视频提纯（Video Purify）— 视频知识点思维导图
Overview
本 skill 把一段视频（或已有文字稿/字幕）转化为可交互的 HTML 思维导图：自动转写语音 → 拆解为层级化知识点 → 渲染思维导图 → 在页面底部给出视频总结与记忆重点。适合学习复盘、课程笔记、讲座/访谈梳理、培训材料沉淀。
When to Use
- 用户发送视频文件、视频链接，或文字稿/字幕，并希望"整理成思维导图/知识卡片/要点"。
- 用户表达："提炼这个视频""把讲解拆成知识点""给我一份视频笔记+总结"。
- 用户想要"结构化、可视化"地回顾一段长视频内容。
Workflow
Step 1 — 收集输入并判定来源
向用户确认或自动判断输入类型：
- 已有文字稿/字幕：直接进入 Step 3。
- 本地视频/音频文件 或 视频链接：进入 Step 2 转写。
若两者皆无，先请用户提供视频路径/链接或文字稿。
Step 2 — 转写（仅视频/链接时需要）
运行 scripts/transcribe.py：
python scripts/transcribe.py --input "<视频路径或链接>" --output transcript.txt --model base --language zh
- 依赖与故障处理见
references/workflow.md第 1 节（需 faster-whisper + yt-dlp + 系统 ffmpeg）。 - 链接来源的平台限制：抖音 / 快手 / 小红书 / 微信视频号 等存在反爬与签名校验，yt-dlp 通常无法直接下载；脚本会识别平台并抛出明确提示（"⚠️ 无法从【平台名】下载视频…建议本地下载后上传文件"）。直接把该报错转达用户，请其本地下载视频再发文件处理；不要反复重试或编造内容。B站多数可直接下，失败同理提示。
- 若环境无法安装转写依赖，明确告知用户并请其提供文字稿，绝不编造内容。
Step 3 — 拆解知识点（核心智能环节）
读取文字稿，按 references/workflow.md 第 2 节的拆解原则提炼层级结构：
1. 确定中心主题（根节点）。
2. 拆出 2–6 个一级分支（互斥、完整覆盖主线）。
3. 逐层下钻为子知识点（一般 2–3 层，短句要点，保留因果/步骤/对比关系）。
4. 自检覆盖度与可读性。
Step 4 — 撰写总结与记忆重点
- 视频总结：80–200 字连贯文字，串联各分支、交代结论（见 workflow 第 3.1 节）。
- 记忆重点：3–7 条可长期回忆的硬核结论/口诀/数字（见 workflow 第 3.2 节）。
Step 5 — 生成并交付 HTML 思维导图
- 复制
assets/mindmap.html到输出目录（命名建议<视频名>_mindmap.html）。 - 替换其中
<script id="kb-data" type="application/json">的 JSON：
-title/meta：标题与来源；
-root：中心主题；
-branches：一级分支数组，每项可递归含children；
-summary：总结文字；
-memoryPoints：记忆重点字符串数组。 - 打开验证：节点可折叠/缩放、底部含总结与记忆重点两块。
- 用
present_files交付该 HTML。
能力与限制（能处理多长 / 多大）
已支持长音频自动分段（默认每 20 分钟一段，--max-segment-min 可调，0 关闭）：模型只加载一次、逐段转写，
单段内存峰值与总时长基本无关——上限主要看「总处理时长」与磁盘。以 CPU + small 模型 int8 为基准：
- 推荐：≤ 30 分钟 / ≤ 500 MB（约 3–10 分钟完成）。
- 可接受（自动分段）：30 分钟–2 小时 / ≤ 2 GB（约 15–60 分钟）。
- 超过 2 小时：改用 --model base/tiny 或先自行分段。完整对照表见 references/usage_and_faq.md。
健壮性（网络不稳 / 特殊格式 / 手机上传）
- 链接下载对网络抖动自动重试（默认最多 3 次，退避等待）；反爬平台（抖音/快手/小红书/视频号）失败即提示、不空重试。
- 长视频自动分段（
--max-segment-min，默认 20 分钟）：模型只加载一次、逐段转写，单段失败可重试；抬升体积上限、降低爆内存风险。 - 视频抽音轨有宽松参数兜底；上传中断/损坏的文件用
discardcorrupt/ignore_err尽量抢救可解码音频，抢救出即继续、不整体失败（适配 iPhone .mov/HEVC、Android .mp4）。 - 无法识别/无声素材会给出明确原因（如"未检测到音频流"）。
- 用
--model-path指向本地模型目录可全程不联网，规避模型下载不稳。
使用示例与常见问题
具体命令示例、能力对照表与 FAQ 见 references/usage_and_faq.md。
Resources
scripts/transcribe.py— 视频/链接/音频 → 文字稿（faster-whisper，回退 openai-whisper）。assets/mindmap.html— 自包含、零依赖的交互式思维导图模板（仅替换内嵌 JSON 即可）。references/workflow.md— 转写依赖说明、知识点拆解原则、总结/记忆重点写法、HTML 生成步骤。references/usage_and_faq.md— 能力与限制、使用示例、常见问题（FAQ）。
Notes
- JSON 中只写纯文本，不要包含 HTML 标签，模板负责渲染样式。
- 尊重原视频事实，拆解时不做主观夸大；若视频含不确定/争议内容，在总结中如实标注。
- 输出语言跟随用户（默认中文）。
