feat(kb-workflow): 优化无字幕视频处理逻辑

- kb-bilibili-content: extract_subtitle 返回 success=True 即使没有字幕
- 添加 download_subtitle 方法，支持下载官方字幕并转为 SRT 格式
- kb-workflow: 更新工作流逻辑，没有字幕是正常的，继续执行 Whisper
- 添加条件分支：有字幕→深度分析，无字幕→Whisper

skills/kb-workflow/SKILL.md

@@ -94,36 +94,39 @@ python3 /path/to/zhihu_metadata.py --id "[ID]" --type question --output "${metad
 1. 获取目录路径：
 ```bash
 python3 kb_workflow.py --content_downloads
-python3 kb_workflow.py --content_subtitles
+python3 kb_workflow.py --content
 ```
 
 2. 启动子代理调用对应平台的 content 技能：
 ```bash
-# Bilibili 视频
-python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type video --output [content_dir]
+# Bilibili 字幕下载（自动检测是否有官方字幕）
+python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type subtitle-download --output [content_dir]
 
-# Bilibili 字幕
-python3 /path/to/bilibili_content.py --id "[ID]" --type subtitle --output [subtitles_dir]
+# 返回 JSON 包含 has_subtitle 字段
 ```
 
-3. 解析输出 JSON，提取 video_filename 和 subtitle_filename（如有）
+3. 解析输出 JSON：
+- **has_subtitle = true**: 有官方字幕，直接进入步骤 6
+- **has_subtitle = false**: 没有官方字幕，继续步骤 5
 
-### 步骤 5: 语音识别转文字(禁止跳过)
+> ⚠️ **重要提示**：没有找到官方字幕是**正常的**！很多视频没有自动生成的字幕。不要因为没有字幕就停止工作流，继续执行 Whisper 步骤即可。
 
-> ⚠️ **重要**：此步骤为耗时步骤，使用 Whisper 进行语音识别。
-> - **严禁跳过**：即使等待时间较长，也必须等待识别完成
-> - **定时汇报**：每2-3分钟向用户汇报进度
-> - **超时时间**：30分钟
-> - **耐心等待**：不要中途启动其他步骤，必须串行执行
+### 步骤 5: 语音识别转文字（仅当没有官方字幕时执行）
 
-如果步骤4没有获取到字幕，需要使用 Whisper 进行语音识别：
+> ⚠️ **重要**：此步骤仅在**没有官方字幕**时执行。如果有官方字幕，**跳过此步骤**。
+
+此步骤使用 Whisper 进行语音识别：
+- **严禁跳过**：必须等待识别完成
+- **定时汇报**：每2-3分钟向用户汇报进度
+- **超时时间**：30分钟
+- **耐心等待**：不要中途启动其他步骤，必须串行执行
 
 1. 获取目录路径：
 ```bash
 python3 kb_workflow.py --content
 ```
 
-2. 启动子代理调用 kb-whisper（传入完整路径）：
+2. 启动子代理调用 kb-whisper（传入视频路径）：
 ```bash
 # 必须传入 --output 完整路径
 python3 /path/to/whisper.py --input [video_path] --model base --output [content_dir]
@@ -142,12 +145,15 @@ python3 kb_workflow.py --analyzed
 
 2. 准备 content JSON 文件（包含 subtitle/description）
 
-3. 启动子代理调用 kb-deep-analyzer：
+3. 如果有官方字幕，使用官方字幕的 SRT 文件
+4. 如果没有官方字幕，使用 Whisper 识别的结果
+
+5. 启动子代理调用 kb-deep-analyzer：
 ```bash
 python3 /path/to/deep_analyzer.py --metadata [meta_path] --content [content_path] --output [analyzed_dir]/[filename].md
 ```
 
-4. 解析输出 JSON，获取分析结果
+6. 解析输出 JSON，获取分析结果
 
 ### 步骤 7: 归档
 
@@ -167,14 +173,36 @@ python3 kb_workflow.py --archive-file "[分析报告文件路径]"
 
 ## 子技能清单
 
-| 步骤 | 子技能 | 命令示例 | 输出 |
-|------|--------|----------|------|
-| 2 | kb-link-parser | `--url "BVxxx"` | `{p}_{id}.link.json` |
-| 3 | kb-bilibili-metadata | `--id "BVxxx" --type video` | `{p}_{id}.meta.json` |
-| 3 | kb-zhihu-metadata | `--id "xxx" --type question` | `{p}_{id}.meta.json` |
-| 4 | kb-bilibili-content | `--id "BVxxx" --type video` | `{p}_{id}.{ext}` |
-| 5 | kb-whisper | `--input xxx.mp4 --model base` | `{p}_{id}.json`, `{p}_{id}.txt` |
-| 6 | kb-deep-analyzer | `--metadata x.meta.json --content x.json --output x.md` | `{p}_{id}.md` |
+| 步骤 | 子技能 | 命令示例 | 输出 | 备注 |
+|------|--------|----------|------|------|
+| 2 | kb-link-parser | `--url "BVxxx"` | `{p}_{id}.link.json` | |
+| 3 | kb-bilibili-metadata | `--id "BVxxx" --type video` | `{p}_{id}.meta.json` | |
+| 3 | kb-zhihu-metadata | `--id "xxx" --type question` | `{p}_{id}.meta.json` | |
+| 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 |
+| 6 | kb-deep-analyzer | `--metadata x.meta.json --content x.json --output x.md` | `{p}_{id}.md` | |
+
+## 条件分支逻辑
+
+```
+步骤3: 获取元数据
+   ↓
+步骤4: 下载字幕 (--type subtitle-download)
+   ↓
+┌─────────────────────────────────────┐
+│ has_subtitle = true?                │
+├─────────────────────────────────────┤
+│ 是 → 直接进入步骤6（深度分析）       │
+│ 否 → 进入步骤5（Whisper语音识别）    │
+└─────────────────────────────────────┘
+           ↓
+步骤6: 深度分析
+```
+
+> ⚠️ **重要**：没有找到官方字幕是**正常的**！很多视频没有自动生成的字幕。
+> - 如果 `has_subtitle = false`，继续执行 Whisper 步骤
+> - 如果 `has_subtitle = true`，跳过 Whisper 步骤，直接使用官方字幕
 
 ## 目录结构