B 站视频字幕 Skill

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name: bilibili-subtitle

description: 处理 B 站（哔哩哔哩）视频字幕的完整工作流。能力包括：（1）引导用户扫码登录获取 Cookie；（2）自动获取视频字幕（优先 AI 字幕，自动回退 CC 字幕）；（3）生成视频内容摘要；（4）当用户询问"某内容在哪个时间段"时，从字幕文件中精准定位时间戳。当用户提供 B 站视频链接、BVID，或提到"b站字幕""帮我看视频""视频摘要""视频哪里讲到了""字幕提取"等任何与 B 站视频内容理解相关的场景时，务必使用此 skill。即使用户只是随口提到一个 bilibili 链接，也应该触发此 skill。

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# B 站视频字幕 Skill

> 此 skill 完全自包含，所有脚本均在 `scripts/` 目录内，无需额外项目依赖。

依赖安装

脚本只需要一个第三方库，在运行前确保已安装：

pip install requests

可选安装（用于终端显示扫码二维码）：

pip install qrcode

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核心能力

| 场景 | 你需要做什么 |

|------|------------|

| 用户给链接/BVID，想要字幕或摘要 | 检查登录 → 获取字幕 → 生成摘要 |

| 用户问"某内容在几分几秒" | 获取字幕（如已有则跳过）→ 搜索 SRT 时间戳 |

| 用户 Cookie 失效或首次使用 | 引导扫码登录 → 重新获取字幕 |

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工作流

第一步：解析 BVID

从用户输入中提取 BVID（格式：`BVxxxxxxxxxx`）。

第二步：检查字幕缓存

检查 `subtitles_output/<BVID>/<BVID>.txt` 是否已存在：

第三步：获取字幕

运行获取脚本（路径相对于 skill 目录）：

python <skill-dir>/scripts/fetch_subtitle.py <BVID> --cookie cookie.txt --output-dir subtitles_output

`<skill-dir>` 是此 SKILL.md 所在的目录路径。脚本会自动：

1. 按优先级查找 Cookie（指定路径 → 当前目录 → 脚本目录）

2. 优先获取 AI 字幕，无 AI 字幕时自动回退到 CC 字幕

3. 同时输出 `.txt`、`.srt`、`.vtt` 三种格式

**常见错误处理：**

| 错误 | 处理方式 |

|------|---------|

| Cookie 不存在/无效 | 引导用户登录（见下方"扫码登录"） |

| 该视频没有字幕 | 告知用户（硬字幕需 OCR，超出 skill 能力） |

| 网络超时 | 建议用户检查网络并重试 |

扫码登录（仅在需要时执行）

当 `cookie.txt` 不存在或已失效时，引导用户登录。

根据当前环境选择合适方式：

**方式 A：AI 可运行终端命令（如 Antigravity/Claude Code）**

1. 告知用户需要登录 B 站以获取 AI 字幕

2. 运行登录脚本：

```bash

python <skill-dir>/scripts/cookie_login.py --output cookie.txt

```

3. 脚本会在终端打印 ASCII 二维码和登录链接

4. 如果 ASCII 二维码显示不清晰，可以用以下方式生成图片二维码给用户：

```python

import qrcode

img = qrcode.make("<扫码链接URL>")

img.save("qr_login.png")

```

5. 用户在手机 B 站 App 扫码并确认后，Cookie 自动保存

6. 继续执行第三步

**方式 B：AI 无法运行命令（如 OpenClaw/Claude.ai）**

1. 引导用户自己在终端执行：

```bash

pip install requests qrcode

python <path-to-installed-skill>/scripts/cookie_login.py

```

2. 或者让用户手动获取 Cookie：

- 登录 B 站 → F12 → Application → Cookies

- 复制 `SESSDATA` 和 `bili_jct` 的值

- 写入 `cookie.txt`，格式：`SESSDATA=xxx; bili_jct=xxx`

第四步：生成摘要

读取 `subtitles_output/<BVID>/<BVID>.txt` 的纯文本字幕，生成结构化摘要：

## 视频摘要：[BVID]

### 核心主题
（一句话概括视频主要讲了什么）

### 主要内容
1. [要点一]
2. [要点二]
3. [要点三]
...

### 关键结论
（视频最后强调或总结的观点）

字幕文本很长时：

第五步：时间戳查询

当用户问"xxx 在哪个时间段"或"视频里什么时候讲到了 xxx"时：

1. 确认已有 SRT 文件（`subtitles_output/<BVID>/<BVID>.srt`）

2. 运行时间戳搜索脚本：

```bash

python <skill-dir>/scripts/search_timestamp.py \

subtitles_output/<BVID>/<BVID>.srt "<关键词>" --context 2

```

3. 将结果整理成友好格式：

- "视频在 **01:23** 左右提到了这个内容"

- 多处匹配时列出所有时间点

- 关键词找不到时，尝试近义词或分拆词搜索

> SRT 时间格式为 `HH:MM:SS,mmm`，向用户展示时简化为 `MM:SS`。

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目录结构

bilibili-subtitle/             ← skill 根目录（本目录）
├── SKILL.md                   ← 本文件
└── scripts/
    ├── fetch_subtitle.py      ← 字幕获取（自包含，无外部依赖）
    ├── search_timestamp.py    ← 时间戳搜索
    └── cookie_login.py        ← 扫码登录获取 Cookie

用户工作目录下生成：
├── cookie.txt                 ← 登录 Cookie（自动生成）
└── subtitles_output/
    └── <BVID>/
        ├── <BVID>.txt         ← 纯文本字幕（用于摘要）
        ├── <BVID>.srt         ← 带时间戳字幕（用于时间定位）
        └── <BVID>.vtt         ← VTT 格式字幕

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注意事项