B站视频全解析

--- name: bilibili-video-studio displayName: B站视频全解析 description: B站视频一站式解析与创作工场。用户直接输入 B 站视频 URL 加一句简单要求即可：视频转文字（字幕/口播/画面内容）、内容分析总结、爆款视频拆解（按带货/流量逻辑拆结构分段、脚本类型、爆款归因、六维评分报告，照着学照着抄）、视频转脚本（镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字）、爆款脚本生成（原骨架改写成你的脚本，或按方向/目的/商品原创口播脚本，含分段表与六维质检评分）、视频提示词反推（画面和内容转成 agent 可理解的提示词）、视频提取 PPT 内容（关键帧文字+幻灯OCR+完整口播稿）、备考笔记整理（题库/考点/带背视频按题号+标准答案重组）。底层经 Cue Omni Reader 远程端点解析（自动绕过 B 站反爬），再由大模型按场景加工交付。 description_zh: B站视频全解析：URL 直达，转文字/分析总结/爆款拆解六维评分/转脚本/脚本生成/提示词反推/PPT提取/备考笔记，八大场景全覆盖。 version: 1.2.0 author: sensedeal tags: [bilibili, video, 爆款拆解, 脚本生成, 视频转文字, 提示词反推, ppt提取, 备考笔记, omni-reader, 内容创作, 带货, 口播] --- # B站视频全解析 > 输入一个 B 站视频 URL + 一句需求，产出可直接使用的文字稿、拆解报告、分镜脚本、原创脚本、生成提示词或课件内容。管线：**Cue Omni Reader 远程端点（解析）→ 大模型（场景化加工）→ 交付**。 ## 隐私与数据传输说明 - 你提供的**视频 URL** 会发送至 Cue 远程解析端点（`mcp.cuecue.cn`）抓取并解析，解析结果由大模型加工后交付。 - 默认 `no_store=true`：源文件与解析结果**不落盘**、不持久化于服务端。 - 本技能**不读取、不收集**你的浏览器 Cookie、登录态或任何本地敏感数据；降级方案不含登录态/Cookie 操作。 - Cue API Key 仅用于鉴权，推荐用环境变量 `CUE_API_KEY` 传入，避免明文写入配置文件。 ## 八大场景总览（意图路由表） | # | 场景 | 用户典型说法 | 交付物 | |---|------|------------|--------| | 1 | 视频转文字 | 转文字 / 文字稿 / 字幕 / 转录 / 提取文字 | 净稿（**分段+小标题+重点**）· 口播全文（分段）· 画面文字稿（分组）· 时间线合并稿 | | 2 | 内容分析总结 | 总结一下 / 讲了什么 / 分析 / 摘要 | 主旨 + 结构分段 + 核心要点 + 金句 + 受众分析 | | 3 | 爆款视频拆解 | 拆解 / 为什么火 / 对标 / 抄作业 / 照着学 | 结构分段表 + 脚本类型 + 爆款归因 + 六维评分报告 + 可抄清单 | | 4 | 视频转脚本 | 转脚本 / 分镜 / 还原脚本 | 分镜脚本表（镜头/运镜/转场/情绪/时间线/屏幕文字）+ 口播净稿 | | 5 | 爆款脚本生成 | 帮我写脚本 / 改写成我的 / 仿写 / 原创脚本 | 多条脚本（分段表 + 口播全文 + 六维质检评分） | | 6 | 视频提示词反推 | 反推提示词 / prompt / 提示词 | 风格提示词 + 分镜提示词序列 + TTS 文案 + 结构化 JSON | | 7 | 视频提取 PPT 内容 | 提取PPT / 课件 / 幻灯 / 逐页内容 / 关键帧截图 | 逐页（去重）幻灯 + 关键帧截图（去重嵌图）+ 清洗讲解稿 + 课件大纲 | | 8 | 备考笔记整理 | 备考笔记 / 题号+标准答案 / 整理成笔记 / 考点笔记 | 题号+标准答案 备考笔记（含记忆口诀、来源标注） | **路由规则**： - **仅在用户同时提供 B 站视频 URL 时激活**：表中「总结一下 / 分析 / 帮我写脚本」等说法，只有伴随视频 URL 才触发本技能；无 URL 的普通对话不激活。 - 命中多个意图可组合执行（如「拆解并改写成我的脚本」= 场景3 → 场景5）。 - **只给 URL 无明确要求**：默认执行场景 1（精简版）+ 一段内容速览，然后附场景菜单询问是否深入（「需要我进一步做爆款拆解 / 转脚本 / 改写成你的脚本吗？」），不要擅自跑深度场景。 - 多个 URL：逐个解析（每次一个），报告可合并交付。 --- ## 前置依赖（新用户首次使用只需做这一件事） - **Cue API Key**：与 cue-omni-reader 技能共用同一把 Key，无需新建。获取：[cuecue.cn/hub/api-key](https://cuecue.cn/hub/api-key)（新账号送 500 积分 + 每天 10 免费积分）。积分不够用：打开 [https://cuecue.cn/](https://cuecue.cn/)，点击页面**左下角**获取你的**专属邀请链接**，邀请好友加入，**每邀请一位再得 500 积分**。详见「积分不足专项提示」。推荐用环境变量 `CUE_API_KEY` 传入（避免明文落盘），或写入本地 `~/.cue/config.json`： ```bash # 方式一（推荐）：环境变量 export CUE_API_KEY="sk你的key" # 方式二：本地配置文件 mkdir -p ~/.cue && echo '{"api_key": "sk你的key"}' > ~/.cue/config.json ``` - **远程端点直连（无需本地 Bridge、无需配置 MCP）**：B 站 URL 解析只走远程端点 `https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/`（streamable-http），鉴权头 `Authorization: Bearer <Cue Key>`。