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Details

feat: kb-deep-analyzer 支持文章类型分析

- 新增 --type article 参数
- 文章类型生成 300 字摘要 + 完整原文
- 视频类型保持原有时间轴分析逻辑
- 更新相关文档

🤖 Generated by AI

2026-03-13 11:12:34 +08:00

2.5 KiB

Raw Blame History

KB Deep Analyzer Skill

kb-deep-analyzer - AI 深度内容分析工具。

Features

多类型分析：视频（video）、文章（article）
模板化输出
质量评分
自动标签
多格式元数据支持: 支持扁平结构 {"title":"xxx"} 和嵌套结构 {"data":{"metadata":{...}}}

内容类型

类型	参数	输出格式
视频	`--type video`	摘要 + 主题 + 见解 + 时间轴
文章	`--type article`	300字摘要 + 主题 + 原文

Commands

# 分析视频（默认）
AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
  python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md --type video

# 分析文章（300字摘要 + 原文）
AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
  python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md --type article

# 指定 AI 提供商
python3 -u deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type video --provider zhipu --model glm-5

环境变量配置

必须设置以下环境变量：

export AI_API_KEY="your-api-key"
export AI_PROVIDER="zhipu"           # 或 openai, minimax
export AI_MODEL="glm-5"           # 模型名称
export AI_BASE_URL="https://..."    # 可选，自定义 API 地址

重要提示

必须使用 -u 参数运行 Python，确保输出实时显示在终端：

python3 -u deep_analyzer.py ...

如果不使用 -u 参数，Python 的 stdout 缓冲会导致输出延迟或看不到进度。

执行方式选择

方式1: 并发执行（推荐，默认）

使用 batch_size=3（默认）
6个分片约 100 秒完成
适合快速分析

python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json -o out.md

方式2: 顺序执行

使用 batch_size=1
6个分片约 735 秒完成
适合调试和问题排查

# 在代码中设置 batch_size=1
# analyzer.analyze(metadata, content, "video", batch_size=1)

Metadata Format

支持两种元数据格式：

// 格式1: 扁平结构
{
  "title": "视频标题",
  "author": "作者名",
  "duration": 619,
  "bvid": "BVxxx"
}

// 格式2: 嵌套结构（kb-bilibili-metadata 输出）
{
  "data": {
    "metadata": {
      "title": "视频标题",
      "author": "作者名",
      "duration": "10:19"
    }
  }
}

会自动转换为扁平格式进行分析。

2.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape