# Bilibili视频分析工具 B站视频内容分析工具。提供视频URL后，自动下载视频、拆解成帧图片，然后使用AI分析内容，最终生成**高质量的专题文档或实操教程**。 **核心特点**： - 不是简单的时间线记录，而是**重新组织整理**成一篇完整的文档 - 实操类视频 → 生成**可直接使用的操作教程** - 知识类视频 → 生成**结构化的专题文档** - 报告中插入关键截图，使用 `![描述](./images/frame_xxxx.jpg)` 格式 ## 源代码 & 文档 | 工具 | 用途 | 文档 | |------|------|------| | **FFmpeg** | 视频拆帧 | [官网](https://ffmpeg.org/) / [文档](https://ffmpeg.org/ffmpeg.html) | | **Bilibili API** | 视频下载 | [API文档](https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect) | ## 安装 ### 1. 安装 .NET 10 SDK 脚本使用 .NET 10 单文件执行功能，需要安装 .NET 10 SDK。下载地址: https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/10.0 验证安装: ```bash dotnet --version ``` ### 2. 安装 FFmpeg **Windows:** ```powershell # Chocolatey choco install ffmpeg # 或 Scoop scoop install ffmpeg # 或手动下载: https://ffmpeg.org/download.html ``` **macOS:** ```bash brew install ffmpeg ``` **Linux:** ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt install ffmpeg # CentOS/RHEL sudo yum install ffmpeg ``` 验证安装: ```bash ffmpeg -version ``` ## 触发器 - `/bilibili-analyzer` 命令 - 用户请求分析B站视频 - 用户提供B站视频链接并要求分析 ## 提供的脚本本 skill 提供了 `scripts/prepare.cs` 脚本用于下载视频和提取帧图片。 **脚本位置**: `skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs` **运行方式**: 使用 .NET 10 单文件执行功能 ### 使用方法 ```bash # 基本用法 dotnet run scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录> # 示例 dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output # 长视频（降低帧率） dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --fps 0.5 ``` ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `url` | B站视频URL（必需） | - | | `-o, --output` | 输出目录 | 当前目录 | | `--fps` | 每秒提取帧数 | 1.0 | | `--similarity` | 相似度阈值（0-1），超过此值的相邻帧会被去重 | 0.80 | | `--no-dedup` | 禁用相似帧去重 | false | | `--video-only` | 只下载视频，不提取帧 | false | | `--frames-only` | 只提取帧（需已有video.mp4） | false | ### 相似帧去重脚本会自动对**相邻帧**进行相似度检测，去除相似度超过阈值（默认80%）的重复帧： - 使用 ffmpeg 的 SSIM/PSNR 算法计算相似度 - **只比较相邻帧**，不会跨帧比较 - 去重后自动重新编号（frame_0001.jpg, frame_0002.jpg, ...） - 可通过 `--similarity 0.85` 调整阈值 - 可通过 `--no-dedup` 禁用去重 ### 输出结构 ``` <输出目录>/ ├── video.mp4 # 下载的视频文件 └── images/ # 帧图片目录 ├── frame_0001.jpg ├── frame_0002.jpg ├── frame_0003.jpg └── ... ``` ## 工作流程 (提示) 你是一个视频内容分析助手。当用户提供B站视频链接时，按以下步骤执行： ### 第1步: 下载视频并拆帧使用提供的脚本下载视频并拆解成帧图片： ```bash dotnet run skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录> ``` **注意事项**: - 短视频（<10分钟）: 使用默认 `--fps 1` - 中等视频（10-30分钟）: 使用 `--fps 0.5` - 长视频（>30分钟）: 使用 `--fps 0.2` ### 第2步: 分析帧图片使用 **Task 工具**分批并行分析 `images/` 目录中的图片。 **分批策略**（根据总图片数动态计算）: | 总图片数 | 分批数量 | 每批图片数 | |---------|---------|-----------| | 1-30 | 1 批 | 全部 | | 31-60 | 2 批 | 约 15-30 张/批 | | 61-120 | 3 批 | 约 20-40 张/批 | | 121-200 | 4 批 | 约 30-50 张/批 | | 200+ | 5 批 | 平均分配 | **计算公式**: ``` 总图片数 <= 30: 1 批总图片数 <= 60: 2 批总图片数 <= 120: 3 批总图片数 <= 200: 4 批总图片数 > 200: 5 批每批图片数 = 总图片数 / 分批数量（向上取整） ``` **示例**：假设有 85 张图片 → 分 3 批 ``` Task 1: 分析 frame_0001.jpg ~ frame_0029.jpg（29张） Task 2: 分析 frame_0030.jpg ~ frame_0058.jpg（29张） Task 3: 分析 frame_0059.jpg ~ frame_0085.jpg（27张） ``` **Task Prompt 模板**: ``` 读取并分析 <输出目录>/images/ 目录下的 frame_0001.jpg 到 frame_0020.jpg（共20张图片）。【重要要求】你的响应必须是这些图片内容的【完整详细报告】，不要省略任何信息。对每张图片，详细记录： 1. **帧号**: frame_xxxx.jpg 2. **场景类型**: 代码编辑器/终端/浏览器/PPT/对话/其他 3. **界面内容**: - 窗口标题、菜单、按钮等UI元素 - 当前打开的文件/页面 4. **文字内容**: - 完整转录屏幕上的所有文字 - 代码内容（完整复制，保留格式） - 终端命令和输出 - 注释和说明文字 5. **操作动作**: - 鼠标位置、点击目标 - 正在进行的操作 6. **关键信息**: - 重要的配置项 - 关键步骤说明 - 错误信息或警告【输出格式】 ## frame_0001.jpg - 场景: [场景类型] - 内容: [详细描述] - 文字/代码: ``` [完整的文字或代码内容] ``` - 操作: [正在进行的操作] - 要点: [关键信息] ## frame_0002.jpg ... 【注意】 - 不要省略任何图片 - 代码和文字必须完整转录 - 信息越详细越好 ``` **分析要点**: 1. 完整转录所有文字和代码内容 2. 详细描述界面元素和操作步骤 3. 记录每张图片的关键信息 4. 标注重要的截图帧号（如 frame_0042.jpg） ### 第3步: 生成文档根据视频类型，将分析结果**重新组织整理**成 `视频分析.md`： **判断视频类型**: - 实操类: 编程教程、软件操作、配置演示等 - 知识类: 概念讲解、原理分析、经验分享等 **【关键】图片与内容必须严格对应**: ``` 错误示例 ❌: ### 安装 Node.js 首先下载 Node.js... ![截图](./images/frame_0001.jpg) ← 图片可能是其他内容正确示例 ✅: ### 安装 Node.js 首先下载 Node.js... ![frame_0015: Node.js官网下载页面](./images/frame_0015.jpg) ← 图片确实是下载页面 ``` **生成文档的正确流程**: 1. **先整理所有 Task 返回的分析结果** - 汇总所有帧的分析内容 - 建立「帧号 → 内容」的对应关系 2. **按主题重新组织内容**（不是按时间顺序） - 将相关内容归类到同一章节 - 确定每个章节需要哪些帧的信息 3. **插入图片时必须核对** - 只插入与当前内容**直接相关**的图片 - 图片描述要准确反映图片实际内容 - 使用格式: `![frame_xxxx: 图片实际内容描述](./images/frame_xxxx.jpg)` 4. **代码必须来自图片中的实际代码** - 不要自己编造代码 - 代码块标注来源: `` **重要原则**: 1. **图文对应** - 每张图片必须与其上下文内容匹配 2. **不要时间线流水账** - 重新组织内容，像写文章一样 3. **结构清晰** - 有章节划分和逻辑顺序 4. **代码真实** - 只使用图片中出现的代码，不要编造 5. **独立可读** - 不看视频也能完全理解 ## 输出格式 ### 实操教程类 ```markdown # {教程主题} ## 简介 {教程目标} {前置条件和要求} ## 环境准备 {需要安装的软件} {配置要求} ## 操作步骤 ### 1. {步骤标题} {详细说明，内容必须与下方图片对应} ![frame_xxxx: 图片实际内容的准确描述](./images/frame_xxxx.jpg) ```代码块``` ### 2. {步骤标题} {详细说明} ![frame_xxxx: 准确描述](./images/frame_xxxx.jpg) ... ## 