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# kb-skills 工作流重构
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## Current Milestone: v1.5 B站字幕简化处理
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**Goal:** 简化 B 站视频处理流程，基于 SRT 字幕生成易读的 Markdown 文档
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**Target features:**
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- SRT 字幕解析与时间戳去除
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- 语义分段（LLM 根据内容主题自动划分）
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- LLM 自动纠正语音识别错误
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- 移除深度观点分析功能
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## Previous Milestones
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**v1.4 Zhihu Anti-Crawler (Shipped: 2026-03-18):**
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- 浏览器指纹伪装 (Stealth) — 使用 playwright-stealth 隐藏自动化特征
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- ZhihuCrawler 集成 — 默认启用 stealth，绕过反爬检测
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**v1.3 Proxy Pool (Shipped: 2026-03-18):**
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- 代理池管理 (ProxyPool) — 支持 YAML/环境变量配置，Round-Robin 轮换，健康检查
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## What This Is
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一个基于管道模型的知识库内容处理技能体系。将外部链接（B站视频/专栏、知乎问答/专栏）转换为结构化的深度分析报告，支持幂等执行和断点续传。
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**使用方式：**
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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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## Core Value
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**可靠、可维护的处理管道** - 每个步骤独立、可验证、可恢复。无论何时失败，都能从断点继续，不会丢失已完成的进度。
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## Requirements
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### Validated
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**v1.1 Architecture Refactor (2026-03-16):**
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- ✓ **REF-01**: 中间目录调整 — 统一到 `~/work/intermediate/analysis/`
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- ✓ **REF-02**: 归档步骤 — 分析完成后自动归档到最终目录
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- ✓ **REF-03**: 最终目录结构 — 按平台分目录，文件前缀加时间戳
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- ✓ **REF-04**: 元数据技能整合 — kb-bilibili-metadata + kb-zhihu-metadata → kb-workflow
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- ✓ **REF-05**: Pipeline 整合 — kb-pipeline 合并进 kb-workflow
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**v1.0 管道架构 (2026-03-15):**
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- ✓ **PIPE-01**: 统一的管道模型 — `kb_pipeline/pipeline.py`
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- ✓ **PIPE-02**: 步骤级状态管理 — `WorkflowStateManager`
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- ✓ **PIPE-03**: 统一 JSON Schema — `StepInput/StepOutput` schemas
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- ✓ **PIPE-04**: 幂等执行保证 — `IdempotencyChecker`
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- ✓ **PIPE-05**: 错误恢复策略 — 重试机制 + 降级策略
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- ✓ **PIPE-06**: 清晰的流程定义 — 每个处理器有明确的输入/输出
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- ✓ **PIPE-07**: Schema 验证机制 — Pydantic 验证
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- ✓ **PIPE-08**: 代码结构清晰化 — `kb_pipeline/` 模块化设计
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- ✓ **REL-01~03**: 可靠性要求 — 幂等执行、错误恢复、流程定义
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- ✓ **VAL-01**: Schema 验证机制
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- ✓ **MNT-01~03**: 可维护性要求 — 清晰结构、统一配置、错误处理
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- ✓ **PLAT-01~03**: 平台支持 — B站视频/专栏、知乎问答/专栏
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**原有技能 (已验证):**
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- ✓ B站视频元数据提取 — bilibili_metadata.py
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- ✓ B站视频/专栏内容下载 — bilibili_content.py
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- ✓ B站字幕下载（官方字幕） — bilibili_content.py
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- ✓ 知乎元数据提取 — zhihu_metadata.py
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- ✓ 知乎文章/问答内容提取 — zhihu_content.py
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- ✓ Whisper 语音识别 — whisper.py
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- ✓ 说话者分离 — whisper_diarization.py
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- ✓ FunASR 中文语音识别 — funasr_runner.py
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- ✓ OCR 文字识别 — ocr_processor.py
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- ✓ AI 深度分析 — deep_analyzer.py
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**v1.2 Zhihu Crawler (2026-03-17):**
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- ✓ **ZHIHU-01**: 二维码扫码登录 — playwright 提取二维码，用户扫码
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- ✓ **ZHIHU-02**: 手动 Cookie 降级 — 扫码失败时支持手动设置 Cookie
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- ✓ **ZHIHU-03**: Cookie 持久化 — 本地存储 Cookie，自动复用
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- ✓ **ZHIHU-04**: 问答内容爬取 — 问题标题、回答内容、元数据
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- ✓ **ZHIHU-05**: 专栏/文章爬取 — 文章标题、正文、元数据
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- ✓ **ZHIHU-06**: 评论爬取 — 支持爬取内容下的评论
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- ✓ **ZHIHU-07**: 代理 IP 支持 — 降低被封风险
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- ✓ **ZHIHU-08**: Pipeline 整合 — 替换现有知乎处理器
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**v1.3 Proxy Pool (2026-03-18):**
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- ✓ **PROXY-01**: 代理池配置 — 支持从 YAML 文件或环境变量加载多个代理
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- ✓ **PROXY-02**: 自动轮换 — Round-Robin 策略自动选择下一个代理
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- ✓ **PROXY-03**: 健康检查 — 代理失败检测与冷却恢复机制
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- ✓ **PROXY-04**: 失败回退 — 当前代理失败时自动切换到备用代理
