feat(06-01): create metadata directory and move bilibili modules
- Rename kb-workflow to kb_workflow for Python package compatibility - Move bilibili_extractor.py and bilibili_metadata.py to kb_workflow/metadata/ - Create metadata/__init__.py with BilibiliExporter export Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: kb-workflow
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description: 当收到"添加到知识库 + 链接" 或"保存到知识库 + 链接"时使用
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# KB Workflow
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## 什么时候使用
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当用户发送包含以下模式的消息时，此技能自动触发：
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| 触发词 | 行为 | 示例 |
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|--------|------|------|
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| `添加到知识库` + 链接 | 添加到知识库并处理 | "添加到知识库 https://www.bilibili.com/video/BVxxx" |
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| `保存到知识库` + 链接 | 同上 | "保存到知识库 https://www.bilibili.com/video/BVxxx" |
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## 环境变量
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### 执行前必须检查
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在执行 workflow 之前，必须检查环境变量是否已经设置。
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**必须的环境变量**（缺失则报错退出）：
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配置方式：将变量写入 `~/.kb_env` 文件：
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```bash
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export AI_API_KEY="your-api-key"
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export AI_PROVIDER="zhipu"
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export AI_MODEL="glm-5"
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export AI_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
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```
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**可选的环境变量**：
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| 变量名 | 用途 | 示例 |
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|--------|------|------|
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| `BILIBILI_COOKIE` | 下载会员视频 | `SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx` |
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| `KB_GIT_USER` | Git提交用户名 | `Your Name` |
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| `KB_GIT_EMAIL` | Git提交邮箱 | `your@email.com` |
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| `KB_ARCHIVE_PATH` | 归档目录路径 | `~/work/zq/30.资源/AI分析` |
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| `KB_GIT_ROOT` | Git仓库根目录 | `~/work/zq` |
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| `HF_TOKEN` | HuggingFace Token（说话者分离） | `hf_xxx` |
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### 检查命令
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```bash
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# 从 ~/.kb_env 加载环境变量
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if [ -f ~/.kb_env ]; then
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source ~/.kb_env
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fi
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# 检查必须的环境变量
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if [ -z "$AI_API_KEY" ] || [ -z "$AI_PROVIDER" ] || [ -z "$AI_MODEL" ] || [ -z "$AI_BASE_URL" ]; then
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echo "❌ 错误：必须的环境变量未设置"
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echo "请配置 ~/.kb_env 文件"
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exit 1
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fi
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echo "✅ 环境变量检查通过"
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```
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## Workflow 执行方式
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### 一键处理（推荐）
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使用管道 CLI 一键完成所有步骤：
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```bash
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python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://www.bilibili.com/video/BVxxx"
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```
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**该命令自动执行：**
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1. URL 解析 → 识别平台和内容 ID
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2. 元数据提取 → 获取标题、作者等信息
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3. 内容下载 → 字幕/视频/文章内容
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4. 语音识别 → Whisper/FunASR（如需要）
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5. 深度分析 → AI 生成分析报告
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6. 归档 → 移动到归档目录
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**命令参数：**
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```bash
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# 指定输出目录
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python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://..." -o /path/to/output
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# 强制重新执行（忽略已完成状态）
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python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://..." --no-skip
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```
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## 支持的平台和内容类型
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| 平台 | 内容类型 | URL 示例 |
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|------|----------|----------|
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| B站 | 视频 | `bilibili.com/video/BVxxx` |
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| B站 | 专栏 | `bilibili.com/read/cvxxx` |
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| 知乎 | 问答 | `zhihu.com/question/xxx` |
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| 知乎 | 专栏 | `zhuanlan.zhihu.com/p/xxx` |
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| 知乎 | 视频 | `zhihu.com/zvideo/xxx` |
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## 处理流程
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ kb-workflow process │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 1. Parse → LinkParser 解析 URL │
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│ 2. Download → 平台适配器获取元数据和内容 │
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│ 3. ASR → 语音识别（视频无字幕时） │
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│ 4. Analyze → DeepAnalyzer 生成分析报告 │
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│ 5. Archive → 归档到 KB_ARCHIVE_PATH │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 目录结构
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**工作目录（默认 ~/work/knowledge-base/）：**
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```
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~/work/knowledge-base/
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├── pending/ # 待处理链接
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├── metadata/ # 元数据 JSON
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├── content/ # 内容文件
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│ └── downloads/ # 下载的视频/字幕
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└── analyzed/ # 分析报告
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```
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**归档目录（默认 ~/work/zq/30.资源/AI分析/）：**
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```
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~/work/zq/30.资源/AI分析/
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└── YYYY-MM-DD/
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└── {platform}_{id}.md # 深度分析报告
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```
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## ⚠️ 严格失败处理原则
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> **深度分析步骤必须成功，否则整个流程失败**
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1. **深度分析不可跳过**：AI 分析是必须成功执行的步骤
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2. **失败即终止**：如果分析返回失败，必须立即停止并汇报
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3. **禁止降级处理**：不能使用预设模板或简单摘要来"假装成功"
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4. **每次执行都要使用 AI**：必须有真实的 AI API 调用记录
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## 示例
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```
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用户: 添加到知识库 https://www.bilibili.com/video/BV1xx
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Claude:
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✅ 环境变量检查通过
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◆ 处理中...
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→ 解析 URL: bilibili 视频 BV1xx
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→ 获取元数据...
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→ 下载字幕...
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→ 深度分析...
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✅ 完成！
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标题: 【教程】如何使用 Python 进行数据分析
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处理阶段: 全部完成
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最终文件: ~/work/zq/30.资源/AI分析/2026-03-15/bilibili_BV1xx.md
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```
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## 技术架构
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kb-workflow/kb_workflow.py (CLI)
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└── kb_pipeline/ (核心管道包)
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├── pipeline.py — Pipeline 编排引擎
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├── processors/ — 处理器实现
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│ ├── parse.py — URL 解析
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│ ├── download.py — 内容下载
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│ ├── asr.py — 语音识别
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│ └── analyze.py — 深度分析
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└── schemas.py — 数据模型
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Reference in New Issue
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