不依赖 `~/.mcp.json` 注册 MCP，也不装本地 Bridge；本地 Bridge 仅在降级方案中使用。 - 手动调用依赖：`curl`（Python 参考实现另需 `python3`，仅标准库）。实际使用时 Agent 自动完成解析，用户只需给一个 B 站 URL + 一句需求。 > **API Key 只能由用户本人创建**：Agent 既不能代生成、也无权查看用户的 Key，**禁止声称"我去生成/查看"**。 > > 检测到未配置或失效时，**必须主动把下面三步说全**（照这个话术说，别只丢一句"请提供 API Key"）： > > > 这个技能要一把 Cue API Key 才能跑，三步就好： > > 1. 打开 **[cuecue.cn/hub/api-key](https://cuecue.cn/hub/api-key)**，登录后创建一把 Key（新账号送 500 积分 + 每天 10 免费积分） > > 2. 把 Key **完整复制**下来 > > 3. **直接粘贴发给我**，我帮你写进配置，然后马上就能跑 > > 用户发来 Key 后，Agent 负责写入 `~/.cue/config.json`（格式 `{"api_key": "sk..."}`），写完即可重跑，无需重启客户端。 > > **Key 纪律**：只在用户本机写入，**禁止回显到对话、日志或任何文件示例中**；用户若把 Key 贴在了对话里，提醒他可以去 [cuecue.cn/hub/api-key](https://cuecue.cn/hub/api-key) 轮换一把。 ### 健康检查（跑解析前先验证三件事） 一键诊断（不输出密钥原文）： ```bash CUE_KEY=$(python3 -c "import json,os;p=os.path.expanduser('~/.cue/config.json');print(json.load(open(p)).get('api_key','') if os.path.exists(p) else '')" 2>/dev/null || true) CUE_KEY=${CUE_KEY:-$CUE_API_KEY} echo "=== 1/3 API Key ===" && { [ -n "$CUE_KEY" ] && echo "已配置" || echo "未配置！"; } echo "=== 2/3 远程端点 ===" && curl -sS --max-time 10 -X POST "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/" \ -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}' \ | grep -q '"result"' && echo "已连接（3 工具）" || echo "连接失败" echo "=== 3/3 curl ===" && { command -v curl >/dev/null && echo "就绪" || echo "未安装！"; } ``` | 检查 | 预期 | 异常处理 | |------|------|---------| | API Key | `已配置` | **由用户本人**前往 [cuecue.cn/hub/api-key](https://cuecue.cn/hub/api-key) 生成后**复制发给你**（Agent 无法代生成，也无权查看）；话术见上方引用块 | | 远程端点 | `已连接（3 工具）` | 等 5 分钟重试；仍不通查网络/DNS，或走「降级方案」；报 `Authentication required` = Key 没带上或已失效 | | curl | `就绪` | 系统一般自带；缺失时用 `python3` + `urllib` 带浏览器 UA 做等价重定向跟随（见步骤 0） | ### 配置成功后引导用户跑第一个任务（必须执行） 健康检查三项全绿 = 环境就绪，但**这是配置流程的终点，不是任务的终点**。三项全绿后若用户还没给出具体任务，**必须主动把用户推向第一次真实调用**，不要停在"环境已就绪"： > 环境已就绪 ✅ 下面这些都可以直接跑，比如： > 1. "帮我解析这个 B 站视频 <链接>，把它拆解成爆款脚本，顺便提取视频里的课件 PPT" > 2. "把这个 B 站网课视频转成文字稿，再整理成备考笔记（按考点/题号重组）" > > 挑一个发给我，或直接把你手头的需求告诉我，我现在就跑。 规则： - **主动、可复制**——示例问题贴合本技能真实用法，可直接复制；别只写"你可以问我任何问题"。 - **不要等用户自己想**——用户没开口时也要主动给；否则用户会停在"验证通过"就散场（实测这是新用户流失最集中的一步）。 --- ## 关键技术事实（必读） 1. **B 站 URL 必须走 Cue 远程端点**：`https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/`（streamable-http）。本地 Bridge 提交 B 站 URL 会立即被拒（`REMOTE_REQUEST_REJECTED`，`retryable:false`）——B 站有服务端反爬（直连也是 HTTP 412），本地 Bridge 撞墙即拒；远程端点由 Cue 服务端抓取，可正常解析。 2. **远程端点仅 3 个工具**：`parse` / `get_parse_status` / `cancel_parse`，无 `read_result`。结果在 `get_parse_status` 返回 `completed` 时**内联携带**（`result` 字段）。 3. **`detail` 只能用 `text`**：`grounded`/`layout` 在远程报 `UNSUPPORTED_DETAIL`。`text` 模式的结果已含关键帧画面文字（`[画面 mm:ss]` 标注）+ ASR 口播稿（`[说话人N mm:ss]` 标注）。 