# 长视频分段分析功能 - 开发记录

**日期**: 2026-02-06
**任务**: 解决 obsidian-kb 技能中长视频上下文溢出问题
**方案**: 方案C - 动态混合策略（<30min直接分析，30-60min分2段，60min+分多段）

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## 已完成工作

### ✅ Checkpoint 1: 基础结构
- [x] 创建 `src/content_chunker.py` - 字幕分段工具类
- [x] 更新 `config.yaml` - 添加 chunking 配置节点
- [x] 配置支持：30分钟/60分钟阈值，15分钟分段，6000字符限制

### ✅ Checkpoint 2: 核心逻辑
- [x] 修改 `src/multi_ai_client.py`
- [x] 添加 `_analyze_in_chunks()` - 分段分析主方法
- [x] 添加 `_analyze_chunk()` - 单段摘要生成
- [x] 添加 `_merge_summaries()` - 合并摘要生成最终结果

### ✅ Checkpoint 3: 测试
- [x] 创建 `tests/test_chunking.py` - 单元测试框架
- [x] 创建 `tests/fixtures/sample_long_video.srt` - 测试数据
- [x] 创建 `test_long_video.py` - 手动测试脚本
- [x] 所有测试通过

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## 功能说明

### 分段策略

| 视频时长 | 处理策略 | API调用次数 |
|---------|---------|------------|
| < 10分钟 | 直接分析 | 1次 |
| 10-30分钟 | 截断至8000字符分析 | 1次 |
| 30-60分钟 | 分2段分析 | 3次 |
| 60分钟+ | 每15分钟一段 | N+1次 |

### 使用方法

```python
from src.content_chunker import ContentChunker, get_chunking_strategy

# 获取分段策略
strategy = get_chunking_strategy(duration_seconds=3600)  # 60分钟视频
print(strategy['num_chunks'])  # 输出: 4

# 分段字幕
chunker = ContentChunker(chunk_duration_seconds=900)
chunks = chunker.chunk_by_duration(srt_text)
```

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## 文件变更

```
skills/obsidian-kb/
├── src/
│   ├── content_chunker.py          [新增] 字幕分段工具
│   └── multi_ai_client.py          [修改] 添加分段分析逻辑
├── config.yaml                     [修改] 添加 chunking 配置
├── tests/
│   ├── test_chunking.py            [新增] 单元测试
│   └── fixtures/
│       └── sample_long_video.srt   [新增] 测试数据
└── test_long_video.py              [新增] 手动测试脚本
```

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## 测试结果

```
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测试分段策略
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5分钟视频 (300秒):
  策略: direct
  分段: 1段

30分钟视频 (1800秒):
  策略: chunk_2
  分段: 2段

60分钟视频 (3600秒):
  策略: chunk_4
  分段: 4段

2小时视频 (7200秒):
  策略: chunk_8
  分段: 8段

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测试SRT解析和分段
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✅ 读取字幕文件: 6339 字符
📊 分段结果: 总分段数: 3
  第1段: 00:00:00.000 - 00:15:30.000, 1331字符
  第2段: 00:15:30.000 - 00:31:00.000, 1214字符
  第3段: 00:31:00.000 - 00:43:00.000, 877字符

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测试完成！
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## 状态

🟢 **已完成** - 功能已实现并测试通过

现在30分钟以上的长视频会自动分段处理，不会再出现 "Context overflow: prompt too large for the model" 错误。