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本 Skill 面向内容创作者、运营团队及知识管理场景,将一批视频中的口播语音批量提取为结构化 Markdown 文案。每个视频生成独立 .md 文件,包含带时间戳的分段文案与纯文案两种形态,并自动汇总为索引目录。提取策略采用双层机制:优先读取内嵌字幕轨(srt/ass/vtt),无字幕时自动切换 faster-whisper 本地 ASR 引擎,全程离线运行无需上传云端。支持断点续跑、覆盖重跑、术语提示词纠错等工程化细节,适配 Windows 环境下的常见兼容性问题。
SKILL.md(本文件):技能主说明、参数表、输出格式与 AI 操作指引scripts/transcribe.py:核心提取脚本,负责字幕提取、ASR 调用、Markdown 生成与批量调度scripts/punctuate_pure.py:纯文案断句与标点修复脚本scripts/punctuate_pure_llm.py:基于 LLM 的标点优化替代方案scripts/requirements.txt:Python 依赖清单--overwrite 强制全量重做--initial-prompt 或 --prompt-file 注入行业专有名词,显著改善同音错字| 用户怎么说 | 本技能做什么 |
|---|---|
| "把这几个视频的口播内容整理成文档" | 批量提取语音为带时间戳的 Markdown,每个视频独立成档,并生成总索引 |
| "这段视频没有字幕,帮我转成文字" | 调用 faster-whisper 本地 ASR 识别,输出分段文案与纯文案双版本 |
| "上次跑到一半断了,继续处理剩下的" | 自动检测已输出文件,续跑时仅处理未完成视频,避免重复耗时 |
| "这些人名和术语识别老出错" | 加载术语表文件作为提示词注入,定向纠正专有名词识别结果 |