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B站视频知识库技能 - 实施计划

目标: 开发OpenClaw技能，将B站公开收藏夹视频批量分析并生成Obsidian可用的Markdown知识库 方案: 轻量筛选→AI评估→深度分析→Git同步，支持自适应模板和混合标签 预估总时间: 4-6小时（开发）+ 2-3小时（测试优化）

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Checkpoint 1: 项目脚手架搭建

预计时间: 30分钟 成功标准: 技能结构完整，可加载运行 状态: ✅ 已完成

• Task 1.1: 创建技能目录结构 (~5 min)

  • Action: 创建 skills/bilibili-obsidian/ 目录及子目录（src/, templates/, config/）
  • Verify: 目录结构符合OpenClaw技能规范

• Task 1.2: 编写 SKILL.md (~15 min)

  • Action: 编写技能主文档，定义功能、使用场景、触发指令
  • Verify: SKILL.md 包含完整的使用说明和示例

• Task 1.3: 创建基础配置文件 (~10 min)

  • Action: 创建 config.yaml，定义收藏夹映射、API配置、Git设置
  • Verify: 配置文件可被正确解析

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Checkpoint 2: B站API模块

预计时间: 45分钟 成功标准: 能成功获取公开收藏夹视频列表和元数据

• Task 2.1: 实现收藏夹列表获取 (~15 min)

  • Action: 封装 /x/v3/fav/folder/created/list-all API调用
  • Verify: 传入收藏夹ID，返回视频列表（标题、BV号、UP主、时长）

• Task 2.2: 实现视频详情获取 (~15 min)

  • Action: 封装 /x/web-interface/view API，获取播放量、标签、简介
  • Verify: 传入BV号，返回完整视频元数据

• Task 2.3: 实现字幕/弹幕获取 (~15 min)

  • Action: 封装字幕API，优先获取AI字幕，弹幕作为补充
  • Verify: 传入BV号，返回可阅读的文本内容

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Checkpoint 3: AI分析模块

预计时间: 60分钟 成功标准: 能生成质量评分和内容摘要

• Task 3.1: 实现轻量摘要生成 (~20 min)

  • Action: 调用Kimi API，基于标题/简介/弹幕生成一句话摘要和关键词
  • Verify: 输入视频元数据，输出JSON格式摘要（title_summary, keywords, estimated_quality）

• Task 3.2: 实现智能筛选逻辑 (~20 min)

  • Action: 基于播放量、互动数、信息密度、相关性计算综合评分
  • Verify: 传入摘要列表，返回高价值候选列表和白名单

• Task 3.3: 实现深度分析 (~20 min)

  • Action: 调用Kimi长上下文API，基于完整字幕生成结构化笔记
  • Verify: 输入字幕文本，输出Markdown格式详细分析

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Checkpoint 4: 模板与输出模块

预计时间: 45分钟 成功标准: 生成符合Obsidian规范的Markdown文件

• Task 4.1: 实现模板选择器 (~15 min)

  • Action: 根据收藏夹名称关键词选择模板（教程/科普）
  • Verify: 输入"Python教程"返回教程模板，输入"科普"返回科普模板

• Task 4.2: 实现教程模板 (~15 min)

  • Action: 创建教程类Markdown模板，含前置知识、步骤详解、代码块
  • Verify: 生成的Markdown渲染正常，结构清晰

• Task 4.3: 实现科普模板 (~15 min)

  • Action: 创建科普类Markdown模板，含概念图谱、问答对、延伸阅读
  • Verify: 生成的Markdown渲染正常，结构清晰

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Checkpoint 5: Git同步模块

预计时间: 30分钟 成功标准: Markdown文件自动推送至Git仓库

• Task 5.1: 实现Git仓库初始化 (~10 min)

  • Action: 检查/创建本地Git仓库，配置remote
  • Verify: git status 显示正常仓库状态

• Task 5.2: 实现文件生成与提交 (~10 min)

  • Action: 按规则生成文件名（{date}_{title}.md），git add + commit
  • Verify: git log 显示提交记录

• Task 5.3: 实现自动推送 (~10 min)

  • Action: 配置git push，处理冲突和重试
  • Verify: 远程仓库能看到新文件

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Checkpoint 6: 交互与集成

预计时间: 45分钟 成功标准: 用户可通过自然语言指令触发完整流程

• Task 6.1: 实现主指令解析 (~15 min)

  • Action: 解析 "/bili-process 收藏夹ID" 等指令
  • Verify: 正确提取收藏夹ID和可选参数

• Task 6.2: 实现进度反馈 (~15 min)

  • Action: 在处理过程中发送进度消息（扫描中/筛选中/分析中/已完成）
  • Verify: 用户能看到实时进度更新

• Task 6.3: 实现候选列表展示 (~15 min)

  • Action: 展示AI筛选后的高价值视频列表，支持用户确认/排除
  • Verify: 列表清晰可读，包含标题、评分、预估处理时间

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Checkpoint 7: 测试与优化

预计时间: 60分钟 成功标准: 使用小收藏夹完成端到端测试

• Task 7.1: 准备测试环境 (~10 min)

  • Action: 配置Kimi API Key、Git仓库、测试收藏夹（5-10个视频）
  • Verify: 所有配置项验证通过

• Task 7.2: 运行端到端测试 (~30 min)

  • Action: 执行完整流程：扫描→筛选→分析→生成→推送
  • Verify: 输出Markdown文件，格式正确，内容完整

• Task 7.3: 问题修复与优化 (~20 min)

  • Action: 根据测试结果修复bug，优化prompt和模板
  • Verify: 重新测试，问题已解决

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Checkpoint 8: 文档与发布准备

预计时间: 30分钟 成功标准: 技能可交付使用

• Task 8.1: 完善使用文档 (~15 min)

  • Action: 更新README，添加安装步骤、配置说明、使用示例
  • Verify: 新用户可按文档独立完成配置

• Task 8.2: 创建示例输出 (~10 min)

  • Action: 提供2-3个示例Markdown文件，展示最终效果
  • Verify: 示例文件在Obsidian中渲染正常

• Task 8.3: 准备发布 (~5 min)

  • Action: 整理技能文件，准备提交到ClawHub
  • Verify: 技能目录符合发布规范

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验证标准

• 能成功获取公开收藏夹视频列表
• 能生成一句话摘要和关键词
• AI筛选逻辑准确，低价值视频进入白名单
• 深度分析生成的Markdown结构清晰、内容完整
• 文件自动推送至Git仓库
• 用户可通过简单指令触发完整流程
• 测试收藏夹（5-10个视频）处理成功
• 文档完整，新用户可独立使用

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执行选项

方案1: 单代理顺序执行（推荐）

• 在当前会话中按Checkpoint顺序执行
• 每个Checkpoint完成后确认再继续
• 适合逐步验证和及时调整

方案2: 多代理并行执行

• Checkpoint 1-3 并行（独立模块开发）
• Checkpoint 4-6 并行（独立模块开发）
• Checkpoint 7-8 顺序执行（测试集成）
• 适合快速推进，但需后期集成调试

建议: 选择方案1，按顺序开发，确保每个模块稳定后再继续。

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下一步行动

1. 选择执行方案（单代理 / 多代理）
2. 开始 Checkpoint 1: 项目脚手架搭建
3. 或先确认: 是否有配置项需要提前准备（Git仓库地址、API Key等）