by 运行时依赖
安装命令
点击复制技能文档
Bilibili 字幕下载分析 技能
基于 biliSub 项目实现。
功能
- 字幕下载
- 内容分析
- 详细总结报告（默认行为）
下载字幕后自动整理成详细的中文总结报告，包含：
视频概览：标题、时长、主题分类 核心内容：分段总结，主要观点提炼 关键引用：重要或精彩的原句摘录 结构化分析：分类整理（技术点、案例、观点等） 一句话点评：总结性评价
报告格式示例：
📺 视频总结：[视频标题]
视频来源：[BV号] 视频时长：X分钟 主要内容：一句话描述
🎮 核心内容
[分段详细总结，每段包含要点和原句]💡 关键引用
- "摘录的精彩原句"
📊 结构化分析
| 类别 | 内容 |
|---|---|
| 分类1 | 要点 |
🎯 一句话点评
[总结评价]使用方式 下载字幕 node 索引.js 下载 <视频URL> [--格式化s json,txt] [--use-asr] [--asr-模型 small]
分析字幕 node 索引.js analyze <字幕文件路径>
批量下载 node 索引.js batch
设置 biliSub 路径 node 索引.js 设置path <本地路径>
Node.js API const BilibiliSubtitle分析器 = require('./索引.js');
const 分析器 = new BilibiliSubtitle分析器({ 输出Dir: './输出', biliSubPath: 'C:\\Users\\lml\\biliSub', proxy: 'http://127.0.0.1:7890' });
// 下载字幕 const files = awAIt 分析器.下载Subtitle('BV1xx411c79H', { 格式化s: ['json', 'txt'], useAsr: true, asr模型: 'small' });
// 分析字幕 const 结果 = 分析器.analyzeContent('./输出/BV1xx411c79H.json');
// 生成报告 const 报告 = 分析器.生成报告(结果, 'BV1xx411c79H'); console.记录(报告);
报告示例 ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 📺 B站字幕内容分析报告 ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
🎬 视频信息: BV1xx411c79H
📊 字幕基础统计 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── • 总行数: 1250 • 字符数（去空格）: 45000 • 平均行长: 36.0 字符/行 • 时间戳数量: 1250 • 视频时长: 00:45:30
🔤 高频词 TOP 15（中） 1. 你好: 45 2. 我们: 38 ...
💭 情感分析 • 情感倾向: 🟡 中性 • 情感得分: +5
安装依赖 # 克隆 biliSub 项目（MIT 许可证） git clone https://github.com/lvusyy/biliSub
# 安装 Python 依赖 pip 安装 -r requirements.txt
# 安装 bilibili-API pip 安装 bilibili-API-python==17.1.2
# 可选：安装 whisper（用于 ASR） pip 安装 openAI-whisper
许可证声明
本技能基于 MIT 许可证开源的 biliSub 项目构建。 详细许可证声明请查看 LICENSE 文件。
注意事项 使用 ASR 功能需要安装 ffmpeg 批量下载时注意控制并发（默认 3） 长视频处理可能需要较长时间（尤其 ASR）