jioup777/video-to-feishu

视频学习笔记自动化 SKILL

本 SKILL 用于将 B 站/YouTube 视频自动转化为结构化学习笔记并上传到飞书文档。

功能特性

• 自动识别视频来源：检测 URL 判断是 B 站还是 YouTube
• B 站处理：yt-dlp 下载 → Whisper 转录 → GLM 整理
• YouTube 处理：Supadata API 获取字幕 → GLM 整理
• 自动上传飞书：将笔记上传到飞书文档指定节点

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快速开始

输入视频链接

支持格式：

• B 站：https://www.bilibili.com/video/BVxxxxx
• YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx

自动判断流程

输入视频链接
    ↓
识别来源（B 站 / YouTube）
    ↓
┌─────────────────┬─────────────────┐
│     B 站        │    YouTube      │
├─────────────────┼─────────────────┤
│ yt-dlp 下载音频  │ Supadata API    │
│ Whisper 转录     │ 获取转录文本     │
│ GLM 整理笔记     │ GLM 整理笔记     │
└─────────────────┴─────────────────┘
    ↓
上传飞书文档

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步骤 1：识别视频来源

video_url="https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx"

if [[ "$video_url" == *"bilibili.com"* ]]; then
    source="bilibili"
    video_id=$(echo "$video_url" | grep -oP 'BV\w+')
elif [[ "$video_url" == *"youtube.com"* ]] || [[ "$video_url" == *"youtu.be"* ]]; then
    source="youtube"
    video_id=$(echo "$video_url" | grep -oP '(?<=v=)[^&]+|(?<=youtu\.be/)[^?]+')
else
    echo "❌ 不支持的视频来源"
    exit 1
fi

echo "来源: $source, ID: $video_id"

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步骤 2A：B 站处理流程

2A-1：下载音频

yt-dlp --cookies /path/to/cookies.txt \
  -f "bestaudio" \
  -o "/tmp/bilibili_${video_id}.%(ext)s" \
  "$video_url"

输出：/tmp/bilibili_{BV号}.m4a

2A-2：Whisper 转录

⚠️ 推荐模型：Small

• 准确率：80%（比 Base 提升 6%）
• 模型大小：244 MB
• 首次运行自动下载

Whisper 模型对比： | 模型 | 大小 | 准确率 | 速度 | |------|------|--------|------| | Tiny | 39 MB | 65% | 最快 | | Base | 74 MB | 74% | 快 | | Small | 244 MB | 80% | 平衡 ✅ | | Medium | 769 MB | 85% | 慢 | | Large | 1550 MB | 88% | 最慢 |

⚠️ 关键：必须使用虚拟环境

source ~/.openclaw/venv/bin/activate

whisper /tmp/bilibili_${video_id}.m4a \
  --language Chinese \
  --model small \
  --output_dir /tmp/ \
  --output_format txt

输出：/tmp/bilibili_{BV号}.txt

2A-3：GLM 整理笔记

import requests

api_key = "YOUR_GLM_API_KEY"  # 从配置文件读取

with open(f'/tmp/bilibili_{video_id}.txt', 'r') as f:
    transcript = f.read()

prompt = f"""你是一位专业的学习笔记整理专家。以下是视频的语音转录文本：

**转录文本**：
{transcript}

**输出要求**：
1. 核心概念：主题的核心概念是什么
2. 核心价值：为什么重要
3. 使用方法：如何使用
4. 对比示例：前后对比
5. 适用场景：哪些场景适用
6. 实用模板：直接可用的模板
7. 底层原理：为什么有效

格式：Markdown，结构清晰，包含代码示例和对比表格。
"""

response = requests.post(
    "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",
    headers={'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json'},
    json={"model": "glm-4-Flash", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
)
note = response.json()['choices'][0]['message']['content']

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步骤 2B：YouTube 处理流程

2B-1：Supadata API 获取转录

API 配置：

• 注册：https://supadata.ai
• 免费额度：100 credits/月
• 监控面板：https://dash.supadata.ai

获取转录：

curl -s "https://api.supadata.ai/v1/youtube/transcript?videoId=${video_id}" \
  -H "X-API-Key: YOUR_SUPADATA_API_KEY" \
  > /tmp/youtube_transcript_${video_id}.json

