Web Content Summarizer 简介


最近用 AI 快速撸了一个 skill,支持把互联网上值得学习的内容(视频、文章、PDF),一键变成可以搜索、引用、回顾的本地知识笔记。

为什么做这个

视频作为一种信息载体,往往已经是作者在精炼演讲稿后进一步提炼出的精华。只要能尽量客观地分析作者的观点,往往是一种比较高效的信息摄取方式。同时个人平时有刷 B 站的习惯,但是情况是:看的时候觉得收获满满,过一周只记得”好像讲得不错”,核心内容全忘了。想记笔记就得暂停、打字、回放,一小时的视频能折腾三小时。后来尝试用 Whisper 转录,但又遇到一堆新问题——

遇到的问题怎么解决的
每次处理视频要手动下载音频、转格式、跑模型,步骤繁琐给一个 URL,自动走完下载→转码→转录→总结全流程
没有 GPU 的电脑跑不动 large 模型,有 GPU 的又经常 CUDA OOM自动检测硬件,GPU 用 large-v3,CPU 用 base;模型加载失败自动降级
中文语音识别准确率参差不齐,专业术语容易错优先获取 B 站官方字幕(AI 字幕/手动字幕),实在没有才走 ASR
同样的内容在 B 站、博客、PDF 上都有,每类内容要不同的处理方式自动识别 URL 类型,分发到对应的处理管线,输出统一的 Markdown 格式
Windows 下跑 Python 项目总是有各种路径、编码、DLL 问题内置 FFmpeg、自动注入 CUDA DLL、处理 Unicode 编码兼容性

它能处理什么

内容类型URL 示例处理方式
B 站视频bilibili.com/video/BV1xx...优先字幕 → 无字幕则 ASR 转录 → 结构化笔记
网页文章任何博客/新闻/文档defuddle 提取正文 → 总结
PDF*.pdf解析全文 → 总结

怎么工作的

flowchart TB

    URL --> DETECT{URL 类型}

    DETECT -->|bilibili| BILI

    DETECT -->|网页| WEB

    DETECT -->|pdf| PDF

  

    BILI --> M1[提取元信息]

    M1 --> M2{有字幕?}

    M2 -->|是| SUB[获取字幕]

    M2 -->|否| DL[下载音频]

    DL --> AUDIO[提取 16kHz WAV]

    AUDIO --> ASR[faster-whisper / FunASR<br/>GPU→large-v3 / CPU→base]

    SUB --> FMT[输出 Markdown]

    ASR --> FMT

  

    WEB --> FETCH[defuddle 提取 + 总结]

    PDF --> PDF_PARSE[直接解析 + 总结]

  

    FETCH --> FMT

    PDF_PARSE --> FMT

  

    FMT --> OUTPUT[写入 paths.json 配置的输出目录]

适合谁用

  • 经常在 B 站看技术/学习类视频,想沉淀笔记但嫌手动整理麻烦的人

  • 有信息收集习惯,想统一管理从各处看到的有价值内容的人

  • 维护个人知识库(Obsidian / 博客),需要批量导入外部内容的人

  • 想用 Whisper 做中文转录,但不想折腾环境配置、驱动、模型回退等问题的人

项目地址

GitHub: https://github.com/pbdm/web-content-summarizer