抖音知识视频笔记与重点整理

解决的问题

抖音上的知识型视频（如编程教程、产品设计经验、学习方法分享）通常以流媒体形式呈现，缺乏结构化的文本记录。用户想要学习或复习时，要么反复拖动进度条回看，要么手动听写整理，耗时且容易遗漏关键概念。同时，视频内容往往混合了主讲人的主观陈述、客观事实和个人推断，手动整理时很难清晰区分，导致复习时混淆「视频说了什么」和「整理者推断了什么」。

核心能力与工作方式

该技能针对单个公开抖音视频链接，将知识型内容转化为可复习的文本笔记。核心流程如下：

• 链接校验：接受公开 HTTP(S) 视频链接，拒绝账号主页、搜索页、私有链接和含凭据的 URL。
• 内容分析：通过 scripts/generate.js 执行媒体摘要和字幕提取，原始结果保存在 media-analysis.json 以便复核。
• 知识结构化：识别视频的知识主题、受众基础和学习目标，整理概念、方法、案例和重要限定条件。
• 陈述与推断分离：明确区分视频中的原始陈述、客观事实和基于内容的推断，不虚构说话人、时间戳或引文。
• 输出笔记：生成学习目标、知识大纲、核心概念、案例与方法、复习问题和行动清单，并附上来源链接和证据限制。

适用边界与注意点

该技能专为知识型视频设计，不适用于娱乐内容的营销拆解、逐字字幕转录或互动数据（点赞、评论数）请求。使用时需注意：

• 必须配置 UNITYCLAW_KEY 环境变量或通过 --api-key 传入密钥，两者均缺失时需引导用户获取。
• 结果质量取决于原始链接的公开可访问性，若服务无法读取视频，会直接报告失败而非生成空内容。
• 密钥不会在回复、日志或结果文件中回显，但用户需自行管理凭证安全。