4. **信封解析**：`tools/call` 返回是 MCP 信封 `{content:[{type:"text",text:"<JSON字符串>"}]}`，必须先取 `content[].text` 再 `json.loads`，否则状态字段永远读不到。响应为 SSE 流（`data: ` 前缀行）。 5. **耗时预期**：≤30 分钟视频 3-8 分钟解析完成；工作日 9:00-10:00 / 16:00-18:00 高峰期可能排队 5-15 分钟。**提交前必须告知用户预计等待时长**（如「这段 5 分钟的视频，预计 3-8 分钟出结果，高峰期可能排队」），避免用户误判卡死。 6. **报错分两层，处理方式相反**：Omni 服务层错误（有 `code` 字段，如 `SOURCE_ACCESS_DENIED`）多数**不要重试**；宿主平台的模型调用错误（`[181001] model call failed`、`async stream error`）**必须自动重试**。详见「错误处理」与「宿主模型调用失败」。 --- ## 标准工作流 ### 步骤 0：URL 预处理 - **b23.tv 短链**：`curl -sI "<短链>"` 取 `Location` 解析出 BV 号（Omni 不认短链）。 - **清理跟踪参数**：去掉 `spm_id_from` / `vd_source` / `share_source` 等，规范为 `https://www.bilibili.com/video/BVxxxxxxxx/`。 - **分P / 合集**：URL 带 `?p=N` 的按该分P解析；给的是合集/favlist 链接时，先问用户要解析哪个分P。**注意**：`x/web-interface/view` 返回的 `data.duration` 是**全部分P时长之和**，没带 `?p=N` 时默认播 P1——提取前务必用 `pages[]` 确认目标分P 的真实时长，别把「93 分P 合计 23.7h」误判成「单条 23.7h」而盲目启动全量批量任务。 - **时长预判**：≤30 分钟单条视频直接提交；超长/多 P 引导用户按分P解析（单个分P 是短视频，页面 URL 通常能过），不要整条提交。 ### 步骤 1：提交解析（远程端点） 告知用户等待时长后，调用 `parse`（参考实现见「解析调用手册」）。返回 `{"status":"processing","operation_id":"op_..."}`，记下 `operation_id`。 ### 步骤 2：轮询取回 循环调用 `get_parse_status`（`wait_ms: 20000`），`status=completed` 后从 `result` 字段取出全文。 > **拿到结果第一时间落盘**：把解析全文原样写入 `<BV号>_raw.md`（或工作区等价文件）。这是后续所有加工步骤的唯一事实源——一旦步骤 3 的模型调用中断，可以从它原地重试，**不必也不许重新提交 `parse`**（重跑 = 白等 3-8 分钟 + 重复扣积分）。长视频尤其不能省这一步。 解析结果的三类原料： - `[画面 mm:ss] ...` —— 关键帧画面 OCR 文字（屏幕文字、标题卡、幻灯） - `[说话人N mm:ss] ...` —— ASR 口播全文 - 其余结构化段落 —— 幻灯/题目卡的结构化 OCR ### 步骤 3：场景化加工（大模型） 按「场景交付规范」用解析原料生成对应交付物。**事实纪律**：口播、屏幕文字、时间戳一律以解析结果为准；镜头、运镜、转场、情绪等解析结果中没有的信息，由大模型基于画面文字与叙事**推断**，必须标注「⚠️ 推断」。禁止编造视频中不存在的内容。 > **本步骤是整个流程中最容易失败的一环**（长输出 + 长上下文）。一旦报 `[181001] model call failed` / `async stream error: ReadError` 之类的模型层错误，**不要重新解析、也不要直接报错收工**——从已落盘的 `<BV号>_raw.md` 原地重试（5s → 20s → 60s，共 3 次），仍不成则按「宿主模型调用失败」拆小分次生成。 ### 步骤 4：交付 - 输出为 Markdown，存工作区，命名 `<BV号>_<场景>.md`（如 `BV1eR4y1b7MK_爆款拆解.md`）。 - 含表格的结果主动问一句：「需要转成 Excel / Word / PPT 吗？」——先确认再生成。 - 长报告先给「一屏速览」（结论先行），再给全文。 --- ## 场景交付规范 ### 场景 1：视频转文字 > **格式铁律：禁止输出"一整坨"文字。**口播稿、净稿、画面文字稿**都必须分段、都必须有小标题、都必须标出重点**。把 ASR 结果原样贴出来（几百行 `[说话人N mm:ss] xxx`，无分段、无重点）是本技能收到最多的差评，不接受。 #### 三件套，按用户需要给全 **A. 口播全文（分段存档稿）**：保留 `[说话人N mm:ss]` 时间戳锚点，但**按语义分段**，不是按 ASR 行机械切。 - 每段开头单独给一行小标题：**`### 【起止时间】本段主题`**，主题自己概括、≤15 字（如 `### 【03:12–06:40】三个必备条件`） - 段内**合并碎片行**：同一句话被 ASR 切成几行的，拼回完整一句再写 - **每段至少 1 处加粗**：结论、数字、专有名词、方法名 断段依据（满足任一即分段）：话题/论点切换 · 说话人切换 · 明显停顿 · 结构标识词（「第一 / 接下来 / 另外 / 总结一下 / 最后」）。 **B. 净稿（可直接当文案）**：在 A 基础上**去时间戳、去「嗯 / 啊 / 这个 / 那个」等语气词、补标点断句成文**；但**分段、小标题、加粗重点全部保留**。这是用户最常直接复制带走的一件——**不许退化成不分段的大段文字**。 **C. 画面文字稿**：按 `[画面 mm:ss]` 取屏幕文字，**按主题分组**（如「封面标题卡」/「目录页」/「案例数据页」），不要逐帧罗列；同一页面在多个关键帧重复出现的，**合并为一条**并保留首次出现的时间戳。 **D. 