manus-skills/.kortix/opencode/skills/media/video-to-subtitle-summary/SKILL.md

---
name: video-to-subtitle-summary
description: Use when user provides a short video platform URL or local video/audio file and wants subtitles/AI summary, or when user asks to list their own AI Douyin historical tasks. Triggers on v.douyin.com, xhslink.com, bilibili.com, b23.tv, YouTube URLs, local .mp4/.mp3/.wav files, or task history requests.
args: <video_url_or_file_path> - 视频链接（抖音/小红书/B站等）或本地视频/音频文件路径（必需）
---

# 视频转字幕与 AI 总结技能

## Overview

将短视频平台（抖音、小红书、B 站、YouTube 等）视频或本地视频/音频文件转换为字幕文本并生成 AI 摘要。

**核心流程：**
- **在线视频：** 获取视频信息 → 下载视频/直接抓字幕 → 选择字幕后端 → 生成字幕 → AI 总结
- **本地文件：** 提取音频（如需） → 选择字幕后端 → 生成字幕 → AI 总结

默认使用本地 `faster-whisper`，也支持通过环境变量切换到火山引擎 VC API。
YouTube 优先使用 `yt-dlp` 直接抓取人工字幕或自动字幕；只有没有可用字幕时，才需要下载音视频并回退到 ASR。

## When to Use

- 用户提供短视频平台链接（抖音、小红书、B 站、YouTube 等），要求提取字幕或生成总结
- 用户提供本地视频/音频文件路径，要求转字幕或生成总结
- 用户要求查看自己的 AI Douyin 历史任务、最近任务、任务列表
- 需要将视频内容转为文字

**不适用于：** 实时语音识别、直播字幕

## 外部依赖

| 依赖 | 用途 | 必需 |
| --- | --- | --- |
| **AI Douyin API Key** | 推荐的视频解析/下载代理；注册后可用免费额度，成功解析下载直链后扣 1 积分 | 仅抖音/小红书/B 站需要 |
| **TikHub API** | 可选高级/自托管方案：使用自己的 TikHub Token 直接解析 | 可选 |
| **Python 3.9+** | 运行 `faster-whisper` helper | 仅 `ASR_BACKEND=faster-whisper` 时需要 |
| **faster-whisper** | 本地语音转文字 | 仅 `ASR_BACKEND=faster-whisper` 时需要 |
| **字节跳动 VC API** | 云端语音转文字 | 仅 `ASR_BACKEND=volcengine` 时需要 |
| **FFmpeg** | 从视频提取音频 | ✅（音频文件可跳过） |
| **yt-dlp** | 下载 B 站视频；抓取 YouTube 字幕 | 仅 B 站或 YouTube 需要 |
| **jq** | 解析 AI Douyin/TikHub JSON 响应 | 在线视频模式需要 |

## 环境变量

通过环境变量读取，支持以下任意方式配置：

**方式一：.env 文件（推荐）** — 在 skill 目录下创建 `.env` 文件：

```bash
ASR_BACKEND="faster-whisper"
VIDEO_INFO_PROVIDER="ai-douyin"
AI_DOUYIN_API_BASE="https://top9.cc"
AI_DOUYIN_API_KEY="your_ai_douyin_api_key"
TIKHUB_TOKEN=""

FW_MODEL_SIZE="small"
FW_DEVICE="auto"
FW_COMPUTE_TYPE=""
FW_PYTHON=""

BYTEDANCE_VC_TOKEN="your_token"
BYTEDANCE_VC_APPID="your_appid"
```

**方式二：Shell 配置** — 添加到 `~/.zshrc` 或 `~/.bashrc`：

```bash
export ASR_BACKEND="faster-whisper"
export VIDEO_INFO_PROVIDER="ai-douyin"
export AI_DOUYIN_API_BASE="https://top9.cc"
export AI_DOUYIN_API_KEY="your_ai_douyin_api_key"
export TIKHUB_TOKEN=""

export FW_MODEL_SIZE="small"
export FW_DEVICE="auto"
export FW_COMPUTE_TYPE=""
export FW_PYTHON=""

export BYTEDANCE_VC_TOKEN="your_token"
export BYTEDANCE_VC_APPID="your_appid"
```

