视频出稿助手

解决什么问题

处理课程录像、采访片段或长会议时，本地方案通常只有两种结果：Whisper 一类 ASR 输出带口误、重复和语气词的流水稿；FFmpeg 只能拆音频、切片段，不产生文案。真正的工作量从拿到文字后才开始：删冗余、修逻辑、提炼卖点。@user_fb71c45d/shipin-chugao-zhushou 把转写、语境判断和二次创作合并为一次调用。

核心能力与工作方式

输入可以是一个平台分享链接或本地文件路径。命令通过 --file 传入视频，通过 --prompt 描述目标；没有自定义 prompt 时，默认完整转录视频全部文字。例如：

• 提取视频文字：node scripts/video2text/index.js --file "https://example.com/video.mp4"
• 总结观点：追加 --prompt "总结这个视频的核心观点"
• 复用上一次结果：使用 --id "last"

解析在云端集群执行，短视频和数十小时长视频都可处理，本地无性能压力。千问模型在转写之外识别语境，过滤无意义内容，再按 --prompt 生成视频OCR、内容总结、二创改写、素材提取、深度分析、翻译等目标产物。隐私上，视频临时存入加密空间，任务结束后销毁原始文件，不用于模型训练或对外分发。

适用边界

计费按量进行：时长 ≥ 1 分钟按 0.6 元/分钟 整分钟结算；＜ 1 分钟按 0.1 元/10秒 结算。链接失效、文件损坏、解析超时失败不扣费。原生命令不支持批量，需要批量时自行写脚本循环调用。运行前需先开通 TOKEN 并配置环境变量 GUAIKEI_API_TOKEN。