时间线合并稿**（表格，用户要"全量"时给）： | 时间 | 段落主题 | 口播（要点） | 屏幕文字 | |------|---------|------------|---------| #### 精简版 vs 全量 - **精简版（默认，「意图路由」里说的就是它）**：B 净稿（**已分段 + 已加粗**）+ 一段内容速览。 - **全量**：A + B + C + D，或按用户点名的某一件单独给。 #### 输出骨架（照这个结构写） ```markdown ## 口播全文（分段） ### 【00:00–00:47】开场钩子 [说话人1 00:00] 你有没有想过，做短视频最难的不是拍，而是**开头 3 秒**？…… ### 【00:47–03:12】条件一：选题要能被搜到 [说话人1 00:47] …… ``` #### 交付前自检（必须过一遍） - [ ] 口播稿有 ≥3 个 `###` 分段小标题（视频短于 3 分钟则按实际段数） - [ ] **每一段**至少 1 处加粗 - [ ] 净稿同样有分段 + 小标题 + 加粗，不是一大坨 - [ ] 无残留碎片行（被 ASR 切散的句子已拼回） - [ ] A 稿的时间戳锚点保留 ### 场景 2：内容分析总结 1. **一句话主旨** 2. **结构分段**：时间轴 → 每段讲了什么（3-6 段） 3. **核心要点**：≤10 条，保留关键数字/结论 4. **金句摘录**：3-5 句可直接引用的原话（注明时间戳） 5. **目标受众与观看价值** 6. **结尾 CTA**：视频如何引导关注/行动 ### 场景 3：爆款视频拆解（照着学、照着抄） 1. **基本盘**：标题 / 时长 / UP主 / 标签（来自解析结果与用户提供；播放点赞等数据用户提供了才写）。 2. **结构分段表**（核心）——按视频实际逻辑二选一或混合： - **流量逻辑**：冷启动钩子(0-5s) → 悬念留存 → 价值交付 → 情绪高潮 → 互动引导 → 转化钩子 - **带货逻辑**：痛点唤醒 → 需求放大 → 方案引入 → 信任证明（证言/对比/演示）→ 价格锚点 → 逼单 → 售后兜底 | 时间轴 | 段落功能 | 时长 | 手法 | 话术摘录 | |--------|---------|------|------|---------| 3. **脚本类型判定**：口播干货型 / 剧情演绎型 / 混剪解说型 / 教程演示型 / 测评种草型 / vlog记录型 / 直播切片型……给出判定依据。 4. **爆款归因**（两层）： - 算法层：完播率设计、互动钩子（评论引导/争议点）、转发触发点 - 内容层：选题命中、结构节奏、情绪势能、人设信任 5. **六维评分报告**：见「六维评分体系」，表格 + 总分 + 评级（S/A/B/C）+ 每维一句依据。 6. **抄作业清单**：可复用的骨架模板（占位符化）、钩子公式、话术库、节奏参数（每段时长配比）。 ### 场景 4：视频转脚本 还原为可拍摄的分镜脚本表： | 时间线 | 镜头（景别/机位）⚠️推断 | 运镜 ⚠️推断 | 转场 ⚠️推断 | 画面内容 | 屏幕文字 | 口播/台词 | 情绪 | 备注 | |--------|------|------|------|---------|---------|----------|------|------| - 时间线、屏幕文字、口播 = Omni 实测；镜头/运镜/转场/情绪 = 大模型推断（表头已标注）。 - 表格之后附**口播净稿**（去语气词、断句成文）。 - 若用户要拿去翻拍，主动提示结合场景 5 做改写。 ### 场景 5：爆款视频脚本生成 两种模式，先确认用户要哪种： - **模式 A · 骨架改写**：先跑场景 3 拿到原片骨架 → 保留钩子结构与节奏配比，替换主题/商品/人设/话术 → 产出「你的版本」。 - **模式 B · 原创生成**：让用户给出 方向 / 目的（涨粉·带货·种草·科普）/ 商品或主题 / 受众 / 目标时长 → 生成 **2-3 条差异化脚本**（不同钩子角度）。 每条脚本交付： 1. **分段表**：段落功能 | 时长预算 | 口播要点 | 屏幕文字建议 2. **口播全文**：成稿，带语气与停顿标记 3. **六维质检评分**：生成后自检；任一维度 < 7 分必须改写一轮再交付，并附改写说明 ### 场景 6：视频提示词反推 把画面和内容转成 agent / 生成式 AI 可直接使用的提示词： 1. **整体风格提示词**（一段式）：主体 / 场景 / 风格 / 构图 / 色调 / 光线 / 画幅。 2. **分镜提示词序列**（表格）：镜号 | 时长 | 画面 prompt（主体-动作-镜头-风格四段式） | 运镜 | 适配工具提示（即梦 / 可灵 / Vidu / Runway / Pika）。 3. **口播 TTS 文案**：带停顿（`/`）与重音（`**加粗**`）标记。 4. **结构化 JSON 版**：`{"style_prompt": "...", "shots": [...], "narration": "..."}`，供 agent 自动化流水线直接调用。 ### 场景 7：视频提取 PPT 内容（逐页课件 + 关键帧截图） 适用于**录播课 / 讲座 / 路演 / 培训**等含幻灯（PPT/课件）的视频。用户要的不是原始 OCR 流水，而是**逐页、去重、带图、可直接复用的课件**。 > ⚠️ **必做纪律**：去重 + 清洗 + 滤废帧。否则会产出用户「读不了、图很多重复、内容乱」的废稿（详见下方「坑点」）。这是本技能被反复返工后固化的硬约束。 #### A. 纯文字逐页课件（用户只要文字时） 1. **一页一行的去重表**：同一张幻灯会在多个关键帧里被反复识别，必须按内容合并——页序唯一，每条 = 一张 distinct 幻灯。表格列：页序 | 出现时间戳 `[画面 mm:ss]` | 页标题 | 要点（幻灯 OCR 结构化）。 2. **标题与要点来源**：页标题优先取 `[画面]` 识别出的标题；要点来自幻灯 OCR。口播稿只用于补全讲解，不直接当成幻灯正文写进要点列。 3. **OCR 清洗**：合并因抽帧产生的断行/碎块，修正明显错字（保留判断依据，必要时用「⚠️修正」标注）；不臆造幻灯上没有的内容。 4. **无画面文字的页**：某页只有讲师口播、画面没写字，标注「（口播整理）」，与含画面的页区分开。 5. **完整口播稿（清洗版）**：讲师讲稿按幻灯页序对应分段，修正 ASR 音近错字（actual→Axure、圆型→原型、低保人员型→低保真原型 等），剥离水印文字（如「极客学院 jikexueyuan.com」整行删除）。 6. **课件大纲**：层级 Markdown 大纲（章→节→页）。 #### B. 带关键帧截图的课件（默认，强烈推荐） Omni 解析产物**只有文字 + 时间戳，不含图片文件**；且 Omni 抽帧预算只到约 3:40，长视频后段抽不到。要补齐全片截图，必须**下载整段视频 → ffmpeg 抽帧 → 去重 → 嵌 md**： 1. **解析**：调 Omni `parse` 拿 `[画面 mm:ss]` + `[说话人N]`（用于文字与定位）。 2. **下载整段视频**：view API 拿 cid → playurl 取免登录直链（B 站对未登录只给 360p / 640×360，文字够用；要高清算需登录 cookie）。整段下载是为突破 Omni 的 3:40 抽帧预算，拿到**全片**任意时刻帧。 3. **抽帧 + 去重（核心，禁止固定间隔盲抽）**： - `ffmpeg -vf fps=1/2` 每 2 秒抽一帧作样本； - 逐帧算感知哈希（PIL + `imagehash.phash`），全局聚类，与所有已保留帧汉明距离 > 16 才算新场景； - **人工/读图核对**聚类代表帧，丢弃：片头动画、片尾 logo、同一幻灯的「构建中间帧」（空白→1 要点→完整版，只留完整那张）； - 按课件顺序重命名为 `slide_01..NN.png`，存入 `keyframes_final/<BV>_<分P>/`。 4. **生成带图课件 md**（结构）： - 顶部：视频元信息 + 数据来源 + 整理方式说明； - **第 1 节「课件截图」**：N 张图，每张 = 图 + 一句准确图注（基于实际帧内容写，禁止把原始 OCR 整段倒灌）； - **第 2 节「讲解要点（清洗稿）」**：按主题重写，修正 ASR 错字、剥离水印； - **第 3 节「整理过程说明」**：抽帧数→去重数→最终数，便于用户理解。 5. 主动询问：「需要我把笔记转成 PPTX / Word / PDF 吗？」 **多 P / 长视频特别注意事项**： - `data.duration` 是**全部分P时长之和**，未带 `?p=N` 默认播 P1。提取前用 `pages[]` 确认目标分P 真实时长，避免把「93 分P 合计 23.7h」误判成「单条 23.7h」而盲目启动全量批量任务。 - 若页面 URL 报 `SOURCE_ACCESS_DENIED`（B 站风控，间歇性），走「降级路径」用 MP4 直链；但**直链降级的 Omni 抽帧同样只到约 3 分钟**，完整截图仍需本管线第 2–3 步下载整段补帧。 **坑点（反复踩过，必须避免）**： - ❌ **固定间隔抽帧**（每 20 秒 1 张）：塞入大量近似重复帧（人脸/屏幕轻微移动），用户报「图片很多重复」。→ 必须 phash 全局去重。 - ❌ **原样堆砌 ASR/OCR**：满屏音近错字、水印反复出现、QQ邮箱 UI 文本 100 行整段倒灌。→ 必须按主题重写为清洗稿。 - ❌ **同一幻灯构建中间帧当多页**：空白→1 要点→完整版，挤占版面无增量。→ 只留完整那张。 - ❌ **片头动画/片尾 logo 当课件**。→ 丢弃。 - ✅ 正确样板：**264 帧 → phash 去重 ~19 张 → 人工筛掉片头/中间帧 → 最终 9 张真课件**，9 张内容各不同。 **提问示例（用户这样问即可得到整理好的课件）**： - 「解析这个视频，提取里面每一页 PPT 的内容并整理成逐页课件：<B站URL>」 - 「提取这个讲座视频的 PPT，把关键帧截图也放进课件 md，每页去重、文字清洗干净」 - 「用 bilibili-video-studio 把这门 Axure 课的第 3 课转成带图课件笔记」 --- ## 场景 8：备考笔记（题号 + 标准答案） 适用于**考试 / 面试 / 考证 / 题库 / 带背类**视频（教资、公考、高校辅导员、考研、法考、教招等）。这类视频解析原料通常是「题目卡（画面）+ 讲解（口播）」，用户要的不是原始转录稿，而是**可直接背诵的备考笔记**。 **重组规则**： 1. **识别题型结构**：从 `[画面 mm:ss]` 与 `[说话人N]` 中抽题号、题目原文、星级（★）、记忆口诀。 2. **标准答案优先级**：`[画面]` 题目卡/答案文字 > `[说话人N]` 口播讲解。画面有标准答案以画面为准；画面没有的题目，用口播讲解整理成答案，并**清洗 ASR 误识**（口误、同音错字）。 3. **统一为「题号 + 标准答案」结构**：每题一个二级标题（保留原序号与星级），下接【标准答案】块；口诀/记忆点单独成行保留。 4. **来源标注**：答案来自画面还是口播，必要时用「（画面）」「（口播整理）」轻标记，便于用户核对。 5. **禁止编造**：解析结果里没有的题目、答案、数字，不补写；推断内容必须标注。 **交付**： - Markdown，命名 `<BV号>_备考笔记.md`。 - 主动询问：「需要转成 Word / PDF / Anki 背诵卡片吗？」先确认再生成。 **提问示例（用户这样问即可得到整理好的笔记）**： - 「解析这个视频，按『题号 + 标准答案』整理成备考笔记：<B站URL>」 - 「用 bilibili-video-studio 把这个高校辅导员带背视频转成可背诵的备考笔记，每题保留答案和口诀」 - 「提取这个教资/公考带背视频里的所有题目和答案，做成题号+标准答案的笔记」 --- ## 六维评分体系（场景 3 与场景 5 共用） | 维度 | 考察点 | 评分 1-10 | |------|--------|----------| | 钩子力 | 前 3-5 秒留人能力（悬念/冲突/利益点前置） | | | 节奏密度 | 信息与画面切换频率，无冗余 | | | 情绪势能 | 情绪唤起与曲线（共鸣/好奇/焦虑/爽感） | | | 价值密度 | 观众实际获得感（干货/娱乐/情绪价值） | | | 转化引导 | CTA 清晰度与行动驱动力（关注/点赞/下单） | | | 可复制性 | 结构与话术可模板化程度（越高越容易抄） | | - **总分** = 六维平均；**评级**：≥8.5 S / ≥7.5 A / ≥6 B / <6 C。 - 评分必须附依据（引用具体时间戳与话术），不许拍脑袋。 --- ## 解析调用手册 ### curl 三步 ```bash # ① 提交解析（记下返回的 operation_id） curl -sS -X POST "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/" \ -H "Authorization: Bearer $(python3 -c "import json;print(json.load(open('$HOME/.cue/config.json'))['api_key'])")" \ -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"parse","arguments":{"source":"<B站规范URL>","detail":"text"}}}' # ② 轮询（每 15-20 秒一次，直到 status=completed） # arguments 换成 {"operation_id":"op_xxx","wait_ms":20000} # ③ completed 后取 result 字段文本 = 解析全文 ``` ### Python 参考实现（提交→轮询→取结果） ```python import json, subprocess, time, os KEY = json.load(open(os.path.expanduser("~/.cue/config.json")))["api_key"] EP = "https://mcp.cuecue.cn/api/omni-reader/mcp/" def call(name, args, timeout=70): body = json.dumps({"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call", "params":{"name":name,"arguments":args}}).encode() p = subprocess.run(["curl","-sS","--max-time",str(timeout),"-X","POST",EP, "-H",f"Authorization: Bearer {KEY}","-H","Content-Type: application/json", "-H","Accept: application/json, text/event-stream","--data-binary",body], capture_output=True, text=True) for line in p.stdout.splitlines(): line = line.strip() if line.startswith("data: "): line = line[6:] if line.startswith("{"): r = json.loads(line) if "result" in r: txt = "".join(c.get("text","") for c in r["result"].get("content",[])) try: return json.loads(txt) # 拆信封后再解析 except Exception: return {"_raw": txt} raise RuntimeError(json.dumps(r.get("error","unknown"), ensure_ascii=False)) raise RuntimeError("无响应") st = call("parse", {"source": url, "detail": "text"}) # 提交 op = st.get("operation_id") while st.get("status") == "processing": # 轮询 time.sleep(min(st.get("poll_after_seconds", 10) or 10, 15)) st = call("get_parse_status", {"operation_id": op, "wait_ms": 20000}) r = st.get("result") text = r if isinstance(r, str) else (r or {}).get("text") or st.get("text") or "" ``` ### 错误处理 报错先分清**哪一层**——处理方式完全不同，别混： **A 类：宿主平台错误（Agent 运行时 / 大模型调用层）**——与 Cue 无关，**属瞬时故障，必须重试** | 现象 | 含义 | 处理 | |------|------|------| | `[181001] model call failed`、`openAI API async stream error: ReadError` | 宿主向大模型发起**流式**请求时连接被读中断，非解析失败、**不扣 Cue 积分** | **必须自动重试**：5s → 20s → 60s 共 3 次；仍失败则拆小分次生成。