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---
-name: kb-deep-analyzer
-description: AI深度分析 - 使用 AI 对内容进行深度分析和摘要
---
-
 # KB Deep Analyzer Skill

 **kb-deep-analyzer** - AI 深度内容分析工具。

-## 什么时候使用
-
- kb-workflow 步骤 5：对视频字幕或文章内容进行深度分析
- 需要生成摘要、主题、见解等
-
-## 功能
+## Features

 - 多类型分析：视频（video）、文章（article）
 - 模板化输出
 - 质量评分
 - 自动标签
- 多格式元数据支持
+- **多格式元数据支持**: 支持扁平结构 `{"title":"xxx"}` 和嵌套结构 `{"data":{"metadata":{...}}}`

-## 环境变量（必需）
+## 内容类型

-| 变量名 | 说明 | 示例 |
-|--------|------|------|
-| `AI_API_KEY` | AI API 密钥 | `your-api-key` |
-| `AI_PROVIDER` | AI 提供商 | `zhipu` / `openai` / `minimax` |
-| `AI_MODEL` | 模型名称 | `glm-5` / `gpt-4` |
-| `AI_BASE_URL` | API 端点 | `https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4` |
+| 类型 | 参数 | 输出格式 |
+|------|------|----------|
+| 视频 | `--type video` | 摘要 + 主题 + 见解 + 时间轴 |
+| 文章 | `--type article` | 300字摘要 + 主题 + 原文 |

-## 命令
+## Commands

 ```bash
-# 分析视频
-AI_API_KEY="xxx" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
-python3 -u deep_analyzer.py \
-    --metadata meta.json \
-    --content content.json \
-    --output analysis.md \
-    --type video \
-    --provider zhipu --model glm-5
+# 分析视频（默认）
+AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
+  python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md --type video

-# 分析文章
-AI_API_KEY="xxx" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
-python3 -u deep_analyzer.py \
-    --metadata meta.json \
-    --content content.txt \
-    --output analysis.md \
-    --type article \
-    --provider zhipu --model glm-5
+# 分析文章（300字摘要 + 原文）
+AI_API_KEY="your-api-key" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
+  python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json --output analysis.md --type article
+
+# 指定 AI 提供商
+python3 -u deep_analyzer.py -m meta.json -c content.json -o out.md --type video --provider zhipu --model glm-5
 ```

-## 参数说明
+## 环境变量配置

-| 参数 | 说明 | 必需 |
-|------|------|------|
-| `--metadata` | 元数据 JSON 文件路径 | 是 |
-| `--content` | 内容文件路径（JSON/TXT） | 是 |
-| `--output` | 输出 Markdown 文件路径 | 是 |
-| `--type` | 内容类型（video/article） | 是 |
-| `--provider` | AI 提供商 | 否（默认从环境变量） |
-| `--model` | 模型名称 | 否（默认从环境变量） |
-
-## 输出格式 Schema
-
-### 必需字段
-
-| 字段 | 类型 | 说明 |
-|------|------|------|
-| `success` | boolean | 是否分析成功 |
-
-### 成功时字段
-
-| 字段 | 类型 | 说明 |
-|------|------|------|
-| `output_file` | string | 输出文件路径 |
-| `model` | string | 使用的模型 |
-| `provider` | string | 使用的提供商 |
-
-### 失败时字段
-
-| 字段 | 类型 | 说明 |
-|------|------|------|
-| `error` | string | 错误信息 |
-| `message` | string | 详细说明 |
-
-## 成功示例
-
-```json
-{
-  "success": true,
-  "output_file": "analyzed/bilibili_BV1xx411c7mD.md",
-  "model": "glm-5",
-  "provider": "zhipu"
-}
-```
-
-## 错误示例
-
-### API 调用失败
-
-```json
-{
-  "success": false,
-  "error": "AI API 调用失败: rate limit exceeded",
-  "message": "深度分析失败，整个流程终止"
-}
-```
-
-### 环境变量未设置
-
-```json
-{
-  "success": false,
-  "error": "AI_API_KEY 环境变量未设置",
-  "suggestion": "请配置 AI_API_KEY 环境变量"
-}
-```
-
-### 内容文件不存在
-
-```json
-{
-  "success": false,
-  "error": "内容文件不存在",
-  "content_file": "content/missing.json"
-}
-```
-
-## 输出格式（Markdown）
-
-### 视频分析输出
-
-```markdown
-# 视频标题
-
-## 摘要
-[200-300字的核心内容摘要]
-
-## 主要主题
- 主题1
- 主题2
- 主题3
-
-## 关键见解
- 见解1
- 见解2
-
-## 时间轴
- 00:00 - 02:30: 第一部分
- 02:30 - 05:00: 第二部分
-...
-
-## 标签
-#标签1 #标签2 #标签3
-```
-
-### 文章分析输出
-
-```markdown
-# 文章标题
-
-## 摘要
-[300字以内的核心观点]
-
-## 主要主题
- 主题1
- 主题2
-
-## 完整原文
-[原始文章内容]
-```
-
-## 安装
+**必须设置以下环境变量**：

 ```bash
-cp -r kb-deep-analyzer/ ~/.openclaw/skills/
-pip install httpx
+export AI_API_KEY="your-api-key"
+export AI_PROVIDER="zhipu"           # 或 openai, minimax
+export AI_MODEL="glm-5"           # 模型名称
+export AI_BASE_URL="https://..."    # 可选，自定义 API 地址
 ```