说明：
- `ASR_BACKEND`：可选，默认 `faster-whisper`
- `VIDEO_INFO_PROVIDER`：可选，默认 `ai-douyin`；可改为 `tikhub` 使用自有 TikHub Token
- `AI_DOUYIN_API_BASE` / `AI_DOUYIN_API_KEY`：推荐的视频解析代理；抖音/小红书/B 站需要；YouTube 不需要
- `TIKHUB_TOKEN`：可选高级/自托管方案；当 `VIDEO_INFO_PROVIDER=tikhub` 时需要
- `FW_MODEL_SIZE` / `FW_DEVICE` / `FW_COMPUTE_TYPE`：仅 `faster-whisper` 后端使用
- `FW_PYTHON`：可选，指定安装了 `faster-whisper` 的 Python；留空时优先使用安装 helper 创建的默认 venv，再回退系统 `python3`
- `BYTEDANCE_VC_TOKEN` / `BYTEDANCE_VC_APPID`：仅 `volcengine` 后端使用

> 安装与运行时说明见 [AI Douyin 配置指南](./docs/ai-douyin-setup.md)、[TikHub 申请指南](./docs/tikhub-setup.md)、[faster-whisper 安装指南](./docs/faster-whisper-setup.md) 和 [火山引擎开通指南](./docs/bytedance-vc-setup.md)

## 执行步骤

### 步骤 0：判断输入类型

根据用户输入判断处理模式：

- **在线视频模式**：输入为 URL
  - **抖音/TikTok**：`douyin.com`、`v.douyin.com`、`tiktok.com`
  - **小红书**：`xiaohongshu.com`、`xhslink.com`
  - **B 站**：`bilibili.com`、`b23.tv`
  - **YouTube**：`youtube.com`、`youtu.be`
- **本地文件模式**：输入为本地文件路径
  - 本地**视频**文件（`.mp4`、`.mov`、`.avi`、`.mkv` 等）→ 从步骤 3（提取音频）开始
  - 本地**音频**文件（`.mp3`、`.wav`、`.m4a`、`.flac` 等）→ 跳过步骤 3，直接从步骤 4（转写）开始

### 步骤 0.5：读取后端配置

先读取 `ASR_BACKEND`，未配置时默认使用 `faster-whisper`：

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
ENV_FILE="$SKILL_DIR/.env"

read_env() {
  local key="$1"
  if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
    grep "^${key}=" "$ENV_FILE" | head -1 | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'"
  else
    printenv "$key"
  fi
}

ASR_BACKEND="$(read_env ASR_BACKEND)"
[ -z "$ASR_BACKEND" ] && ASR_BACKEND="faster-whisper"