解析转录文本：

import json

with open(f'/tmp/youtube_transcript_{video_id}.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 提取纯文本
transcript = ''.join([seg['text'] for seg in data['content']])

# 保存为文本文件
with open(f'/tmp/youtube_transcript_{video_id}.txt', 'w') as f:
    f.write(transcript)

输出：/tmp/youtube_transcript_{video_id}.txt

2B-2：GLM 整理笔记

import requests

api_key = "YOUR_GLM_API_KEY"  # 从配置文件读取

with open(f'/tmp/youtube_transcript_{video_id}.txt', 'r') as f:
    transcript = f.read()

prompt = f"""请将以下 YouTube 视频转录内容整理成结构化的学习笔记：

要求：
1. 提取核心观点和关键概念
2. 使用 Markdown 格式，包含标题、列表、表格
3. 保持口语化但逻辑清晰
4. 标注视频元信息
5. 输出中文

视频链接：https://www.youtube.com/watch?v={video_id}

转录内容：
{transcript[:18000]}
"""

response = requests.post(
    "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",
    headers={'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json'},
    json={"model": "glm-4-Flash", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
)
note = response.json()['choices'][0]['message']['content']

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步骤 3：上传飞书文档

飞书配置

• 父节点：你的飞书知识库节点
• Space ID：你的飞书 Space ID

创建文档

使用 OpenClaw 的 feishu_doc 工具：

# 创建飞书文档节点
feishu_doc create \
  --title "{视频标题} - {来源}学习笔记" \
  --folder_token "YOUR_FOLDER_TOKEN"

# 写入笔记内容
feishu_doc write \
  --doc_token "{文档token}" \
  --content "{笔记内容}"

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性能对比

| 指标 | B 站（Whisper） | YouTube（Supadata） | |------|----------------|-------------------| | 转录速度 | 3-10 分钟 | 5-10 秒 | | 费用 | 免费 | 1 credit/视频 | | 准确度 | 依赖音频质量 | 依赖官方字幕 | | 适用场景 | 无官方字幕 | 有官方字幕 |

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环境要求

B 站处理

1. 虚拟环境：安装 Whisper
2. B 站 Cookies：用于下载音频
3. GLM API Key：智谱 AI

YouTube 处理

1. Supadata API Key：免费 100 credits/月
2. GLM API Key：同上

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配置文件示例

GLM 配置

config/glm-config.json:

{
  "api_key": "YOUR_GLM_API_KEY",
  "model": "glm-4-Flash",
  "enabled": true
}

Supadata 配置

config/supadata-config.json:

{
  "api_key": "YOUR_SUPADATA_API_KEY",
  "base_url": "https://api.supadata.ai/v1",
  "plan": "Free (100/mo)"
}

飞书配置

config/feishu-config.json:

{
  "space_id": "YOUR_SPACE_ID",
  "parent_node_token": "YOUR_PARENT_NODE_TOKEN",
  "enabled": true
}

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常见问题

Q1：YouTube 转录失败怎么办？

可能原因：

• 视频无官方字幕 → 改用 B 站流程（yt-dlp + Whisper）
• API 额度用完 → 检查 Supadata 仪表板

Q2：Supadata API 额度不足？

解决方案：

1. 查看剩余额度
2. 轮换 API Key（多账户）
3. 改用 B 站流程（yt-dlp + Whisper，免费）

Q3：飞书上传失败？

检查项：

1. 确认父节点 Token 正确
2. 确认有写入权限
3. 检查网络连接

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相关资源

• Supadata API 文档：https://supadata.ai/docs
• GLM API 文档：https://open.bigmodel.cn/dev/api
• Whisper 文档：https://github.com/openai/whisper
• 飞书文档 API：https://open.feishu.cn/document/server-docs/docs/docs/docx-v1/document

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开源协议

MIT License

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本 SKILL 由 OpenClaw 社区维护 | 最后更新：2026-03-08 支持：B 站、YouTube | 自动判断来源