-## 在 kb-workflow 中的使用
+### 重要提示
+
+**必须使用 `-u` 参数运行 Python**，确保输出实时显示在终端：

 ```bash
-# 步骤 5：深度分析
-# ⚠️ 必须成功，否则整个流程失败
-
-AI_API_KEY="$AI_API_KEY" AI_PROVIDER="zhipu" AI_MODEL="glm-5" \
-python3 -u ~/.openclaw/skills/kb-deep-analyzer/deep_analyzer.py \
-    --metadata "metadata/bilibili_BV1xx411c7mD.meta.json" \
-    --content "content/bilibili_BV1xx411c7mD.json" \
-    --output "analyzed/bilibili_BV1xx411c7mD.md" \
-    --type video \
-    --provider zhipu --model glm-5
-
-# 检查结果：
-# - success=true → 进入步骤 6（归档）
-# - success=false → 整个流程终止，报告错误
+python3 -u deep_analyzer.py ...
 ```

-## ⚠️ 重要提示
+如果不使用 `-u` 参数，Python 的 stdout 缓冲会导致输出延迟或看不到进度。

-1. **必须使用 `-u` 参数**：确保 Python 输出实时显示
-2. **深度分析不可跳过**：这是必须成功的步骤
-3. **失败即终止**：如果返回 `success: false`，整个流程必须停止
-4. **禁止降级**：不能使用预设模板或简单摘要"假装成功"
-5. **并发执行**：默认使用 batch_size=3 并发处理
+## 执行方式选择
+
+### 方式1: 并发执行（推荐，默认）
+- 使用 `batch_size=3`（默认）
+- 6个分片约 100 秒完成
+- 适合快速分析
+
+```bash
+python3 -u deep_analyzer.py --metadata meta.json --content content.json -o out.md
+```
+
+### 方式2: 顺序执行
+- 使用 `batch_size=1`
+- 6个分片约 735 秒完成
+- 适合调试和问题排查
+
+```bash
+# 在代码中设置 batch_size=1
+# analyzer.analyze(metadata, content, "video", batch_size=1)
+```
+
+## Metadata Format
+
+支持两种元数据格式：
+
+```json
+// 格式1: 扁平结构
+{
+  "title": "视频标题",
+  "author": "作者名",
+  "duration": 619,
+  "bvid": "BVxxx"
+}
+
+// 格式2: 嵌套结构（kb-bilibili-metadata 输出）
+{
+  "data": {
+    "metadata": {
+      "title": "视频标题",
+      "author": "作者名",
+      "duration": "10:19"
+    }
+  }
+}
+```
+
+会自动转换为扁平格式进行分析。