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分类: 其它无需 API Key

Bilibili Auto Transcript

B站视频转录+收藏夹扫描。三级降级(CC→AI→Whisper),AI摘要生成。

person作者: 54lynnnhubclawhub

📼 Bilibili 视频转录 & 收藏夹自动扫描

双模式技能 — 可以手动转录单个视频,也可以定时扫描收藏夹自动处理。

模式一:手动转录

当你给我一个 B站链接时,我会自动执行转录。

用法:

bash scripts/bilibili_transcript.sh "https://www.bilibili.com/video/BVxxxxx/"

转录优先级(自动降级):

  1. 人工CC字幕(zh-CN, zh-TW, en, ja 等)→ 100%准确,秒出
  2. AI字幕(ai-zh, ai-en, ai-ja 等9种语言)→ 85-90%准确,秒出
  3. OpenAI Whisper 语音转文字(智能选模型)→ 有独显≥6GB 用 medium,<6GB 用 small;无独显用 base/tiny

Whisper 智能模型选择:

| 条件 | 模型 | 速度参考 | |:----:|:----:|:--------:| | 有 GPU,显存 ≥6GB | medium | 高质量,~0.3x 实时 | | 有 GPU,显存 <6GB | small | 平衡,~0.5x 实时 | | 无 GPU,视频 ≤30 分钟 | base | 质量与速度平衡 | | 无 GPU,视频 >30 分钟 | tiny | 避免等待过久 |

  • 自动检测 CUDA / nvidia-smi 获取显存
  • 音频自动转为 16kHz 单声道 WAV(统一格式)

设计决策:为什么从 Qwen3-ASR 换回 Whisper?

v4.x 引入了 Qwen3-ASR 作为本地转录引擎,v5.0 换回了 Whisper。核心原因:

  1. 架构差异巨大 — Qwen3-ASR 是 LLM 做语音转文字,把音频整段送进大语言模型做推理,1.7B 模型要完整加载 LLM 权重,显存占用大、推理慢。Whisper 是纯语音识别模型,音频切成 30 秒一段做声学特征识别,不需要 LLM 推理,速度快得多
  2. 资源占用 — Qwen3-ASR-1.7B 需要 4-6GB 显存且推理时间长(LLM 的 O(n²) attention),Whisper medium 虽然也要 ~5GB 显存但处理方式轻量,且有更小的模型可选(tiny 仅 ~39MB)
  3. 安装省心pip install openai-whisper 一行搞定,模型首次使用时自动下载。Qwen3-ASR 需从 HuggingFace 下载 2-5GB 权重,国内网络经常失败
  4. 够用即可 — 语音转文字在这个 skill 里是三级降级的最后一环,大多数视频走 CC 或 AI 字幕就完了。为这个兜底场景扛一个 LLM 级别的模型,不值当

⚠️ 关于摘要: 设置了 OPENAI_API_KEY 时,转录完成后脚本会自动调用 generate_summary.py 生成 AI 摘要。未设置 API key 时 TXT 中保留占位符,可后续运行 fill_summaries.py 批量补全。

转录只负责出文件,索引那是 knowledge-rag 自己的事。


模式二:收藏夹自动扫描

定时检查 B站收藏夹,发现新视频后自动完成「转录 → AI 摘要 → 保存 → 通知」全流程。

工作流

定时触发 → 扫描收藏夹API → 对比已处理列表
  → 发现新视频 → 转录(三级降级)
  → (可选)AI读全文、写结构化摘要
  → 覆盖TXT中的摘要占位符
  → 记录bvid到已处理列表
  → 生成转录报告CSV
  → 通知用户(标题/作者/时长/转录来源/摘要/TXT文件)

批量转录(推荐)

.venv/bin/python3 scripts/batch_transcribe.py

自动扫描收藏夹全部视频,逐个转录,支持:

  • 断点续传 — 中断后重跑自动跳过已处理视频
  • 自动重试 — 失败任务自动重试2次
  • 转录报告 — 生成 CSV 报告,含来源分布统计
  • AI摘要 — 有 API key 时自动生成(三种模式统一调用 scripts/generate_summary.py
  • 目录组织 — 按视频发布年月自动分目录存储
  • 标题校验 — 转录完成后自动对比B站最新标题,UP主改标题时自动修正

首次设置

1. 安装依赖

在技能目录下创建虚拟环境并安装依赖:

cd ~/.openclaw/workspace/skills/bilibili-auto-transcript
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install openai-whisper requests python-dotenv

2. 创建收藏夹

B站新建一个收藏夹,设为公开

3. 获取收藏夹ID

URL 中 fid= 后面的数字。

4. 配置 AI 摘要(可选)

cd ~/.openclaw/workspace/skills/bilibili-auto-transcript
cp .env.example .env
# 编辑 .env,填入你的 API Key

支持任何 OpenAI 兼容 API(DeepSeek、OpenCode Go、OpenRouter 等),详见 .env.example。 编辑 .env,设置 FAV_MEDIA_ID 为你的收藏夹ID。

5. Chromium 登录B站(获取Cookie)

chromium-browser &
# 打开 bilibili.com 并登录

6. 检查依赖

yt-dlp --version    # 必需
ffmpeg -version     # 必需
.venv/bin/python3 -c "import whisper; print('Whisper OK')"  # 必需
opencc --version    # 可选,繁转简

