修复并集成说话者分离功能

修复：
- kb-whisper-diarization/whisper_diarization.py 变量名 bug

集成：
- kb-workflow/SKILL.md 步骤5 添加说话者分离选项
- 自动检测 HF_TOKEN 选择识别模式
- 子技能清单添加 kb-whisper-diarization

文档：
- kb-whisper-diarization/SKILL.md 完善 HF_TOKEN 获取步骤

kb-workflow/SKILL.md

@@ -191,15 +191,49 @@ python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type subtitle-download --outp
 python3 kb_workflow.py --content
 ```
 
-2. 启动子代理调用 kb-whisper（传入视频路径）：
+2. **选择识别方式**：
+
+**方式 A: 普通识别（不区分说话者）**
 ```bash
-# 必须传入 --output 完整路径
 python3 /path/to/whisper.py --input [video_path] --model base --output [content_dir]
 ```
 
+**方式 B: 带说话者分离（推荐用于访谈、对话类视频）**
+```bash
+# 先检查 HF_TOKEN 环境变量
+if [ -z "$HF_TOKEN" ]; then
+    echo "⚠️ HF_TOKEN 未设置，将使用普通识别（不区分说话者）"
+    python3 /path/to/whisper.py --input [video_path] --model base --output [content_dir]
+else
+    echo "✅ 使用说话者分离模式"
+    python3 /path/to/whisper_diarization.py --input [video_path] --model base --diarize --output [content_dir]
+fi
+```
+
 3. 等待 Whisper 完成（定时汇报进度）
 
-4. 解析输出 JSON，生成 content 文件供步骤6使用
+4. 解析输出 JSON：
+- 普通识别：生成 `xxx.json`, `xxx.txt`, `xxx.srt`
+- 说话者分离：生成 `xxx_diarized.json`, `xxx_diarized.txt`, `xxx_diarized.srt`
+
+#### 说话者分离环境变量
+
+| 变量名 | 用途 | 获取方式 |
+|--------|------|----------|
+| `HF_TOKEN` | HuggingFace Token | 见下方说明 |
+
+**获取 HuggingFace Token：**
+1. 注册 HuggingFace 账号：https://huggingface.co/join
+2. 申请 pyannote 模型访问权限：
+   - https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization （点击 "Access"）
+   - https://huggingface.co/pyannote/segmentation （点击 "Access"）
+3. 创建 Token：https://huggingface.co/settings/tokens → New token → Read
+4. 设置环境变量：
+   ```bash
+   # 添加到 ~/.kb_env
+   echo 'export HF_TOKEN="hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"' >> ~/.kb_env
+   source ~/.kb_env
+   ```
 
 ### 步骤 6: 深度分析
 
@@ -255,6 +289,7 @@ python3 kb_workflow.py --archive-file "[分析报告文件路径]"
 | 4 | kb-bilibili-content | `--id "BVxxx" --type subtitle-download` | `{p}_{id}.srt` | 如果没有字幕是正常的 |
 | 4 | kb-bilibili-content | `--id "BVxxx" --type video` | `{p}_{id}.mp4` | 如果需要下载视频 |
 | 5 | kb-whisper | `--input xxx.mp4 --model base` | `{p}_{id}.json`, `{p}_{id}.txt` | 仅当没有官方字幕时执行 |
+| 5 | kb-whisper-diarization | `--input xxx.mp4 --model base --diarize` | `{p}_{id}_diarized.json` | 带说话者分离（需 HF_TOKEN） |
 | 6 | kb-deep-analyzer | `--metadata x.meta.json --content x.json --output x.md --provider zhipu --model glm-5` | `{p}_{id}.md` | **使用 g5 模型，必须成功** |
 
 ## 条件分支逻辑