openclaw-skills/memory/plans/video-chunking-implementation.md

长视频分段分析功能 - 实现计划

Goal: 实现动态混合策略处理超长视频（30分钟以上），解决上下文溢出问题 Approach: 方案C - 根据视频时长动态选择处理策略（<30min直接分析，30-60min分2段，60min+分多段） Estimated Total Time: 45-60 minutes

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Checkpoint 1: 基础结构搭建

目标：创建字幕分割工具和配置更新

• Task 1.1: 创建 src/content_chunker.py 模块 (~10 min)

  • Action: 新建文件，实现 ContentChunker 类，包含按时间戳分割字幕的功能
  • Verify: 文件存在，包含 chunk_by_duration() 方法，能将SRT字幕按指定时长分割

• Task 1.2: 更新 config/config.yaml 添加分段配置 (~5 min)

  • Action: 添加 chunking 配置项：阈值（30分钟）、分段策略、每段最大字符数
  • Verify: 配置文件包含 chunking 节点，有 long_video_threshold: 1800 等配置

• Task 1.3: 更新 src/config.py 读取新配置 (~5 min)

  • Action: 在 Config 类中添加 chunking 相关属性
  • Verify: 配置类能正确读取 chunking 配置，有默认值保护

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Checkpoint 2: MultiAIClient 改造

目标：实现动态分段分析逻辑

• Task 2.1: 修改 _deep_analyze() 方法，添加时长判断逻辑 (~10 min)

  • Action: 根据 duration 决定处理策略：<30min直接分析，>=30min进入分段流程
  • Verify: 代码逻辑清晰，有注释说明各分支

• Task 2.2: 实现 _analyze_in_chunks() 分段分析主方法 (~15 min)

  • Action:
    • 调用 ContentChunker 分割字幕
    • 循环处理每段，调用AI生成摘要（限制500字）
    • 收集所有段摘要
  • Verify: 方法能正确处理多段字幕，每段返回结构化摘要

• Task 2.3: 实现 _merge_chunk_summaries() 合并摘要方法 (~10 min)

  • Action: 将所有段摘要合并，生成最终的完整分析报告
  • Verify: 合并后的结果包含：完整摘要、要点、大纲、时间轴等字段

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Checkpoint 3: 测试验证

目标：确保功能正确运行

• Task 3.1: 创建测试用例 tests/test_chunking.py (~10 min)

  • Action: 编写单元测试，测试 ContentChunker 的分割逻辑
  • Verify: 测试覆盖：正常分割、边界情况（空字幕、短字幕）

• Task 3.2: 运行测试验证 (~5 min)

  • Action: 执行 python -m pytest tests/test_chunking.py -v
  • Verify: 所有测试通过

• Task 3.3: 集成测试 (~10 min)

  • Action: 运行 analyze_video.py 测试一个真实长视频（或模拟数据）
  • Verify: 30分钟以上视频能正常处理，不报错，输出完整

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Checkpoint 4: 文档和清理

目标：更新文档，标记完成

• Task 4.1: 更新 memory/tasks/ongoing-tasks.md 标记完成 (~2 min)

  • Action: 更新任务状态，记录完成时间
  • Verify: 文件已更新

• Task 4.2: 创建 memory/YYYY-MM-DD.md 记录变更 (~3 min)

  • Action: 记录本次修改：修复了长视频上下文溢出问题，实现了动态分段分析
  • Verify: 文件已创建，内容完整

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Verification Criteria

• 所有4个检查点完成
• 30分钟以下视频：直接分析（1次API调用）
• 30-60分钟视频：分2段分析（3次API调用）
• 60分钟以上视频：每15-20分钟一段（N+1次API调用）
• 不抛出 "Context overflow" 错误
• 输出质量与之前相当（摘要完整、结构清晰）

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Execution Options

计划已保存到 memory/plans/video-chunking-implementation.md

两种执行方式：

1. 单代理顺序执行 - 我在当前会话依次完成任务，每个检查点汇报进度

2. 多代理并行执行 - 使用 dispatch-multiple-agents 技能，同时启动多个子代理并行开发

   • Checkpoint 1 和 2 可以并行（结构独立）
   • Checkpoint 3 依赖 1 和 2 完成
   • Checkpoint 4 最后执行

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