echo "ASR_BACKEND=$ASR_BACKEND"
```

支持值：
- `faster-whisper`
- `volcengine`

### 步骤 0.6：环境检查（必须首先执行）

在开始任何处理之前，先检查当前模式和当前字幕后端需要的依赖。

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
ENV_FILE="$SKILL_DIR/.env"

read_env() {
  local key="$1"
  if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
    grep "^${key}=" "$ENV_FILE" | head -1 | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'"
  else
    printenv "$key"
  fi
}

ASR_BACKEND="$(read_env ASR_BACKEND)"
[ -z "$ASR_BACKEND" ] && ASR_BACKEND="faster-whisper"
VIDEO_INFO_PROVIDER="$(read_env VIDEO_INFO_PROVIDER)"
[ -z "$VIDEO_INFO_PROVIDER" ] && VIDEO_INFO_PROVIDER="ai-douyin"
AI_DOUYIN_API_BASE="$(read_env AI_DOUYIN_API_BASE)"
[ -z "$AI_DOUYIN_API_BASE" ] && AI_DOUYIN_API_BASE="https://top9.cc"
AI_DOUYIN_API_KEY="$(read_env AI_DOUYIN_API_KEY)"
TIKHUB_TOKEN="$(read_env TIKHUB_TOKEN)"
BYTEDANCE_VC_TOKEN="$(read_env BYTEDANCE_VC_TOKEN)"
BYTEDANCE_VC_APPID="$(read_env BYTEDANCE_VC_APPID)"
FW_PYTHON="$(read_env FW_PYTHON)"
[ -z "$FW_PYTHON" ] && [ -x "$HOME/.cache/video-to-subtitle-summary/faster-whisper-venv/bin/python" ] && FW_PYTHON="$HOME/.cache/video-to-subtitle-summary/faster-whisper-venv/bin/python"
[ -z "$FW_PYTHON" ] && FW_PYTHON="python3"

MISSING=""

if [ "{INPUT_MODE}" = "url" ]; then
  if [ "{PLATFORM}" = "douyin" ] || [ "{PLATFORM}" = "xiaohongshu" ] || [ "{PLATFORM}" = "bilibili" ]; then
    if [ "$VIDEO_INFO_PROVIDER" = "ai-douyin" ]; then
      [ -z "$AI_DOUYIN_API_KEY" ] && MISSING="$MISSING AI_DOUYIN_API_KEY"
    elif [ "$VIDEO_INFO_PROVIDER" = "tikhub" ]; then
      [ -z "$TIKHUB_TOKEN" ] && MISSING="$MISSING TIKHUB_TOKEN"
    else
      MISSING="$MISSING invalid_VIDEO_INFO_PROVIDER"
    fi
  fi
  if [ "$VIDEO_INFO_PROVIDER" = "ai-douyin" ] || [ "$VIDEO_INFO_PROVIDER" = "tikhub" ]; then
    command -v jq >/dev/null 2>&1 || MISSING="$MISSING jq"
  fi
  if [ "{PLATFORM}" = "bilibili" ] || [ "{PLATFORM}" = "youtube" ]; then
    command -v yt-dlp >/dev/null 2>&1 || MISSING="$MISSING yt-dlp"
  fi
fi

if [ "{NEEDS_FFMPEG}" = "yes" ] && [ "{PLATFORM}" != "youtube" ]; then
  command -v ffmpeg >/dev/null 2>&1 || MISSING="$MISSING ffmpeg"
fi

if [ "$ASR_BACKEND" = "faster-whisper" ]; then
  command -v "$FW_PYTHON" >/dev/null 2>&1 || [ -x "$FW_PYTHON" ] || MISSING="$MISSING FW_PYTHON"
  "$FW_PYTHON" - <<'PY' >/dev/null 2>&1 || MISSING="$MISSING faster-whisper"
import faster_whisper
import ctranslate2
PY
elif [ "$ASR_BACKEND" = "volcengine" ]; then
  [ -z "$BYTEDANCE_VC_TOKEN" ] && MISSING="$MISSING BYTEDANCE_VC_TOKEN"
  [ -z "$BYTEDANCE_VC_APPID" ] && MISSING="$MISSING BYTEDANCE_VC_APPID"
else
  MISSING="$MISSING invalid_ASR_BACKEND"
fi

if [ -n "$MISSING" ]; then
  echo "ERROR: 缺少必需依赖或配置:$MISSING"
  echo "ASR_BACKEND=$ASR_BACKEND VIDEO_INFO_PROVIDER=$VIDEO_INFO_PROVIDER"
  echo "ASR_BACKEND 可选值: faster-whisper / volcengine"
  echo "VIDEO_INFO_PROVIDER 可选值: ai-douyin / tikhub"
  exit 1
else
  echo "OK: 运行依赖已就绪 (ASR_BACKEND=$ASR_BACKEND)"
fi
```

如果检查失败：
- `ASR_BACKEND=faster-whisper`：优先运行 `python3 "$SKILL_DIR/scripts/install_faster_whisper.py"`，或参考 [docs/faster-whisper-setup.md](./docs/faster-whisper-setup.md)
- `ASR_BACKEND=volcengine`：参考 [docs/bytedance-vc-setup.md](./docs/bytedance-vc-setup.md)
- `AI_DOUYIN_API_KEY`：注册 [AI Douyin](https://top9.cc) 领取免费额度并创建 API Key；余额不足时充值积分，或改用 `VIDEO_INFO_PROVIDER=tikhub` + `TIKHUB_TOKEN`

