Об этом проекте

Это инструмент управления личными знаниями для активных пользователей Bilibili, предназначенный для пакетной обработки списка «Посмотреть позже». Он извлекает метаданные видео в исходном порядке и выполняет интеллектуальную маршрутизацию по длительности, разделу и автору: расслабляющий контент, такой как чистая музыка, флористика и ASMR, описывается одной фразой; для видео с официальным ИИ-планом напрямую используется этот план; для видео с субтитрами полные субтитры загружаются через интерфейс с WBI-подписью; длинные видео без субтитров можно скачать, конвертировать в MP3 и передать в Feishu Miaoji для транскрибации. Затем выбранная пользователем большая языковая модель (например, Doubao, Qwen, DeepSeek) генерирует плотное резюме на китайском языке, включающее основные тезисы, данные и цепочку аргументации. Результаты можно записывать в облачные документы Feishu: каждое резюме представлено в виде нативного блока-галочки Todo с сохранением исходного номера Bilibili, автоматическим разделением на главы каждые 100 записей и выделением ключевых фраз жирным шрифтом для удобного сопоставления с веб-страницей и отметки прочитанного. Инструмент предоставляет скрипты командной строки, промежуточный формат JSON и схему развёртывания по расписанию на NAS; запись в Feishu является опциональным расширением. Приведённая в README оценка стоимости показывает, что обработка 717 видео общей длительностью около 127 часов с использованием Qwen3.8-Flash обходится примерно в 0,7–1,0 юаня. Проект распространяется под лицензией MIT. Основные скрипты — bili_digest.py (получение данных, WBI-подпись, маршрутизация) и transcribe_fallback.py (резервная транскрибация через Miaoji). Блоки-галочки Feishu Todo уже реализованы; в дальнейших планах — поддержка определения состояния отметки и автоматическое удаление соответствующих видео из списка «Посмотреть позже» на Bilibili.