视频知识提取与研究平台（v0.6.5 通用研究平台框架）。从 11+ 自媒体平台（YouTube、B 站、抖音、小红书、快手、TikTok、Twitter/X、Instagram、微信视频号、微博、Vimeo）提取视频笔记：下载音频、双 ASR 交叉校验、生成结构化笔记，保存到 Obsidian、飞书、Notion、语雀。v0.4.0 新增可插拔存储后端、异步周期调度器、批处理 driver 和凭证注入保护的订阅源加载器；v0.5.0 新增标准 Agent Skill 合规（SKILL.md + --demo 模式 + scripts/install.sh）；v0.6.0 新增统一重试/超时配置、内置 FFmpeg 可选依赖（[bundled-ffmpeg]）、异常修正建议（hint）与 CLI 友好错误、国内镜像安装支持；v0.6.1 修复视频时长格式化崩溃，市场展示信息中文化；v0.6.2 SKILL.md 全文中文化（市场概述页中文展示）；v0.6.3 市场描述通俗化改写，突出「一键提取视频文案」等普通人易懂表述；v0.6.4 文档深度优化：集中反模式章节、MCP 工具文档与实现对齐、错误分类速查、平台限制说明写透；v0.6.5 多源审计修复：CI 恢复全绿、LICENSE 恢复 MIT 识别、f2 测试环境无关化。
| 中文 | English |
- 把课程、访谈、播客、行业分析视频整理成可检索的文字笔记
- 将短视频平台上的有效内容沉淀到个人知识库
- 给 Agent / MCP 客户端提供“视频转笔记”工具能力
- 对转写结果做双 ASR 交叉校验，减少专有名词和口播误识别
| 平台 | 类型 | 状态 |
|---|---|---|
| YouTube、Vimeo | 长视频 | ✅ yt-dlp 成熟路线 |
| B 站 | 长视频 | ✅ 字幕/弹幕均支持 |
| 抖音 | 短视频 | ✅ Cookie 直采 + 四层 fallback |
| TikTok | 短视频 | ✅ yt-dlp 稳定支持 |
| Twitter / X | 短视频 | ✅ yt-dlp 稳定支持 |
| Reels | ✅ yt-dlp 稳定支持 | |
| 微信视频号 | 短视频 | |
| 小红书（图片笔记） | 图集 | ✅ v0.3.3 修复 4 个 Bug（v0.6.5 仍生效） |
| 小红书（视频笔记） | 短视频 | ✅ 从 __INITIAL_STATE__ 拿无水印直链 |
| 快手、微博 | 短视频 | |
| 任何 yt-dlp 支持的站点 | 混合 | ✅ GenericPlatform 兜底 |
完整能力地图（含各平台 Cookie 依赖、时长约束、付费内容判断标准）见 docs/PLATFORMS.md。
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 视频解析与下载 | 11 个平台 + yt-dlp 兜底，抖音四层 fallback |
| 双 ASR 转写 | SiliconFlow SenseVoice + 本地 faster-whisper，默认启用交叉校正 |
| 结构化笔记 | 生成主题、要点、细节、引用、术语和完整转写 |
| 多端保存 | 支持 Obsidian、飞书、Notion、语雀，也可只输出 Markdown |
| Agent 集成 | 支持 CLI、FastAPI、MCP 和 Python API |
️ 前置依赖：运行前必须有 FFmpeg，否则所有平台都会失败。
macOS:
brew install ffmpeg| Ubuntu:sudo apt install ffmpeg| Windows:winget install Gyan.FFmpeg不想装系统 FFmpeg？ 使用内置静态版本（wheel 自带二进制，离线可用）：
pip install "vidknot[bundled-ffmpeg] @ git+https://github.com/suonian/vidknot.git@v0.6.5"环境自检：
python -m vidknot --check-env（会给出缺失项的安装命令）
当前 GitHub 版本为 v0.6.5。从 GitHub 安装：
pip install "vidknot @ git+https://github.com/suonian/vidknot.git@v0.6.5"🇨🇳 大陆网络提示：如访问 GitHub 缓慢，可给 pip 指定国内镜像加速依赖下载 （Git 仓库本身仍需可达，可用
git clone镜像站或代理）：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \ "vidknot @ git+https://github.com/suonian/vidknot.git@v0.6.5"清华镜像同样覆盖 yt-dlp、faster-whisper 等海外依赖，无需逐个找源。 本地 ASR 模型默认从 Hugging Face 下载，大陆可改走镜像站：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com（首次下载前设置一次即可）。一键脚本
scripts/install.sh会自动探测并切换到清华镜像。
开发安装：
git clone https://github.com/suonian/vidknot.git
cd vidknot
pip install -e ".[all]"运行前确认 FFmpeg 可用：
ffmpeg -version # 或 python -m vidknot --check-envVidkNot 提供四种使用方式，根据你的场景选择：
| 方式 | 适用场景 | 命令 |
|---|---|---|
| CLI | 日常使用、脚本批处理 | python -m vidknot "URL" |
| Python API | 集成到自己的 Python 项目 | from vidknot import VideoKnowledgePipeline |
| FastAPI | 部署为 Web 服务 | uvicorn vidknot.api:app |