### 步骤 1：获取视频信息/下载直链（仅在线视频模式）

根据 URL 域名识别平台：

| 平台 | URL 特征 | 默认处理方式 |
| --- | --- | --- |
| 抖音/TikTok | `douyin.com`、`v.douyin.com`、`tiktok.com` | `AI Douyin` 代理解析下载直链；可选 TikHub |
| 小红书 | `xiaohongshu.com`、`xhslink.com` | `AI Douyin` 代理解析下载直链；可选 TikHub |
| B 站 | `bilibili.com`、`b23.tv` | `AI Douyin` 代理解析下载直链；必要时可回退 `yt-dlp` |
| YouTube | `youtube.com`、`youtu.be` | 不调用 AI Douyin/TikHub，直接进入步骤 2 抓字幕 |

#### 默认推荐：AI Douyin 代理

AI Douyin 适合不想单独注册 TikHub 的用户。注册 [https://top9.cc](https://top9.cc) 后领取免费额度并创建 API Key，成功解析下载直链后扣 1 积分；失败不扣。余额不足时接口返回 HTTP `402` / `insufficient balance`。

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
ENV_FILE="$SKILL_DIR/.env"
read_env() {
  local key="$1"
  if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
    grep "^${key}=" "$ENV_FILE" | head -1 | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'"
  else
    printenv "$key"
  fi
}

AI_DOUYIN_API_BASE="$(read_env AI_DOUYIN_API_BASE)"
[ -z "$AI_DOUYIN_API_BASE" ] && AI_DOUYIN_API_BASE="https://top9.cc"
AI_DOUYIN_API_KEY="$(read_env AI_DOUYIN_API_KEY)"

# API Base 支持填 https://top9.cc 或 https://top9.cc/api/v1
case "$AI_DOUYIN_API_BASE" in
  */api/v1) AI_DOUYIN_DOWNLOAD_URL_ENDPOINT="$AI_DOUYIN_API_BASE/video/download-url" ;;
  */api) AI_DOUYIN_DOWNLOAD_URL_ENDPOINT="$AI_DOUYIN_API_BASE/v1/video/download-url" ;;
  *) AI_DOUYIN_DOWNLOAD_URL_ENDPOINT="${AI_DOUYIN_API_BASE%/}/api/v1/video/download-url" ;;
esac

curl -sS -w '\n%{http_code}' -X POST "$AI_DOUYIN_DOWNLOAD_URL_ENDPOINT" \
  -H "X-API-Key: $AI_DOUYIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$(jq -n --arg url "{ORIGINAL_URL}" '{url: $url}')" \
  > /tmp/video_analysis/download_url_response.txt

HTTP_CODE=$(tail -n1 /tmp/video_analysis/download_url_response.txt)
sed '$d' /tmp/video_analysis/download_url_response.txt > /tmp/video_analysis/download_url.json

if [ "$HTTP_CODE" = "402" ]; then
  echo "ERROR: AI Douyin 余额不足（insufficient balance）。请到 https://top9.cc 购买积分，或改用 VIDEO_INFO_PROVIDER=tikhub + TIKHUB_TOKEN。"
  exit 1
elif [ "$HTTP_CODE" = "401" ]; then
  echo "ERROR: AI Douyin API Key 缺失或无效。请检查 AI_DOUYIN_API_KEY。"
  exit 1
elif [ "$HTTP_CODE" -lt 200 ] || [ "$HTTP_CODE" -ge 300 ]; then
  echo "ERROR: AI Douyin 解析失败 (HTTP $HTTP_CODE)"
  cat /tmp/video_analysis/download_url.json
  exit 1
fi

VIDEO_URL=$(jq -r '.download_url // empty' /tmp/video_analysis/download_url.json)
VIDEO_URL_COUNT=$(jq -r '(.download_urls // [.download_url] | map(select(. != null and . != "")) | length)' /tmp/video_analysis/download_url.json)
EXTRACTED_URL=$(jq -r '.extracted_url // empty' /tmp/video_analysis/download_url.json)
DOWNLOAD_COST=$(jq -r '.cost // 1' /tmp/video_analysis/download_url.json)
[ -z "$VIDEO_URL" ] && echo "ERROR: 未返回 download_url" && cat /tmp/video_analysis/download_url.json && exit 1
```

提取关键字段：

