Bilibili Video Analyzer

Description

B站视频内容分析工具。提供视频URL后，自动下载视频、拆解成帧图片，然后使用AI分析内容，最终生成高质量的专题文档或实操教程。

核心特点:

• 不是简单的时间线记录，而是重新组织整理成一篇完整的文档

• 实操类视频 → 生成可直接使用的操作教程

• 知识类视频 → 生成结构化的专题文档

• 报告中插入关键截图，使用 格式

Source & Documentation

工具 用途 文档

FFmpeg 视频拆帧 官网 / 文档

Bilibili API 视频下载 API文档

Installation

1. 安装 .NET 10 SDK

脚本使用 .NET 10 单文件执行功能，需要安装 .NET 10 SDK。

下载地址: https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/10.0

验证安装:

dotnet --version

2. 安装 FFmpeg

Windows:

Chocolatey

choco install ffmpeg

或 Scoop

scoop install ffmpeg

或手动下载: https://ffmpeg.org/download.html

macOS:

brew install ffmpeg

Linux:

Ubuntu/Debian

sudo apt install ffmpeg

CentOS/RHEL

sudo yum install ffmpeg

验证安装:

ffmpeg -version

Trigger

• /bilibili-analyzer 命令

• 用户请求分析B站视频

• 用户提供B站视频链接并要求分析

Provided Script

本 skill 提供了 scripts/prepare.cs 脚本用于下载视频和提取帧图片。

脚本位置: skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs

运行方式: 使用 .NET 10 单文件执行功能

使用方法

基本用法

dotnet run scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录>

示例

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output

长视频（降低帧率）

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --fps 0.5

参数说明

参数 说明 默认值

url

B站视频URL（必需）

-o, --output

输出目录 当前目录

--fps

每秒提取帧数 1.0

--similarity

相似度阈值（0-1），超过此值的相邻帧会被去重 0.80

--no-dedup

禁用相似帧去重 false

--video-only

只下载视频，不提取帧 false

--frames-only

只提取帧（需已有video.mp4） false

相似帧去重

脚本会自动对相邻帧进行相似度检测，去除相似度超过阈值（默认80%）的重复帧：

• 使用 ffmpeg 的 SSIM/PSNR 算法计算相似度

• 只比较相邻帧，不会跨帧比较

• 去重后自动重新编号（frame_0001.jpg, frame_0002.jpg, ...）

• 可通过 --similarity 0.85 调整阈值

• 可通过 --no-dedup 禁用去重

输出结构

<输出目录>/ ├── video.mp4 # 下载的视频文件 └── images/ # 帧图片目录 ├── frame_0001.jpg ├── frame_0002.jpg ├── frame_0003.jpg └── ...

Workflow (Prompt)

你是一个视频内容分析助手。当用户提供B站视频链接时，按以下步骤执行：

Step 1: 下载视频并拆帧

使用提供的脚本下载视频并拆解成帧图片：

dotnet run skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs "<视频URL>" -o <输出目录>

注意事项:

• 短视频（<10分钟）: 使用默认 --fps 1

• 中等视频（10-30分钟）: 使用 --fps 0.5

• 长视频（>30分钟）: 使用 --fps 0.2

Step 2: 分析帧图片

使用 Task 工具分批并行分析 images/ 目录中的图片。

分批策略（根据总图片数动态计算）:

总图片数 分批数量 每批图片数

1-30 1 批 全部

31-60 2 批 约 15-30 张/批

61-120 3 批 约 20-40 张/批

121-200 4 批 约 30-50 张/批

200+ 5 批 平均分配

计算公式:

总图片数 <= 30: 1 批 总图片数 <= 60: 2 批 总图片数 <= 120: 3 批 总图片数 <= 200: 4 批 总图片数 > 200: 5 批

每批图片数 = 总图片数 / 分批数量（向上取整）

示例：假设有 85 张图片 → 分 3 批

Task 1: 分析 frame_0001.jpg ~ frame_0029.jpg（29张） Task 2: 分析 frame_0030.jpg ~ frame_0058.jpg（29张） Task 3: 分析 frame_0059.jpg ~ frame_0085.jpg（27张）

Task Prompt 模板:

读取并分析 <输出目录>/images/ 目录下的 frame_0001.jpg 到 frame_0020.jpg（共20张图片）。

【重要要求】 你的响应必须是这些图片内容的【完整详细报告】，不要省略任何信息。

对每张图片，详细记录：

1. 帧号: frame_xxxx.jpg
2. 场景类型: 代码编辑器/终端/浏览器/PPT/对话/其他
3. 界面内容:
   • 窗口标题、菜单、按钮等UI元素
   • 当前打开的文件/页面
4. 文字内容:
   • 完整转录屏幕上的所有文字
   • 代码内容（完整复制，保留格式）
   • 终端命令和输出
   • 注释和说明文字
5. 操作动作:
   • 鼠标位置、点击目标
   • 正在进行的操作
6. 关键信息:
   • 重要的配置项
   • 关键步骤说明
   • 错误信息或警告

【输出格式】

frame_0001.jpg

• 场景: [场景类型]
• 内容: [详细描述]
• 文字/代码:

[完整的文字或代码内容]

• 操作: [正在进行的操作]
• 要点: [关键信息]

frame_0002.jpg

...