| MCP | 接入 AI Agent（如 Claude、Codex） | python -m vidknot --mcp |
不确定用哪个？CLI 适合大多数用户，一条命令搞定。
复制 .env.example 为 .env，至少配置转写和笔记生成所需的 API Key：
硅基流动（SiliconFlow）提供免费的语音识别模型（SenseVoice），注册后即可获取免费 API Key。 前往 siliconflow.cn 注册账号，在控制台生成 API Key 即可免费使用。
SILICONFLOW_API_KEY=your_siliconflow_api_key # 语音转写（硅基流动免费模型）
OPENAI_API_KEY=your_openai_compatible_api_key # 笔记生成（任意 OpenAI 兼容服务）
# 可选：飞书
FEISHU_APP_ID=your_feishu_app_id
FEISHU_APP_SECRET=your_feishu_app_secret
FEISHU_FOLDER_TOKEN=your_feishu_folder_token
# 可选：Obsidian
OBSIDIAN_VAULT_PATH=/path/to/obsidian/vault
# 可选：Notion
NOTION_TOKEN=your_notion_token
NOTION_PAGE_ID=your_notion_page_id
# 可选：语雀
YUQUE_TOKEN=your_yuque_token
YUQUE_LOGIN=your_yuque_login
# 可选：抖音 Cookie 文件
VIDKNOT_DOUYIN_COOKIE_FILE=/path/to/douyin-cookies.txt默认配置在 config.yaml 中。双 ASR 校正默认开启：
settings:
enable_correction: true
correction_version: v4
faster_whisper:
model: small
device: cpu
compute_type: int8v4 是默认保守策略，只在证据充分时修改；v3 更激进，适合愿意承担更高误改风险的场景。
命令行：
# 生成笔记并保存到默认目的地 Obsidian
python -m vidknot "https://v.douyin.com/example/"
# 只输出结果，不保存
python -m vidknot "https://v.douyin.com/example/" --destination none
# 保存到飞书
python -m vidknot "https://v.douyin.com/example/" --destination feishu
# 禁用双 ASR 校正
python -m vidknot "https://v.douyin.com/example/" --no-correct
# 检查运行环境
python -m vidknot --check-envMCP：
python -m vidknot --mcpFastAPI：
uvicorn vidknot.api:app --reloadPython API：
from vidknot import VideoKnowledgePipeline
pipeline = VideoKnowledgePipeline(destination="none")
result = pipeline.run("https://v.douyin.com/example/")
print(result["markdown"])VidkNot 默认生成 Markdown 笔记，示例如下：
# [视频标题]
> 来源：https://v.douyin.com/example/
> 处理时间：2026-08-24 10:30:00
## 核心主题
本文讨论了...
## 要点
1. **第一个要点**：详细说明...
2. **第二个要点**：详细说明...
## 细节 / 重要引用 / 术语解释 / 完整转写包含：视频标题、来源链接、核心主题、结构化要点、细节、原文引用、术语解释、带时间戳的完整转写。
| 文档 | 用途 |
|---|---|
| INSTALL.md | 本地安装和环境检查 |
| API_GUIDE.md | 第三方 API 配置 |
| COOKIE_GUIDE.md | Cookie 获取与安全说明 |
| DEPENDENCIES.md | 直接依赖清单 |
| CHANGELOG.md | 版本历史 |
| docs/PRIVACY.md | 隐私红线声明与凭证扫描机制 |
| docs/CONFIG.md | 环境变量参考 |
| docs/BACKENDS.md | 后端存储配置（含飞书机器人权限） |
| docs/PLATFORMS.md | 平台支持矩阵 + TikHub 接口地址 |
| docs/DOUYIN_FALLBACK.md | 抖音四层 Fallback 实战策略 |
| docs/EXPERIENCES.md | 实战经验汇总 |
| docs/EXAMPLES.md | 自定义后端 / 任务 / 批量 / 订阅源示例 |
| docs/FAQ.md | 常见问题与反模式（遇到问题先看这里） |
| scripts/codex_sample_curator.py | Codex 高质量样本筛选（六关检查） |
- 不要提交
.env、Cookie 文件或任何 API Key - 只处理你有权访问和使用的视频内容
- 遵守视频平台、云服务和笔记平台的服务条款
- 第三方服务的稳定性、价格和权限策略以各平台官方说明为准
项目咨询与讨论，请扫描下方二维码添加作者微信：
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权限
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- 修改
- 分发
- 专利使用
- 私人使用
条件
- 必须包含版权声明和许可声明
限制
- 无担保
- 无责任
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