```bash
jq '{download_url, download_urls_count: (.download_urls // [] | length), extracted_url, cost}' /tmp/video_analysis/download_url.json
```

#### 可选视频接口获取方案：自有 TikHub Token

当 `VIDEO_INFO_PROVIDER=tikhub` 时，使用自己的 TikHub Token 直接解析。注意不要把真实 Token 写入日志或回复。

**抖音/TikTok：**

```bash
curl -s -X GET "https://api.tikhub.io/api/v1/hybrid/video_data?url={ENCODED_URL}&minimal=true" \
  -H "Authorization: Bearer your_tikhub_api_token" \
  -H "Accept: application/json"
```

优先提取无水印地址：

```bash
jq -r '.data.video_data.nwm_video_url // .data.video.play_addr.url_list[0] // empty'
```

**小红书：**

```bash
curl -s -X GET "https://api.tikhub.io/api/v1/xiaohongshu/web/get_note_info_v7?share_text={ENCODED_URL}" \
  -H "Authorization: Bearer your_tikhub_api_token" \
  -H "Accept: application/json"
```

**B 站：**

```bash
curl -s -X GET "https://api.tikhub.io/api/v1/bilibili/web/fetch_one_video_v3?url={ENCODED_URL}" \
  -H "Authorization: Bearer your_tikhub_api_token" \
  -H "Accept: application/json"
```

> B 站如未获得可下载直链，可在步骤 2 中使用 `yt-dlp` 下载。

### 步骤 1.5：查询用户自己的 AI Douyin 历史任务（按需）

当用户要求查看自己的历史 task / 最近任务 / 任务列表时，调用 AI Douyin 的 `GET /api/v1/tasks`。该接口使用 `X-API-Key` 认证，只返回当前 API Key 对应用户自己的任务。

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"

python3 "$SKILL_DIR/scripts/list_ai_douyin_tasks.py" \
  --page 1 \
  --page-size 20
```

可选筛选：

```bash
python3 "$SKILL_DIR/scripts/list_ai_douyin_tasks.py" --status completed --page 1 --page-size 10
python3 "$SKILL_DIR/scripts/list_ai_douyin_tasks.py" --search "关键词" --json
```

脚本默认读取 `$SKILL_DIR/.env` 或环境变量中的 `AI_DOUYIN_API_BASE` / `AI_DOUYIN_API_KEY`。输出给用户时不要展示真实 API Key。

### 步骤 2：下载视频（仅在线视频模式）

根据平台使用不同的下载方式：

**YouTube（优先直接抓字幕，不下载视频）：**

```bash
mkdir -p /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/download_youtube_subtitles.py" \
  "https://www.youtube.com/watch?v={VIDEO_ID}" \
  --output-dir /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID} \
  --languages zh-Hans,zh-Hant,zh,en
```

输出文件固定为：
- `/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/subtitle.srt`
- `/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/text.txt`

如果命令提示没有可用字幕，再使用 `yt-dlp` 下载音频或视频，并从步骤 3 继续走 `ASR_BACKEND`。

**抖音 / TikTok / 小红书 / B 站（已有 `VIDEO_URL` 下载直链时）：**

```bash
mkdir -p /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/download_video_candidates.py" \
  --response-json /tmp/video_analysis/download_url.json \
  --output /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/video.mp4 \
  --timeout 30
```

**B 站（没有下载直链时回退）：**

```bash
mkdir -p /tmp/video_analysis/{BVID}
yt-dlp -o /tmp/video_analysis/{BVID}/video.mp4 "https://www.bilibili.com/video/{BVID}/"
```

### 步骤 3：提取音频（本地音频文件可跳过）

> 本地文件模式下，如果输入是本地视频文件，将 `{VIDEO_ID}` 替换为文件名（不含扩展名），输入路径替换为实际视频路径。

```bash
ffmpeg -i /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/video.mp4 -q:a 0 -map a -y /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/audio.mp3
```