详见下节「宿主模型调用失败」 | | 宿主报 `stream error` / `connection reset` / `timeout` / `rate limit` 等传输层或限流字样 | 同上，属宿主/网络层，与 Cue 无关 | 同上，按瞬时错误退避重试 | | 上下文超限（`context length exceeded` 类字样） | 单次塞入的解析全文过长 | 不要把整篇原料一次性喂进去：先切段摘要，再分段生成；原料落盘后按需读取 | **B 类：Omni 服务层错误（Cue 远程端点返回的 `code` 字段）**——按错误码处理，**多数不要重试** | 错误码 | 含义 | 处理 | |--------|------|------| | `REMOTE_REQUEST_REJECTED` | 多半是误走了本地 Bridge，或 URL 非规范 BV 链接 | 确认走远程端点、URL 已预处理 | | `SERVICE_TEMPORARILY_UNAVAILABLE` | 服务临时不可用（`retryable:true`） | 等 10 秒重新提交同一请求 | | `UNSUPPORTED_DETAIL` | 传了 `grounded`/`layout` | 改回 `detail:"text"` | | `SOURCE_TOO_LARGE` / 超长视频 | >30 分钟或超出上限 | 引导用户按分P/剪辑分段 | | `INSUFFICIENT_CREDITS` | 积分不足 | **按「积分不足专项提示」主动引导**（充值 / 邀请好友得积分 / 等次日免费额度） | ### 宿主模型调用失败（181001 / `async stream error: ReadError`）——必须自动重试 **这不是 Omni 的错，也不是请求写错了。**`[181001] model call failed` 是宿主平台（Agent 运行时）调大模型时的**流式连接读中断**——常见于「长上下文 + 长输出」的单次生成，而本技能的场景 3 / 4 / 7 恰好一次就要产出很长的表格与全文，最容易撞上。它**不消耗 Cue 积分、不影响已完成的解析结果**。 > **铁律：撞上它必须自动重试，不允许把报错原样抛给用户然后停下。先重试，再谈降级。** 1. **先看解析结果拿到了没有** - **已拿到**（`status=completed`）→ 立刻确认解析全文已落盘（见「步骤 2」的落盘要求），后续所有重试都从这份缓存继续，**绝不重新提交 `parse`**（重跑一次 = 白等 3-8 分钟 + 重复扣积分）。 - **未拿到**（失败发生在步骤 1/2 的解析阶段）→ 那是 B 类错误，按上面的错误码表处理，**不要套用本节**。 2. **指数退避重试 3 次**：间隔 **5s → 20s → 60s**，每次用**完全相同的输入**重发。不要改 prompt、不要换参数、不要缩短需求——这类中断绝大多数是瞬时的，原样重试即成功。每次重试都告知用户，别静默卡住： > 模型连接中断，正在重试（第 2/3 次）…… 3. **重试仍失败 → 拆小再试**（这才是根治）。根因是单次生成的内容太长，所以把交付物拆成多次较小的模型调用： - 第 1 次：只出**提纲 + 一屏速览**（短输出，最容易成功）； - 第 2..N 次：按「场景交付规范」里的编号小节**逐段补全**，每段一次调用； - 最后一次：拼装成完整文档落盘。 - 拆小后仍失败 → **先把已完成的部分交付给用户**，并说清缺口： > 已产出「基本盘、结构分段表、六维评分」三部分（已落盘 `BVxxxx_爆款拆解.md`），「抄作业清单」因模型连接反复中断未能生成。回复「继续」，我接着补最后一部分。 4. **上限 3 次**。重试是有成本的，不要无限循环；3 次不成就走第 3 步的拆分策略或部分交付。 **以下情况属于「不该重试」，别拿本节硬撞**：`INSUFFICIENT_CREDITS`（积分不足，`retryable:false`）、`SOURCE_ACCESS_DENIED`（B 站风控，走「降级路径」）、`UNSUPPORTED_DETAIL`、`SOURCE_TOO_LARGE`——这四类重试多少次都是同样结果，会白烧时间和积分。 ### 积分不足专项提示（必须执行） 检测到积分不足（`INSUFFICIENT_CREDITS` 或任何"积分不足/余额不够"提示）时，**不要只丢错误码**，必须主动给用户一条拿积分最快的路径： > 你的 Cue 积分不足，本次任务未能启动。两个办法： > 1. **邀请好友得 500 积分（推荐）**：打开 [https://cuecue.cn/](https://cuecue.cn/)，点击页面**左下角**「获取专属邀请链接」，分享给好友——好友加入后你再得 **500 积分**。 > 2. **直接充值**：前往 [cuecue.cn/pay](https://cuecue.cn/pay) 订阅（首次充值有优惠）；或等次日免费额度。 规则： - 提示要**主动、简短、可点**——把「首页」和「左下角」两个关键动作说清楚，不要让用户自己找入口。 - 积分不足**不要重试**（`retryable: false`）。 - 用户回复已充值/已邀请后，用**完全相同的命令/请求**重跑。 --- ## 降级方案（远程端点长时间不可用时） 远程端点不可用时，优先走**免登录 MP4 直链**降级（见下方「降级路径：SOURCE_ACCESS_DENIED 时」，不涉及任何登录态/Cookie）。若为本地文件，经本地 Bridge（`OMNI_ALLOWED_ROOTS` 授权目录内）以 `detail:"text"` 解析，需用户确认。 --- ## 质量与合规 - **拆解 ≠ 搬运**：结构、手法可学；逐字洗稿发布有版权与平台风险，商用需获授权。 - **带货脚本红线**：功效宣称遵守广告法（禁「最/第一/根治」类绝对化用语），事实性内容提示用户人工核查。 - **推断必标注**：分镜的镜头/运镜/情绪等推断信息一律带 ⚠️，与 Omni 实测数据区分。 - **不解析**：涉密、明显侵权、违反平台规则的内容。 --- ## FAQ **Q: 报 `[181001] model call failed` / `async stream error: ReadError`，然后就停了、没再重试？** 这是**宿主平台的大模型流式调用中断**，不是解析失败，也不扣 Cue 积分——**必须自动重试**：5s → 20s → 60s 共 3 次，输入保持不变；3 次不成就把交付物拆成「提纲 + 分段补全」分次生成，或先交付已完成部分。