视频网站内容AI分析完整方案

1. 方案目标

本方案的目标是建立一个自动化的AI“管线”(Pipeline)，将来自B站、YouTube等视频网站的非结构化视频内容，转化为结构化的、易于理解的文字摘要和核心观点。

2. 核心架构

我们将采用“经典AI管线”方案，该方案成熟、稳定且成本可控。它分为三个主要阶段：

• 阶段 0: 数据获取 - 负责从网页链接中抓取原始的音视频数据流。
• 阶段 1: 并行分析 - 负责将音视频流“翻译”成AI可读的纯文字材料。
• 阶段 2: 汇总理解 - 负责将所有文字材料进行汇总和提炼，生成最终摘要。

3. 阶段详细描述

阶段 0: 数据获取 (Acquisition)

• 事项: 获取音视频流。
• 描述: 这是所有分析的起点。我们的程序会接收一个用户提供的视频网页URL（例如 https://www.bilibili.com/video/BV…）。
• 如何获取:
  1. 我们使用 yt-dlp 这个强大的开源工具，它能模拟浏览器访问该URL。
  2. yt-dlp 会自动解析网页复杂的代码，找出隐藏在其中的真实数据地址。
  3. 现代视频网站（如YouTube和B站）为了效率，会将“视频流”（只有画面）和“音频流”（只有声音）分开存放。yt-dlp 会同时抓取到这两个独立的流地址。
• 输出: [音频流地址] 和 [视频流地址]。

阶段 1: 并行分析 (Parallel Analysis)

• 描述: 拿到原始数据流地址后，AI开始“看”和“听”。这个阶段是并行的，三个子任务可以同时进行，将音视频“翻译”成文字。
• 1a. 听 (ASR - 语音转文字)
  • 事项: 将视频中的所有语音（旁白、对话）转换成文字稿。
  • 如何获取: 程序通过FFmpeg工具从阶段0的 [音频流地址] 实时读取音频数据，并将其“喂”给ASR（自动语音识别）大模型。
  • 输出: 一份带时间戳的结构化“语音文字稿”（例如JSON或SRT字幕文件）。这是理解视频内容最重要的材料。
• 1b. 读 (OCR - 画面文字识别)
  • 事项: 识别视频画面中出现的文字，如标题、PPT、关键信息、弹幕（如果需要）。
  • 如何获取: 程序通过FFmpeg从阶段0的 [视频流地址] 中进行“抽帧”（例如每秒抓取一张图片），然后将这些图片“喂”给OCR（光学字符识别）模型。
  • 输出: 一个包含所有被识别到的“屏幕文字”及其出现时间点的列表。
• 1c. 看 (CV - 视觉内容分析)
  • 事项: 识别视频中的关键物体、场景和动作。
  • 如何获取: 使用与(1b)相同的抽帧图片，将其“喂”给CV（计算机视觉）大模型（如YOLO等物体检测模型）。
  • 输出: 一个包含“物体或场景标签”（如：“狗”, “沙滩”, “汽车”, “烹饪”）及其出现时间点的列表。

阶段 2: 汇总理解 (Synthesis)

• 事项: 汇总所有信息，生成最终摘要。
• 描述: 这是AI管线的最后一站。AI将扮演一个“总结专家”的角色。
• 如何获取:
  1. 我们将阶段1产出的所有文字材料（语音稿、屏幕文字、视觉标签）打包。
  2. 设计一个精密的提示词（Prompt），将这些材料“喂”给一个大语言模型（LLM）。
  3. Prompt示例: “你是一个视频分析专家。请根据以下[语音稿]、[屏幕文字]和[关键画面标签]，用中文总结这个视频的核心观点、主要内容，并按时间分段概括。”
• 输出: 一份条理清晰、易于阅读的“视频内容摘要”。

4. 成本与效果的“80/20”精简方案

在实际应用中，绝大多数视频（如Vlog、演讲、评测、新闻）80%的核心信息都包含在语音中。

因此，最具成本效益的“精简方案”是：
阶段 0 (yt-dlp) → 阶段 1a (ASR) → 阶段 2 (LLM)
此方案跳过了(1b)OCR和(1c)CV两个步骤，可以大幅降低计算成本和分析时间，同时依然能准确抓住视频的核心内容。

5. 关键挑战与说明

1. 网站反爬: yt-dlp 依赖于解析对方网站代码。如果B站、腾讯等网站更新了反爬机制，yt-dlp 可能会临时失效，必须等待 yt-dlp 自身更新（运行 yt-dlp -U）。
2. DRM 内容: yt-dlp 无法处理受数字版权管理 (DRM) 加密的内容（例如腾讯/爱奇艺的付费电影）。
3. 法律与道德: 使用此管线抓取和分析视频内容，必须严格遵守视频网站的服务条款 (TOS) 和当地的版权法规。

6. 方案总结表