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🎬 B 站视频学习笔记生成 Prompt ​

请帮我深度分析下面这个 B 站视频，并生成一份图文并茂的高质量学习笔记。

【视频链接】<在这里粘贴 B 站视频链接> 【输出目录】<在这里填写笔记输出目录，例如 learnNote/ai/xxx> 【是否抽取截图】是 ← 可选「是 / 否」，默认是

请严格按照以下流程执行：

──────────────────────── 第 1 步 · 调用 video-summarizer skill ────────────────────────

  1. 先读取 /root/.cursor/skills/video-summarizer/SKILL.md，按里面的指引办。
  2. 如果 venv 不存在，先运行 setup.sh 初始化依赖（会自动装 imageio-ffmpeg 兜底 ffmpeg）。
  3. 用 video_extractor.py 的 extract 子命令提取视频信息、字幕、评论，输出到一个临时 JSON 文件，方便后续完整读取。
  4. 如果字幕为空（通常是 B 站没配 Cookie），不要直接放弃 —— 进入"补全策略"。

──────────────────────── 第 2 步 · 抽取关键帧截图（如选「是」） ──────────────────────── 笔记目录下创建 frames/ 子目录，把截图直接抽到那里，方便相对路径引用。

bash
{output_dir}/frames/  ← 截图最终位置

执行命令（调用 frames 子命令，场景变化检测算法）：

bash
/root/.cursor/skills/video-summarizer/venv/bin/python3 \
  /root/.cursor/skills/video-summarizer/scripts/video_extractor.py frames \
  "<视频URL>" \
  --output-dir "<笔记所在目录>" \
  --threshold 0.35 \
  --max-frames 25

阈值选择参考：

  • 教程 / PPT 类：0.30 ~ 0.40
  • 真人讲解 + 字幕：0.40 ~ 0.50
  • 动画 / 快速剪辑：0.50 以上避免抽得过多

【B 站 412 处理】如果报 HTTP 412 Precondition Failed：

  1. 提示用户："抽帧需要先配置 B 站 Cookie，请按 SKILL.md 操作"；
  2. 笔记里跳过截图章节，但其他内容照常完成；
  3. 在笔记末尾加一行 TODO：「⚠️ 抽帧失败：未配置 Cookie，待补」。

──────────────────────── 第 3 步 · 补全策略（字幕缺失时必做） ──────────────────────── 当字幕拿不到时，按以下顺序最大化还原视频内容：

  1. 从视频"描述（description）"中抽取关键链接（GitHub 仓库、官方文档、推文、博客等），用 WebFetch 获取原文。
    • GitHub 仓库优先抓 README.md / README.zh.md / CLAUDE.md / docs/ 等核心文档。
    • 推文链接拿不到原文时，从描述与评论里反推核心观点。
  2. 从评论区中识别"高赞 + 实质性内容"的留言，用作侧面佐证与延伸。
  3. 必要时再做一次相关主题的搜索（WebSearch）补齐背景知识。
  4. 字幕成功获取的情况下，仍要做一次"描述链接补全"，避免遗漏关键引用资料。

──────────────────────── 第 4 步 · 生成结构化 Markdown 笔记 ──────────────────────── 笔记必须包含以下章节，且要"言之有物"，不要空话套话：

📺 <视频核心主题（10–20 字）> ​

<一句话点睛，写出视频的最大价值或最核心结论>

一、基本信息 ​

用表格列出：标题 / UP 主 / 平台 / 时长 / 发布时间 / 播放·点赞·收藏·评论 / 视频链接 / 关联仓库或文档链接。

二、内容概要 ​

200–400 字，把视频的来龙去脉讲清楚（背景 → 主角 → 核心主张 → 影响），不要逐句翻译字幕。

如果有合适的"标题画面 / 全景图"截图，可以放一张在这里压住版面。

三、核心问题 / 痛点（如视频是"问题–解决"型） ​

用列表或引用块原汁原味地呈现作者吐槽 / 痛点 / 现状。

四、核心方法 / 准则 / 步骤（最重要的章节） ​

  • 用"表格 + 小标题"形式逐条拆解；
  • 每一条都要包含：定义 / 实施要点 / 反例或自检方法 / 适用场景；
  • 如果原项目有可直接 copy 的代码片段、命令、配置文件，原文附上（不要二次翻译变形）。
  • 每个核心准则下方插 1 张对应的截图（如有），格式：
    markdown
    ![0:32 准则1 标题画面](./frames/keyframe_001.jpg)
> 时间点 0:32 · 视频中此处对应"...原句..."
  • 插图原则：能"佐证当前段落"才插，不要为了凑数硬塞过场画面。