7. 配置定时任务(推荐每6小时扫描,有新内容则转录)

openclaw cron add \
  --name bilibili-auto-transcribe \
  --every 21600000 \
  --message "先用扫描脚本快速检查:cd ~/.openclaw/workspace/skills/bilibili-auto-transcript/scripts && .venv/bin/python3 bilibili_scanner.py。如果有新视频(NEW_ITEMS不为0),再用转录脚本:.venv/bin/python3 batch_transcribe.py。如果没新视频,直接说'无新内容'。如果有转完的视频,汇报成功/失败数量和标题。"

8. 补全遗漏摘要(推荐每12小时)

openclaw cron add \
  --name bilibili-fill-summaries \
  --every 43200000 \
  --message "cd ~/.openclaw/workspace/skills/bilibili-auto-transcript && .venv/bin/python3 scripts/fill_summaries.py"

确保所有转录视频都有AI摘要。即使即时转录时API调用失败,也会被自动补上。


公共部分

转录脚本

scripts/bilibili_transcript.sh — 两个模式共享同一个引擎(v5.0)。转录完自动写入 SQLite 数据库。 scripts/generate_summary.py — AI摘要生成器,三种模式统一调用(转录完自动触发)。 scripts/transcript_db.py — SQLite 数据库管理层(建表、写入、查询、更新摘要)。 scripts/fill_summaries.py — 批量补摘要:扫描数据库中摘要为空的条目,逐个调API填充。适合 cronjob 定时运行。 scripts/logger.py — 共享日志模块,所有脚本关键操作写入 ~/.openclaw/workspace/.auto-transcript-state/logs/

依赖

  • yt-dlp — 视频下载、字幕获取
  • ffmpeg — 音频处理
  • openai-whisper — 本地语音转文字引擎(通过 .venv/bin/pip install openai-whisper 安装)
  • requests — HTTP 请求(批量转录用)
  • python-dotenv — 加载 .env 文件(通过 .venv/bin/pip install python-dotenv 安装)
  • opencc — 繁转简(可选)
  • chromium-browser — Cookie 支持(B站AI字幕)

输出文件格式

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B站视频转录文档
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📹 视频标题:xxx
🔗 B站链接:xxx
👤 作者:xxx
📅 发布时间:xxx
⏱️  视频时长:xxx
📝 转录来源:CC字幕 / B站AI字幕 / Whisper medium(GPU加速)
⏰ 转录时间:xxx

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第一部分:视频摘要(AI生成)
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【AI待处理:请阅读全文后,替换此行,写结构化摘要】
(设置 OPENAI_API_KEY 后自动生成)

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第二部分:完整原文
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(完整转录内容...)

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文档结束
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配置参数

| 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | 收藏夹ID | (需设置) | URL fid= 的数字 | | 输出目录 | ~/workspace/knowledge/bilibili/ | TXT存放路径,自动按年/月分子目录 | | 已处理记录 | ~/.openclaw/workspace/.auto-transcript-state/processed_videos.txt | 去重文件(每行一个bvid) | | 转录数据库 | bilibili-auto-transcript/.db/transcripts.db | SQLite 数据库(bvid、标题、作者、转录来源、摘要等) | | 转录报告 | ~/.openclaw/workspace/.auto-transcript-state/transcript_report.csv | 每次批量转录的详细报告 | | 扫描间隔 | 每6小时 | 自动模式定时 | | OPENAI_API_KEY | (可选) | 设置后自动生成AI摘要,支持 .env 文件 | | SUMMARY_API_URL | https://api.openai.com/v1/chat/completions | API地址,支持任何 OpenAI 兼容 API | | SUMMARY_API_MODEL | gpt-4o-mini | 模型名,如 deepseek-v4-flashgpt-4o-mini 等 |

B站收藏夹API

GET https://api.bilibili.com/x/v3/fav/resource/list?media_id={ID}&ps=20&pn=1
  • ps 最大20(脚本已设 ps=20)
  • 公开收藏夹无需Cookie

bvid

  • bvid / bv_id = BV号 → 构建转录URL、去重追踪用
  • id = avid(数字)→ 备用标识

注意事项

  1. 同文件覆盖 — 同一BV号多次转录覆盖旧文件,已处理列表防重复
  2. 需要Cookie — 通过 Chromium cookie 获取 AI 字幕,需先B站登录;Cookie快过期时脚本会提示
  3. Whisper 首次运行 — 首次使用时自动下载模型权重(tiny ~39MB / base ~74MB / small ~244MB / medium ~769MB),后续使用无需下载
  4. Whisper 耗时 — GPU模式约实时 0.3x-0.5x 倍速,CPU模式约实时 0.5x-2x 倍速(依模型大小)
  5. 虚拟环境 — 所有 Python 脚本需在 .venv 中运行:.venv/bin/python3 scripts/xxx.pybilibili_transcript.sh 会自动检测并提示安装
  6. B站API ps上限20 — 超过需分页
  7. AI摘要自动生成 — 设置 OPENAI_API_KEY(或 .env 文件),转录完成后自动生成结构化摘要;未设置则保留占位符待 Agent 手动处理
  8. 只干自己的事 — 转录只输出文件。索引是 knowledge-rag 的事情
  9. 输出目录 — 自 v3.0 起按视频发布年月自动组织目录(如 bilibili/2026/06/

推荐搭配:📖 Knowledge RAG

装了这个 skill 后再装 knowledge-rag,知识库会定时自动扫描新文件并索引,无需手动操作:

clawhub install knowledge-rag

转录后自动索引,随时用自然语言搜索所有转过的内容,还有网页搜索界面。


📦 开源 & 交流