### 步骤 4：根据 `ASR_BACKEND` 选择字幕后端

如果平台是 YouTube 且步骤 2 已成功生成 `subtitle.srt` 和 `text.txt`，跳过本步骤，直接进入步骤 5 总结。

#### 方案 A：`ASR_BACKEND=faster-whisper`（默认）

helper 路径：

```bash
$SKILL_DIR/scripts/transcribe_faster_whisper.py
```

执行命令：

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
FW_PYTHON="${FW_PYTHON:-$HOME/.cache/video-to-subtitle-summary/faster-whisper-venv/bin/python}"
[ -x "$FW_PYTHON" ] || FW_PYTHON="python3"
"$FW_PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/transcribe_faster_whisper.py" \
  /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/audio.mp3 \
  --output-dir /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}
```

说明：
- helper 会自动读取 `FW_MODEL_SIZE`、`FW_DEVICE`、`FW_COMPUTE_TYPE`
- 当 `FW_DEVICE=auto` 时，只有检测到 NVIDIA/CUDA 才会使用 `device="cuda"`
- 输出文件固定为：
  - `/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/subtitle.srt`
  - `/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/text.txt`

#### 方案 B：`ASR_BACKEND=volcengine`

提交任务：

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
ENV_FILE="$SKILL_DIR/.env"
if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
  BYTEDANCE_VC_TOKEN=$(grep "^BYTEDANCE_VC_TOKEN=" "$ENV_FILE" | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'")
  BYTEDANCE_VC_APPID=$(grep "^BYTEDANCE_VC_APPID=" "$ENV_FILE" | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'")
else
  BYTEDANCE_VC_TOKEN="$BYTEDANCE_VC_TOKEN"
  BYTEDANCE_VC_APPID="$BYTEDANCE_VC_APPID"
fi

curl -s -X POST "https://openspeech.bytedance.com/api/v1/vc/submit?appid=$BYTEDANCE_VC_APPID&language=zh-CN&words_per_line=20&max_lines=2" \
  -H "Content-Type: audio/mpeg" \
  -H "Authorization: Bearer;$BYTEDANCE_VC_TOKEN" \
  --data-binary @/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/audio.mp3
```

轮询结果：

```bash
SKILL_DIR="${SKILL_DIR:-$HOME/.codex/skills/video-to-subtitle-summary}"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-to-subtitle-summary"
ENV_FILE="$SKILL_DIR/.env"
if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
  BYTEDANCE_VC_TOKEN=$(grep "^BYTEDANCE_VC_TOKEN=" "$ENV_FILE" | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'")
  BYTEDANCE_VC_APPID=$(grep "^BYTEDANCE_VC_APPID=" "$ENV_FILE" | cut -d'=' -f2- | tr -d '"' | tr -d "'")
else
  BYTEDANCE_VC_TOKEN="$BYTEDANCE_VC_TOKEN"
  BYTEDANCE_VC_APPID="$BYTEDANCE_VC_APPID"
fi

curl -s "https://openspeech.bytedance.com/api/v1/vc/query?appid=$BYTEDANCE_VC_APPID&id={TASK_ID}" \
  -H "Authorization: Bearer;$BYTEDANCE_VC_TOKEN"
```

结果处理：

```bash
jq -r '.utterances[].text' subtitle.json | tr '\n' ' ' > /tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/text.txt
```

生成 SRT：

```python
import json

with open('subtitle.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

def ms_to_srt(ms):
    h, m, s, millis = ms//3600000, (ms%3600000)//60000, (ms%60000)//1000, ms%1000
    return f"{h:02d}:{m:02d}:{s:02d},{millis:03d}"

with open('/tmp/video_analysis/{VIDEO_ID}/subtitle.srt', 'w') as f:
    for i, u in enumerate(data['utterances'], 1):
        f.write(f"{i}\n{ms_to_srt(u['start_time'])} --> {ms_to_srt(u['end_time'])}\n{u['text']}\n\n")
```

