starmen1265
202960eb64
- kb-deep-analyzer: glm-4.7 → glm-5, gpt-4 → glm-5 - kb-workflow: 步骤5增加 OCR 和 kb-funasr 作为备用方案 - 统一命令使用 --type subtitle-download
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# KB Deep Analyzer Skill
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**kb-deep-analyzer** - AI-powered deep content analysis.
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## Features
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- Multi-type analysis (tutorial, documentation, news)
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- Template-based output
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- Quality scoring
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- Automatic tagging
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- **多格式元数据支持**: 支持扁平结构 `{"title":"xxx"}` 和嵌套结构 `{"data":{"metadata":{...}}}`
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## Commands
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```bash
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# 分析内容（推荐：使用 -u 参数强制无缓冲输出）
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AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-4.7" \
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python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md
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# 指定类型
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python deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --type tutorial --output tutorial.md
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# 指定 AI 提供商
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python deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --provider zhipu --model glm-4
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```
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## 环境变量配置
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**必须设置以下环境变量**：
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```bash
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export AI_API_KEY="your-api-key"
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export AI_PROVIDER="zhipu" # 或 openai, minimax
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export AI_MODEL="glm-5" # 模型名称
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export AI_BASE_URL="https://..." # 可选，自定义 API 地址
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```
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### 重要提示
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**必须使用 `-u` 参数运行 Python**，确保输出实时显示在终端：
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```bash
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python3 -u deep_analyzer.py ...
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```
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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。
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## 执行方式选择
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### 方式1: 并发执行（推荐，默认）
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- 使用 `batch_size=3`（默认）
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- 6个分片约 100 秒完成
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- 适合快速分析
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```bash
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python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json -o out.md
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```
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### 方式2: 顺序执行
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- 使用 `batch_size=1`
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- 6个分片约 735 秒完成
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- 适合调试和问题排查
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```bash
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# 在代码中设置 batch_size=1
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# analyzer.analyze(metadata, content, "video", batch_size=1)
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```
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## Metadata Format
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支持两种元数据格式：
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```json
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// 格式1: 扁平结构
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{
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"title": "视频标题",
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"author": "作者名",
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"duration": 619,
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"bvid": "BVxxx"
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}
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// 格式2: 嵌套结构（kb-bilibili-metadata 输出）
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{
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"data": {
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"metadata": {
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"title": "视频标题",
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||
"author": "作者名",
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"duration": "10:19"
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}
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}
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}
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```
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会自动转换为扁平格式进行分析。
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