video-to-skill

# 视频 → Skill 生成器 将全平台视频自动转化为 OpenClaw Skill 并推送到 GitHub。 ## 支持平台 | 平台 | 字幕/音频 | 备注 | |------|-----------|------| | YouTube | ✅ | 字幕 API 直接提取 | | Bilibili（哔哩哔哩） | ✅ | 字幕或音频提取 | | 西瓜视频 | ✅ | 音频为主 | | 抖音 | ⚠️ | 音频提取 | | 小红书视频 | ⚠️ | 音频提取 | | 其他平台 | ⚠️ | 音频提取 | ## 工作流程 ``` video_url │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 1. detect_platform │ ← 识别平台类型 └───────────┬─────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 2. extract_content │ ← 提取字幕/音频 │ (平台适配) │ └───────────┬─────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 3. transcribe_summarize│ ← MiniMax 统一处理 └───────────┬─────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 4. extract_skill │ ← 生成 SKILL.md └───────────┬─────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 5. git_push │ ← 推送到 GitHub └─────────────────────────┘ ``` ## 输入 - `video_url`: 任意平台视频链接 ## 输出 - `skill_md_file`: 生成的 SKILL.md 文件路径 - `github_link`: GitHub 文件访问链接 --- ## Step 1: detect_platform 根据 URL 判断平台： | 平台 | URL 特征 | |------|---------| | YouTube | `youtube.com`, `youtu.be` | | Bilibili | `bilibili.com`, `b23.tv` | | 西瓜视频 | `ixigua.com` | | 抖音 | `douyin.com`, `v.douyin.com` | | 小红书 | `xiaohongshu.com`, `xhslink.com` | ## Step 2: extract_content ### YouTube 使用 `audios_understand` 工具直接分析视频 URL： ``` prompt: "请提取视频的完整字幕/文字内容，以及视频主题和摘要" file: video_url ``` ### Bilibili / 西瓜 / 抖音 / 其他 尝试 `extract_content_from_websites` 提取页面字幕： - 访问视频页面 - 从 HTML 中提取字幕 JSON 或 SRT 格式内容 若字幕提取失败，降级为**音频下载**： ```bash # 通过 MiniMax audios_understand 直接处理 使用 audios_understand 工具： file: 直接传音频URL（部分平台支持） prompt: "请完整转录这段音频内容，保留所有关键信息" ``` ## Step 3: transcribe_summarize 使用 MiniMax `audios_understand` 或 `llm-task` 处理： ```json { "prompt": "你是一个视频内容分析助手。请根据以下视频字幕/转录，生成：1）完整文字稿（video_transcript_md）；2）视频摘要（video_summary_md，包含主题、关键知识点、主要内容、总结）。", "input": "<字幕或转录内容>", "schema": { "type": "object", "properties": { "topic": {"type": "string"}, "key_points": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}, "summary": {"type": "string"}, "transcript": {"type": "string"} } } } ``` ## Step 4: extract_skill 调用 LLM 根据摘要生成 SKILL.md： ```json { "prompt": "你是一个 Skill 设计助手。请根据以下视频摘要，生成一个标准的 OpenClaw SKILL.md 文件。\n\n【视频摘要】\n{video_summary_md}\n\n要求：\n1. name: 英文小写+短横线（最多64字符）\n2. description: 具体说明触发条件和使用场景\n3. 正文包含：工作流程、步骤、示例、注意事项\n4. 用中文输出，工作流程要可执行", "model": "minimax/auto" } ``` 保存到 `/tmp/generated_skill.md`。 ## Step 5: git_push ```bash SKILL_FILE="/tmp/generated_skill.md" REPO="https://github.com/eeyan2025-art/skillhub.git" BRANCH="main" GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" # 提取 skill name SKILL_NAME=$(sed -n '/^---$/,/^---$/p' "$SKILL_FILE" | grep '^name:' | sed 's/^name: *//' | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | tr ' ' '-') # 克隆仓库 git clone "https://${GITHUB_TOKEN}@github.com/eeyan2025-art/skillhub.git" /tmp/skillhub_push # 复制文件 mkdir -p "/tmp/skillhub_push/skills/$SKILL_NAME" cp "$SKILL_FILE" "/tmp/skillhub_push/skills/$SKILL_NAME/SKILL.md" # 提交推送 cd /tmp/skillhub_push git add . git commit -m "Add skill from video: $SKILL_NAME" git push echo "https://github.com/eeyan2025-art/skillhub/blob/main/skills/$SKILL_NAME/SKILL.md" ``` ## 环境变量 ```bash export GITHUB_TOKEN="your_github_pat_token" # MiniMax API Key（若使用 llm-task 或 audios_understand） export MINIMAX_API_KEY="your_minimax_key" ``` ## 错误处理 | 错误类型 | 处理方式 | |---------|---------| | 字幕提取失败 | 自动降级：尝试音频分析 | | 音频分析失败 | 尝试 videos_understand 直接分析视频 | | Git 推送失败 | 输出本地文件路径，提示手动处理 | | API 超时 | 重试 1 次，间隔 10 秒 |