### 步骤 5：AI 生成总结

直接由 Claude 完成，无需调用第三方总结 API。

读取 `text.txt` 后生成。

总结时应一并提供以下上下文：
- **原视频标题**：如果是在线视频，优先使用平台返回的原始标题字段
  - 抖音/TikTok：优先 `desc`
  - 小红书：优先 `title`
  - B 站：优先 `title`
- **兜底标题**：如果没有明确标题，可使用文件名或视频 ID 作为参考标识
- **字幕说明**：明确告诉 Claude，正文可能来自 YouTube 字幕、自动字幕或语音识别，可能存在同音字、断句、专有名词识别错误；在不偏离原意的前提下，可以结合原视频标题和上下文做适度修正

推荐直接使用如下提示方式：

```text
以下是一个视频的分析素材，请基于这些信息生成总结：

原视频标题：{ORIGINAL_TITLE}
来源平台：{PLATFORM}
作者：{AUTHOR}
说明：下面的正文来自平台字幕、自动字幕或语音识别，可能存在少量识别误差、断句问题或专有名词错误。请以原视频标题和上下文为参考，在不改变原意的前提下做适度修正，再完成总结。

语音识别文本：
{TEXT_CONTENT}

请输出：
1. AI生成标题：简洁概括，不超过30字；可以参考原视频标题，但不要机械照抄，必要时可根据正文纠正明显错误
2. AI摘要：提炼主要观点和关键信息，200-300字
3. 核心要点：输出3-5条结构化要点
```

如果原视频标题与正文明显冲突：
- 优先以正文主旨为准
- 保留“可能因语音识别存在误差”的判断，不要凭空补充未出现的信息

1. **标题**：简洁概括，不超过 30 字
2. **摘要**：主要观点和关键信息，200-300 字
3. **要点**：核心观点的结构化列表

## 输出格式

```markdown
## 视频分析结果

### 视频信息

| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 视频ID | xxx |
| 作者 | xxx |
| 时长 | xxx |

### AI生成标题

xxx

### AI摘要

xxx

### 核心要点

1. xxx
2. xxx

### 生成文件

- 视频: /tmp/video_analysis/{ID}/video.mp4
- 音频: /tmp/video_analysis/{ID}/audio.mp3
- SRT字幕: /tmp/video_analysis/{ID}/subtitle.srt
- 纯文本: /tmp/video_analysis/{ID}/text.txt
```

## 常见问题

| 问题 | 解决方案 |
| --- | --- |
| **缺少环境变量** | 先确认 `ASR_BACKEND`；抖音/小红书/B站默认需要 `AI_DOUYIN_API_KEY`，自有 TikHub 模式需要 `TIKHUB_TOKEN`；火山后端需要 `BYTEDANCE_VC_TOKEN` 和 `BYTEDANCE_VC_APPID` |
| `ASR_BACKEND` 无效 | 只支持 `faster-whisper` 和 `volcengine` |
| `faster-whisper` 导入失败 | 执行 `python3 "$SKILL_DIR/scripts/install_faster_whisper.py"`，安装 helper 会先测速 PyPI 镜像并创建独立 venv；自定义 venv 时设置 `FW_PYTHON=/path/to/venv/bin/python` |
| 火山 API 认证失败 | Authorization 必须是 `Bearer;token`（分号无空格） |
| 首次运行较慢 | `faster-whisper` 首次会下载模型，等待下载完成后重试 |
| CUDA 环境不可用 | `FW_DEVICE=auto` 会自动回退到 CPU；只有 NVIDIA/CUDA 才走 GPU |
| 视频下载失败 | AI Douyin 返回 401 时检查 API Key；402 时充值积分或切换 TikHub；直链下载加 `User-Agent`；B 站可回退 `yt-dlp` |
| FFmpeg 找不到 | macOS: `brew install ffmpeg` / Linux: `sudo apt install ffmpeg` / Windows: `choco install ffmpeg` |
| yt-dlp 找不到 | macOS: `brew install yt-dlp` / 通用: `python3 -m pip install -U yt-dlp`（B 站 / YouTube 需要） |