完整代码 {汇总所有代码片段，标注来源帧号} ## 常见问题 {可能遇到的问题和解决方案} ## 总结 {核心要点回顾} {延伸学习建议} ``` ### 知识文档类 ```markdown # {主题} ## 概述 {主题背景介绍} {为什么重要} ## {章节1标题} {内容，必须与配图对应} ![frame_xxxx: 图片实际内容描述](./images/frame_xxxx.jpg) ## {章节2标题} {内容} ![frame_xxxx: 图片实际内容描述](./images/frame_xxxx.jpg) ## 核心要点 - 要点1 - 要点2 - 要点3 ## 延伸阅读 {相关资源和建议} ``` ### 图片插入规范 | 规则 | 说明 | |------|------| | **帧号必须标注** | `![frame_0015: 描述](./images/frame_0015.jpg)` | | **描述必须准确** | 描述图片的实际内容，不是期望内容 | | **内容必须匹配** | 图片上方/下方的文字必须与图片内容相关 | | **代码标注来源** | `` | | **不要乱插图** | 没有合适的图就不插，不要强行配图 | ## API 参考 ### Bilibili API 脚本使用 Bilibili 官方 API 下载视频： ``` # 获取视频信息 GET https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xx411c7mD # 获取播放地址 GET https://api.bilibili.com/x/player/playurl?bvid=BV1xx411c7mD&cid={cid}&qn=80&fnval=1 ``` API 文档: https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect ### FFmpeg 拆帧命令 ```bash # 每秒1帧 ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg # 每秒0.5帧（每2秒1帧） ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=0.5" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg # 指定时间范围 ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:01:00 -to 00:05:00 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg # 提取关键帧（场景变化） ffmpeg -i video.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)'" -vsync vfr -q:v 2 images/frame_%04d.jpg ``` 更多选项: https://ffmpeg.org/ffmpeg.html ## 例子 ### 示例1: 分析编程教程 ```bash # 1. 下载并拆帧 dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./react-tutorial # 2. 分析图片（使用 Task 工具） # 3. 生成 react-tutorial/视频分析.md ``` ### 示例2: 分析长视频 ```bash # 降低帧率，减少图片数量 dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./long-video --fps 0.2 ``` ### 示例3: 只下载视频 ```bash dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --video-only ``` ## 质量检查清单生成文档前，**逐项检查**以下要求： ### 内容质量 - [ ] 内容重新组织，不是时间线流水账 - [ ] 章节结构清晰，有逻辑顺序 - [ ] 不看视频也能理解全部内容 - [ ] 包含环境准备/前置条件说明 - [ ] 包含总结和核心要点 ### 图文对应（重要！） - [ ] 每张图片都标注了帧号: `![frame_xxxx: 描述](...)` - [ ] 图片描述准确反映图片**实际内容** - [ ] 图片上下文的文字与图片内容**直接相关** - [ ] 没有随意插入不相关的图片 - [ ] 代码块标注了来源帧号: `` ### 代码质量 - [ ] 代码来自图片中的实际代码，不是编造的 - [ ] 代码片段完整，可直接复制使用 - [ ] 完整代码章节汇总了所有代码并标注来源 ## 标签 `bilibili`, `video-analysis`, `ai`, `frame-extraction`, `markdown`, `tutorial`, `ffmpeg`, `dotnet` ## 兼容性 - Codex: Yes - Claude Code: Yes

name: 模板技能 description: 替换为技能的描述以及Claude应该何时使用它。