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**v1.4 Zhihu Anti-Crawler (2026-03-18):**
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- ✓ **STEALTH-01**: 隐藏 navigator.webdriver 属性
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- ✓ **STEALTH-02**: 移除 Playwright 特有属性（__playwright, pwInspect 等）
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- ✓ **STEALTH-03**: 模拟正常浏览器的 Chrome 属性
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- ✓ **STEALTH-04**: 修改 User-Agent 为正常浏览器格式
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- ✓ **VERIFY-01**: ZhihuCrawler 集成指纹伪装后能正常访问问答页面
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- ✓ **VERIFY-02**: 保持现有功能不变（登录、Cookie、内容爬取）
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### Active
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**v1.5 B站字幕简化处理:**
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- [ ] **SRT-01**: SRT 字幕解析 — 读取生成的 SRT 文件，提取纯文本
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- [ ] **SRT-02**: 去除时间戳 — 移除时间码，保留字幕文本
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- [ ] **SRT-03**: 语义分段 — LLM 根据内容主题变化自动划分段落
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- [ ] **SRT-04**: LLM 纠正 — 根据上下文自动修正语音识别错误
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- [ ] **SRT-05**: Markdown 输出 — 生成结构化的 Markdown 文件
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- [ ] **SRT-06**: 移除观点提炼 — 不再做深度观点分析
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### Deferred
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- [ ] **ADV-01**: 进度可见性 — 实时显示工作流执行进度
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- [ ] **ADV-02**: 并行步骤执行 — 支持独立步骤的并行执行
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- [ ] **ADV-03**: 说话者分离默认启用 — HF_TOKEN 配置后自动使用
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- [ ] **EXT-01**: 微信公众号处理 — 支持微信公众号文章
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- [ ] **ZHIHU-F01**: 问题下所有回答 — 爬取问题的所有热门回答
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- [ ] **ZHIHU-F02**: 作者全部内容 — 爬取某作者的所有文章/回答
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### Out of Scope
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- 实时/流式处理 — 批量处理即可
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- 并发限制 — 不需要限制并发数量
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- 用户界面 — 命令行运行
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- 多语言支持 — 中文即可
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- 小红书 — 当前不支持
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- 知乎会员付费内容 — 不爬取付费内容
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- 知乎视频 — v1.2 不支持
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- 大规模爬取 — 仅用于个人知识库
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- 付费打码服务 — 使用二维码登录替代
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## Context
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### 当前架构 (v1.0)
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- **核心模块**: `kb_pipeline/` — Pipeline、Processors、Schemas
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- **CLI 入口**: `kb-workflow/kb_workflow.py process`
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- **平台适配器**: BilibiliAdapter, ZhihuAdapter
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- **处理器**: ParseProcessor, DownloadProcessor, ASRProcessor, AnalyzeProcessor
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- **测试覆盖**: 单元测试 + E2E 集成测试
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### 技术栈
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- Python 3.12+
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- Pydantic v2 (数据验证)
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- asyncio (异步执行)
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- pytest (测试框架)
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### 技术债务
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- 环境变量配置分散 (~/.kb_env, HF_TOKEN, ZHIHU_COOKIE)
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- SKILL.md 需要更新为简化的 CLI 使用方式
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## Constraints
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- **Tech Stack**: Python 3.12+, Pydantic v2
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- **Compatibility**: 可破坏性更新
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- **Scope**: 只支持 B站和知乎
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- **State Granularity**: 步骤级状态管理
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## Key Decisions
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| Decision | Rationale | Outcome |
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|----------|-----------|---------|
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| 管道模型 | 每个步骤独立，输入→处理→输出，串联执行 | ✓ Good — 清晰的处理器边界 |
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| 步骤级状态 | 记录主要步骤状态，支持断点续传 | ✓ Good — WorkflowStateManager 实现 |
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| Schema 验证 | 只验证 JSON Schema，内容正确性由步骤保证 | ✓ Good — Pydantic 验证 |
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| 顺序执行 | Pipeline 使用顺序执行而非并行 | ✓ Good — 简单性和可调试性 |
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| CLI subparsers | 使用 argparse subparsers 组织命令 | ✓ Good — 可扩展的 CLI 结构 |
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| 懒加载导入 | AnalyzeProcessor 懒加载 DeepAnalyzer | ✓ Good — 避免依赖问题 |
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| 代理池索引指针 | 使用 index pointer 而非 itertools.cycle | ✓ Good — 更好的可测试性 |
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| 惰性冷却检查 | get_next_proxy() 中惰性检查而非后台定时器 | ✓ Good — 简化实现 |
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| 代理池优先级 | ProxyPool 参数优先于 config.proxy | ✓ Good — 向后兼容 |
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| playwright-stealth | 使用外部库实现指纹伪装 | ✓ Good — 成熟方案，活跃维护 |
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| stealth 默认启用 | stealth_config=None 时默认启用 | ✓ Good — 向后兼容，无需修改现有代码 |
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*Last updated: 2026-03-19 after starting v1.5 milestone*
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