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AI 视频笔记生成工具 - 让 AI 为你的视频做笔记
项目说明：本项目基于 BiliNote fork 并进行大量重构。
感谢原作者 Jeffery Huang 的杰出工作。
让 ai 自动把视频转换为 markdown 格式笔记
- 多平台支持：Bilibili、YouTube、抖音、快手、本地视频
- AI 笔记生成：支持 DeepSeek、OpenAI、Qwen 等
- 截图插入、视频跳转链接、多模态理解
- 批量执行、关键词搜索
# 安装 CLI
uv tool install bilinote-cli
# 安装 FFmpeg（必需）
brew install ffmpeg # macOS
winget install ffmpeg # Windows
# Windows还可以：从 ffmpeg.org 下载，解压后，再将 bin 文件夹路径添加到系统环境变量 PATH 中# 设置 API Key（必需）
bilinote config set DEEPSEEK_API_KEY sk-your-api-key
# 设置 Cookie（推荐，用于获取平台字幕、避免被反爬虫）
bilinote config set BILIBILI_COOKIE "SESSDATA=xxx; ..."
# 查看配置状态
bilinote config list其他配置在 ~/.bilinote/config.yaml：
- windows：
C:\Users\<user_name>\.bilinote\config.yaml
transcriber:
default_type: "bcut" # 默认音频转写器
whisper_model_size: "base"# 基础用法
bilinote process "https://www.bilibili.com/video/BV1mQ9jBcEf4"
# 批量处理
bilinote process "<url1>" "<url2>"
# 带截图和链接
bilinote process "<url>" --screenshot --link --style 学术风
# 多模态理解（AI 看画面）
bilinote process "<url>" --video-understanding --model gpt-4o
# 自定义输出目录
bilinote process "<url>" --output-dir <dir>
# 搜索视频（结果保存为 json）
bilinote search "Python 教程" --platform bilibili --output-dir <dir>
bilinote process --json "<search_result.json>" --index 2 3 8
# 其他命令
bilinote model-list # 列出可用模型
bilinote model-set-default deepseek # 设置默认模型
bilinote check # 检查环境（ffmpeg、LLM可用性）
bilinote install-shortcut # 安装 macOS 快捷指令（推荐）~/.bilinote/ #windows： C:\Users\<user_name>\.bilinote\
├── data/
│ ├── downloads/ # 下载的音频
│ ├── cache/ # 转写缓存
│ ├── output/notes/ # 生成的笔记★
│ └── state/ # 任务状态
├── config.yaml # 用户配置★
└── logs/| 命令 | 说明 |
|---|---|
process <url> |
处理视频生成笔记 |
search <keyword> |
并保存结果为 JSON |
model-list |
列出可用模型 |
model-set-default <model> |
设置默认模型 |
config set <key> <value> |
设置密钥 |
config list |
查看配置状态 |
install-shortcut |
安装快捷指令（仅限 macOS） |
check |
环境检查 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--model |
AI 模型，如 deepseek-chat, gpt-4o |
--screenshot |
插入视频截图 |
--link |
插入视频跳转链接 |
--style |
笔记风格 |
--output-dir |
输出目录路径 |
--json |
处理 json 文件的路径 |
--index |
处理 json 文件中的链接序号 |
| 可选值 | 说明 |
|---|---|
minimal |
精简 |
detailed |
详细 |
tutorial |
教程 |
xiaohongshu |
小红书风 |
academic |
学术风 |
life_journal |
生活日记 |
task_oriented |
任务导向 |
business |
业务导向 |
meeting_minutes |
会议纪要 |
- 打开 Safari 的开发者模式。
- 在浏览器中打开目标网站，按 F12（或 Cmd + Opt + I）打开开发者工具。
- 切换到 Network (网络) 标签页。
- 刷新页面，随便找一个请求，右键点击该请求。
- 选择 Copy -> Copy as cURL。
- 在你的剪贴板里，你会看到一串完整的命令，其中
-H 'cookie: ...'后面就是该网站的所有 Cookie。
安装快捷指令：终端运行 bilinote install-shortcut
使用方式：
- 浏览器内点击网址栏，选择到 B 站视频链接的网址文本。
- 点击菜单栏（屏幕左上角）的浏览器 App 名称（如“Safari”）。
- 点击【服务】 -> 【BiliNote】
brew install whisper-cpp# 创建目录并进入
mkdir -p ~/whisper-models && cd ~/whisper-models
# 下载模型（以 base 模型为例）
curl -L -o ggml-base.bin 'https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin?download=true'- 或：到 huggingface 网站 下载 whisper 模型。手动移动到模型存储目录。
⚠️ 注意：如果你选择把模型放入其他目录，那么需在config.yaml内修改模型地址。
- 访问 whisper.cpp Github Releases 页面
- 下载软件压缩包：
- CPU 版：
whisper-bin-x64.zip - NVIDIA 显卡加速版：
whisper-cublas-12.4.0-bin-x64.zip
- CPU 版：
- 解压到固定目录，如
D:\ProgramFiles\whispercpp
- 访问 Huggingface 模型页面
- 下载
ggml-base.bin（或其他模型） - 建议放入
D:\ProgramFiles\whispercpp\models\
以管理员身份打开命令提示符，执行：
setx /M PATH "D:\ProgramFiles\whispercpp;%PATH%"⚠️ 注意：上面的D:\ProgramFiles\whispercpp需替换为whisper-cli.exe所在的目录。- 重启命令提示符后生效。
- 验证是否安装成功：
whisper-cli --help - 如果安装遇到问题，建议手动在系统环境变量中添加。
在 config.yaml 中填写模型文件（如ggml-base.bin）的路径：
transcriber:
default_type: "whisper-cpp"
whisper-cpp:
model_path: "D:/ProgramFiles/whispercpp/models/ggml-base.bin" # Win
# model_path: "~/whisper-models/ggml-base.bin" # macOS⚠️ 注意：地址应该使用/而不是\⚠️ 注意：如果模型放在其他位置，model_path需相应修改。
MIT