五、相关代码 / 配置 / 命令 ​

凡是视频或仓库里出现的可执行内容，都集中放这里，按"安装 / 使用 / 进阶"分组，给出 bash / markdown / yaml 等正确的代码块语言标注。

六、如何在自己的项目中落地 ​

给出最少 2 种接入方式（例如：插件式 / 文件式 / IDE 规则式），都附完整命令。

七、判断方法是否生效（可选但加分） ​

列出 3–5 个可观测信号，让读者能自检效果。

八、精选评论与延伸思考 ​

  • 必须分两栏：「🌟 高质量正向观点」与「⚠️ 反向 / 谨慎观点」；
  • 每条引用前标注用户名与赞数，例如 @用户名（109 赞）：；
  • 优先挑选"有具体经验、有反例、有具体数据"的评论，剔除"求总结/广告/灌水"内容；
  • 末尾加一段「📌 实践派建议」，把评论里的真知灼见浓缩成 3–5 条可执行 tips。

九、一句话总结 ​

用一句话锁定视频的最大价值（可分两行：观点句 + 适用边界）。

十、延伸阅读 ​

列出文中出现的所有关键链接（项目主页、原推文、官方文档、作者主页等）。

──────────────────────── 第 5 步 · 文件命名 & 保存 ────────────────────────

  • 文件名：根据视频核心主题生成 10–20 字的简短中文名，例如 深度解读Karpathy的AI编程准则.md；
  • ❌ 禁止把 BV 号、UP 主名、感叹号、特殊符号塞进文件名；
  • ❌ 禁止照搬过长的视频原标题；
  • 保存路径 = 上面填写的【输出目录】 + 文件名；
  • 截图放在与笔记同级的 frames/ 目录，用相对路径 ./frames/keyframe_xxx.jpg 引用，方便整体迁移。

最终目录结构示例：

learnNote/ai/xxx/
├── 深度解读Karpathy的AI编程准则.md
└── frames/
    ├── keyframe_001.jpg
    ├── keyframe_002.jpg
    └── ...

──────────────────────── 第 6 步 · 质量复核 ──────────────────────── 交付前自检： ✅ 视频核心方法 / 准则是否被完整还原？ ✅ 评论是否分了正反两栏？是否过滤了水评论？ ✅ 命令、代码、链接是否可直接复制使用？ ✅ 文件名是否符合命名规范？ ✅ 路径是否正确写入指定目录？ ✅ 截图是否插在最相关的章节？是否用 > 引用块标了时间点和上下文？ ✅ 截图相对路径是否能正确解析（./frames/xxx.jpg）？

最后告诉我笔记保存路径，并用 5–8 行简短列出本期视频的 Top 要点。


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## 📌 使用示例

### 示例 A：带截图（默认）

```text
请帮我深度分析下面这个 B 站视频，并生成一份图文并茂的高质量学习笔记。

【视频链接】https://www.bilibili.com/video/BV19gQhBqENu/
【输出目录】learnNote/ai/vibecoding
【是否抽取截图】是

（下方流程不变，照搬一键 Prompt 即可）

示例 B：不需要截图（纯文字笔记） ​

text
请帮我深度分析下面这个 B 站视频，并生成一份图文并茂的高质量学习笔记。

【视频链接】https://www.bilibili.com/video/BV19gQhBqENu/
【输出目录】learnNote/ai/vibecoding
【是否抽取截图】否

（下方流程不变，照搬一键 Prompt 即可）