视频课程笔记

解决什么问题

很多技术课程、直播回放最终的形态是一堆视频文件。看完之后想回顾某个概念，只能从头拖进度条，或者干脆放弃。更麻烦的是，课程里通常夹杂大量口语、背景信息和重复表述，直接把转写文本丢给模型总结，效果往往很差。

这个技能要解决的是：把一批视频或已有转写文本，整理成一套结构化、可检索、带时间戳的复习材料。每门课一篇笔记，全课程一份知识体系索引，一份可视化的知识图谱，最后合并成一个汇总文件。

核心能力

整个流水线分为五个阶段，可以独立运行：

• 阶段 1 · 转写：输入视频时调用 faster-whisper 做语音识别，带 VAD 检测，逐视频输出 .txt 和 .srt。已有 .txt 会自动跳过，支持断点续传和按课批量跑。
• 阶段 2 · 生成学生笔记：调 LLM 把每门课的转写文本整理成 学生笔记.md，标题统一为 YYYYMMDD_主题 格式，正文固定五段结构——核心知识点、操作纪律心法、关键时间点索引、术语词典、本周安排。笔记末尾会追加一块 JSON 索引，供后续阶段直接读取，省掉一次 LLM 调用。
• 阶段 3 · 知识体系索引与图谱：从各课笔记重建索引，优先复用阶段 2 留下的 JSON 块，避免重复调模型。模块分类不依赖 LLM，而是通过课程名/标题规则在 classify_module 脚本中匹配关键词完成。最终产出按模块归类的知识体系索引 .md、Mermaid 格式的知识图谱 .md 和浏览器渲染版 .html。
• 阶段 4 · 合并汇总：把所有单课笔记合并为一个带自动目录的文件，正文标题自动降级嵌套，避免与原 H1 冲突。旧格式笔记会从文件夹名推导日期和主题。
• 阶段 5 · 视频截图嵌入（可选）：纯本地 ffmpeg 实现，解析笔记中的时间点索引，按 [mm:ss] 在源视频对应位置抽帧并插入图片引用。支持 --keyword 模式按关键词在 .srt 中定位并追加截图章节。

适用边界

几个需要注意的点：

• 模块分类是规则匹配，默认关键词针对股票课程调优。换到其他主题时，需要修改 classify_module 中的 MODULES 列表和关键词。
• 笔记的 SYSTEM_PROMPT 内置了特定领域的术语词典，跨领域使用时要同步改写这个 prompt。
• 阶段 2 和 3 需要联网调 LLM，阶段 4 纯本地，阶段 5 截图也只依赖 ffmpeg，不耗 GPU。
• 截图阶段会改写笔记文件，建议在笔记生成完成后、且不再重跑 gen_notes 覆盖前执行。该脚本对已存在笔记默认跳过，不会丢失已插入的截图引用。