精确到秒
- 核心观点要用简洁的语言概括
- 对于技术教程类视频，要突出关键步骤和命令