OpenClaw Agent
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- Add complete skill set including feishu, github, ci-gen, etc. - Add workspace documentation (AGENTS.md, SOUL.md, etc.) - Add memory system and project context
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# 长视频分段分析功能 - 实现计划
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**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
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**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）
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**Estimated Total Time:** 45-60 minutes
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## Checkpoint 1: 基础结构搭建
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*目标：创建字幕分割工具和配置更新*
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- [ ] **Task 1.1:** 创建 `src/content_chunker.py` 模块 (~10 min)
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- **Action:** 新建文件，实现 `ContentChunker` 类，包含按时间戳分割字幕的功能
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- **Verify:** 文件存在，包含 `chunk_by_duration()` 方法，能将SRT字幕按指定时长分割
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- [ ] **Task 1.2:** 更新 `config/config.yaml` 添加分段配置 (~5 min)
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- **Action:** 添加 `chunking` 配置项：阈值（30分钟）、分段策略、每段最大字符数
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- **Verify:** 配置文件包含 `chunking` 节点，有 `long_video_threshold: 1800` 等配置
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- [ ] **Task 1.3:** 更新 `src/config.py` 读取新配置 (~5 min)
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- **Action:** 在 Config 类中添加 chunking 相关属性
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- **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
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*目标：实现动态分段分析逻辑*
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- [ ] **Task 2.1:** 修改 `_deep_analyze()` 方法，添加时长判断逻辑 (~10 min)
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- **Action:** 根据 duration 决定处理策略：<30min直接分析，>=30min进入分段流程
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- **Verify:** 代码逻辑清晰，有注释说明各分支
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- [ ] **Task 2.2:** 实现 `_analyze_in_chunks()` 分段分析主方法 (~15 min)
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- **Action:**
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- 调用 `ContentChunker` 分割字幕
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- 循环处理每段，调用AI生成摘要（限制500字）
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- 收集所有段摘要
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- **Verify:** 方法能正确处理多段字幕，每段返回结构化摘要
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- [ ] **Task 2.3:** 实现 `_merge_chunk_summaries()` 合并摘要方法 (~10 min)
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- **Action:** 将所有段摘要合并，生成最终的完整分析报告
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- **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
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*目标：确保功能正确运行*
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- [ ] **Task 3.1:** 创建测试用例 `tests/test_chunking.py` (~10 min)
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- **Action:** 编写单元测试，测试 ContentChunker 的分割逻辑
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- **Verify:** 测试覆盖：正常分割、边界情况（空字幕、短字幕）
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- [ ] **Task 3.2:** 运行测试验证 (~5 min)
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- **Action:** 执行 `python -m pytest tests/test_chunking.py -v`
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- **Verify:** 所有测试通过
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- [ ] **Task 3.3:** 集成测试 (~10 min)
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- **Action:** 运行 `analyze_video.py` 测试一个真实长视频（或模拟数据）
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- **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
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*目标：更新文档，标记完成*
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- [ ] **Task 4.1:** 更新 `memory/tasks/ongoing-tasks.md` 标记完成 (~2 min)
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- **Action:** 更新任务状态，记录完成时间
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- **Verify:** 文件已更新
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- [ ] **Task 4.2:** 创建 `memory/YYYY-MM-DD.md` 记录变更 (~3 min)
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- **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
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- **Verify:** 文件已创建，内容完整
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## Verification Criteria
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- [ ] 所有4个检查点完成
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- [ ] 30分钟以下视频：直接分析（1次API调用）
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- [ ] 30-60分钟视频：分2段分析（3次API调用）
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- [ ] 60分钟以上视频：每15-20分钟一段（N+1次API调用）
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- [ ] 不抛出 "Context overflow" 错误
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- [ ] 输出质量与之前相当（摘要完整、结构清晰）
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## Execution Options
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**计划已保存到 `memory/plans/video-chunking-implementation.md`**
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**两种执行方式：**
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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
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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
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- Checkpoint 1 和 2 可以并行（结构独立）
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- Checkpoint 3 依赖 1 和 2 完成
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- Checkpoint 4 最后执行
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**请选择执行方式？**
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