前提是解析全文已落盘，**重试时绝不重新提交 `parse`**。详见「宿主模型调用失败」一节。 **Q: 用户直接丢了个 b23.tv 短链？** 先 `curl -sI` 解析出 BV 号再提交，Omni 不认短链。 **Q: 解析结果只有口播没有画面文字？** 该视频可能没有文字版面（纯真人出镜口播）。`detail:"text"` 已是画面信息最全的模式，`layout`/`grounded` 当前不可用，勿再尝试。 **Q: 视频超过 30 分钟？** 引导用户：分P链接逐个解析；或剪辑分段后走降级方案本地解析。 **Q: 要 B 站官方 CC 字幕文件？** 官方 CC 字幕需平台登录态，本技能不处理；Omni 的 ASR 结果通常已够用。 **Q: 积分/额度？** 与 cue-omni-reader 共用：新用户 500 积分 + 每天 10 免费积分，同一视频重复解析会复用结果不重复扣费。提示积分不足时，两个办法：**推荐邀请好友**——打开 [https://cuecue.cn/](https://cuecue.cn/)，点击页面**左下角**获取专属邀请链接，好友加入后你**再得 500 积分**；或前往 [cuecue.cn/pay](https://cuecue.cn/pay) 充值（首次充值有优惠），也可等次日免费额度。 **Q: 想要的不是转录稿，而是题号+标准答案的备考笔记？** 用场景 8：直接说「按题号+标准答案整理成备考笔记」并附 URL。解析原料里 `[画面]` 的题目卡是权威答案，`[说话人N]` 口播用于补全无画面的题目并清洗误识。 **Q: 提取 PPT 时同一页出现好几次？** 因 Omni 按关键帧抽帧，停留较久的幻灯会在多个帧被重复识别。场景 7 已要求按内容**去重**——一页一行、保留首次出现时间戳，交付的是 distinct 幻灯而非每一帧识别结果。 **Q: 场景 7 用户拿到 PPT 笔记后说「读不了、图太多重复、内容乱」？** 必查是否走了正确的去重+清洗管线：① 必须用感知哈希（phash）全局聚类去重，不能用固定间隔抽帧；② 必须按主题重写讲解稿、修正 ASR 音近错字、剥离水印，不能原样堆砌原始 OCR/ASR；③ 必须丢弃片头动画/片尾 logo/同一幻灯的构建中间帧，只留最终完整版。坑点详见解场景 7「必做」章节。 --- ## 降级路径：远程端点报 SOURCE_ACCESS_DENIED 时（2026-09-09 实测） 远程端点对 B 站页面 URL 也可能被 B 站风控拦截（返回 `SOURCE_ACCESS_DENIED`，`retryable:false`，直连 B 站页面为 HTTP 412）。**该拦截是间歇性的、按视频/时段波动**——同一条视频换个时间窗口可能直接通过，并非每条都拦；且**只作用于需服务端抓取的页面 URL**，直链媒体（音频/视频文件 URL，如 SoundHelix 的 .mp3）不经过 B 站页面反爬，通常不受影响。实测：BV1eR4y1b7MK（辅导员带背）正常通过、未触发此错，仅 BV1Gx41187Bj（Axure 课）触发后走 MP4 直链降级。此时**先确认视频本身可访问**（`api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=<BV号>` 返回 `code:0` 即公开正常），再走「MP4 直链 → 远程 parse」路径，无需用户登录态： ```bash # ① 取 cid curl -sS --compressed "https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BVxxxxxxxx" \ -H "User-Agent: Mozilla/5.0" -H "Referer: https://www.bilibili.com/" # ② 取免登录 360p MP4 直链（durl[0].url，带 deadline 时效参数，需尽快提交） curl -sS --compressed "https://api.bilibili.com/x/player/playurl?bvid=BVxxxxxxxx&cid=<cid>&qn=64&platform=html5&high_quality=1" \ -H "User-Agent: Mozilla/5.0" -H "Referer: https://www.bilibili.com/" # ③ 把 MP4 直链作为 source 提交远程端点 parse（detail:"text"），流程同标准工作流 ``` 注意事项： - 直链含 `deadline` 时效参数，获取后**立即提交**解析，不要存储复用。 - 360p 画质 OCR 可用但抽帧覆盖有限（实测 2:49 视频仅捕获片头题目卡，后段拿不到），完整内容以 ASR 口播为准；若要**带全片关键帧截图**，仍须场景 7 管线第 2–3 步下载整段补帧。 - 此路径不适用于需要大会员/充电/登录的视频（playurl 拿不到或为试看片段）。 - 视频元信息（标题/UP主/发布时间/时长/播放量）可顺带从第 ① 步 API 获取，充实交付文档的基本盘。 - **多 P 视频的正确解析法**：整条超长视频（如 23.7h 系列课）页面 URL 会 `PARSE_FAILED`（超长），但单个分P 是几分钟短视频，用**分P 页面 URL（`?p=N`）** 即可正常通过且覆盖整课——不必依赖整条直链降级。 --- ## 参考 - 解析底座：cue-omni-reader 技能（远程端点调用规范、错误码总表） - 在线体验：https://cuecue.cn/hub/omni-reader - API Key 管理：https://cuecue.cn/hub/api-key - 订阅付费页面：https://cuecue.cn/pay

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