【注意】

• 不要省略任何图片
• 代码和文字必须完整转录
• 信息越详细越好

分析要点:

• 完整转录所有文字和代码内容

• 详细描述界面元素和操作步骤

• 记录每张图片的关键信息

• 标注重要的截图帧号（如 frame_0042.jpg）

Step 3: 生成文档

根据视频类型，将分析结果重新组织整理成 视频分析.md ：

判断视频类型:

• 实操类: 编程教程、软件操作、配置演示等

• 知识类: 概念讲解、原理分析、经验分享等

【关键】图片与内容必须严格对应:

错误示例 ❌:

安装 Node.js

首先下载 Node.js... ← 图片可能是其他内容

正确示例 ✅:

安装 Node.js

首先下载 Node.js... ← 图片确实是下载页面

生成文档的正确流程:

先整理所有 Task 返回的分析结果

• 汇总所有帧的分析内容

• 建立「帧号 → 内容」的对应关系

按主题重新组织内容（不是按时间顺序）

• 将相关内容归类到同一章节

• 确定每个章节需要哪些帧的信息

插入图片时必须核对

• 只插入与当前内容直接相关的图片

• 图片描述要准确反映图片实际内容

• 使用格式:

代码必须来自图片中的实际代码

• 不要自己编造代码

• 代码块标注来源: <!-- 来自 frame_0025 -->

重要原则:

• 图文对应 - 每张图片必须与其上下文内容匹配

• 不要时间线流水账 - 重新组织内容，像写文章一样

• 结构清晰 - 有章节划分和逻辑顺序

• 代码真实 - 只使用图片中出现的代码，不要编造

• 独立可读 - 不看视频也能完全理解

Output Format

实操教程类

{教程主题}

简介

{教程目标} {前置条件和要求}

环境准备

{需要安装的软件} {配置要求}

操作步骤

1. {步骤标题}

{详细说明，内容必须与下方图片对应}

<!-- 代码来自 frame_xxxx --> 代码块

2. {步骤标题}

{详细说明}

...

完整代码

<!-- 汇总自 frame_xxxx, frame_xxxx, frame_xxxx --> {汇总所有代码片段，标注来源帧号}

常见问题

{可能遇到的问题和解决方案}

总结

{核心要点回顾} {延伸学习建议}

知识文档类

{主题}

概述

{主题背景介绍} {为什么重要}

{章节1标题}

{内容，必须与配图对应}

{章节2标题}

{内容}

核心要点

• 要点1
• 要点2
• 要点3

延伸阅读

{相关资源和建议}

图片插入规范

规则 说明

帧号必须标注

描述必须准确 描述图片的实际内容，不是期望内容

内容必须匹配 图片上方/下方的文字必须与图片内容相关

代码标注来源 <!-- 代码来自 frame_0025 -->

不要乱插图 没有合适的图就不插，不要强行配图

API Reference

Bilibili API

脚本使用 Bilibili 官方 API 下载视频：

获取视频信息

GET https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xx411c7mD

获取播放地址

GET https://api.bilibili.com/x/player/playurl?bvid=BV1xx411c7mD&#x26;cid={cid}&#x26;qn=80&#x26;fnval=1

API 文档: https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect

FFmpeg 拆帧命令

每秒1帧

ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

每秒0.5帧（每2秒1帧）

ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=0.5" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

指定时间范围

ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:01:00 -to 00:05:00 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

提取关键帧（场景变化）

ffmpeg -i video.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)'" -vsync vfr -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

更多选项: https://ffmpeg.org/ffmpeg.html

Examples

示例1: 分析编程教程

1. 下载并拆帧

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./react-tutorial

2. 分析图片（使用 Task 工具）

3. 生成 react-tutorial/视频分析.md

示例2: 分析长视频

降低帧率，减少图片数量

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./long-video --fps 0.2

示例3: 只下载视频

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --video-only

Quality Checklist

生成文档前，逐项检查以下要求：

内容质量

• 内容重新组织，不是时间线流水账

• 章节结构清晰，有逻辑顺序

• 不看视频也能理解全部内容

• 包含环境准备/前置条件说明

• 包含总结和核心要点

图文对应（重要！）

• 每张图片都标注了帧号:

• 图片描述准确反映图片实际内容

• 图片上下文的文字与图片内容直接相关

• 没有随意插入不相关的图片

• 代码块标注了来源帧号: <!-- 来自 frame_xxxx -->

代码质量

• 代码来自图片中的实际代码，不是编造的

• 代码片段完整，可直接复制使用

• 完整代码章节汇总了所有代码并标注来源

Tags

bilibili , video-analysis , ai , frame-extraction , markdown , tutorial , ffmpeg , dotnet

Compatibility

• Codex: Yes

• Claude Code: Yes