DeepSeek Harness 插件:只发一条 B 站链接,就自动总结视频内容
31/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/26 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Aurum807/dsh-bilibili-video-summary该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · platform
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 13 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
可执行外部命令
查看扫描证据(共 2 处,展示前 2 条)
- 执行外部命令来自配置/变量lib/video-material.mjs:108
const result = spawnSync(cmd, args, { - 执行外部命令来自配置/变量lib/video-material.mjs:315
child = spawn(argv[0], argv.slice(1), {
扫描于 2026/11/2(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-skill@deepseek-ai/dsh-tools给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-bilibili-video-summary
给 DeepSeek Harness(DSH)用的插件:在对话里只发一条 B 站视频链接、不提任何要求时,自动开始总结这个视频。
不是把链接丢给模型让它猜,而是先把视频变成可总结的素材——逐段时间轴转写稿 + 关键帧拼图——再按一套固定的方法论产出总结。画面和文字互相校正,避免语音识别把人名、型号、数字说错。
装上之后是什么体验
你:https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD/
助手:(自动取素材、读拼图通读画面、回读关键帧核对参数)→ 直接给出一份结论先行的中文总结。
用户明确说了要干什么时(例如「总结这个」「讲了什么」「帮我翻译」),按用户的说法来,插件不会抢着注入自己的流程。
它解决的问题
直接把视频链接给大模型,通常只能得到三种结果:复述标题、复述简介、或者编。原因是模型拿不到视频内容。
这个插件补上两样东西:
1. 转写稿——优先用 UP 主自己上传的字幕;没有的话用语音识别,带时间轴,可回查原话。
2. 画面——按固定间隔抽关键帧,再拼成 16 格「接触印相纸」。一份 20 分钟的视频,逐张读图要 190 次以上,读拼图只要 12 次左右,全片结构一眼看完,具体参数再回读单帧核对。
安装
需要先有 DSH。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-bilibili-video-summary
给 DeepSeek Harness(DSH)用的插件:在对话里只发一条 B 站视频链接、不提任何要求时,自动开始总结这个视频。
不是把链接丢给模型让它猜,而是先把视频变成可总结的素材——逐段时间轴转写稿 + 关键帧拼图——再按一套固定的方法论产出总结。画面和文字互相校正,避免语音识别把人名、型号、数字说错。
装上之后是什么体验
你:https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD/
助手:(自动取素材、读拼图通读画面、回读关键帧核对参数)→ 直接给出一份结论先行的中文总结。
用户明确说了要干什么时(例如「总结这个」「讲了什么」「帮我翻译」),按用户的说法来,插件不会抢着注入自己的流程。
它解决的问题
直接把视频链接给大模型,通常只能得到三种结果:复述标题、复述简介、或者编。原因是模型拿不到视频内容。
这个插件补上两样东西:
1. 转写稿——优先用 UP 主自己上传的字幕;没有的话用语音识别,带时间轴,可回查原话。
2. 画面——按固定间隔抽关键帧,再拼成 16 格「接触印相纸」。一份 20 分钟的视频,逐张读图要 190 次以上,读拼图只要 12 次左右,全片结构一眼看完,具体参数再回读单帧核对。
安装
需要先有 DSH。本插件按 DSH bundle 规范打包,装完即用:
从 npm 安装
dsh plugin --profile web add dsh-bilibili-video-summary
本地开发:直接指向本目录
dsh plugin --profile web add link:/绝对路径/dsh-bilibili-video-summary
装好后重启 DSH,插件会同时注册一个工具(video_material)和一个 skill(bilibili-video-summary)。
外部依赖
视频下载和转码依赖两个命令行工具,语音转写可选装一个 Python 包——插件会自己找,找不到时会给出安装提示:
| 依赖 | 用途 | 缺失影响 |
| yt-dlp | 下载视频/音频、抓站方字幕 | 完全不可用 |
| ffmpeg(含 ffprobe) | 抽帧、分离音轨 | 只能拿转写稿,没有画面 |
| faster-whisper(可选) | 没有站方字幕时做语音转写 | 退回到「只有画面素材」 |
转写引擎按三级回退自动找,默认不需要你配置:
1. 站方字幕 —— UP 主自己上传的字幕,最准也最快,有就直接用。
2. 本机 faster-whisper —— 装了 pip install faster-whisper 就自动探测(连同模型缓存目录一起找),默认 small 模型、CPU、int8。20 分钟视频大约 2 分钟出稿。
3. 自定义命令 —— 设环境变量 VIDEOSUM_ASR_CMD 指向任何「音频 → 带时间戳文本」的命令, {audio} 替换成音频文件路径、{out} 替换成输出 txt 路径。适合已经装了别的引擎的人。
插件自带一份调用脚本,可以照它的参数写:
例:用自带脚本换更大的模型(参数:--audio --out --model --lang --beam-size)
VIDEOSUM_ASR_CMD=python <插件目录>/lib/asr/faster_whisper_asr.py --audio {audio} --out {out} --model medium
三者都没有时,插件仍会产出全部画面素材,只是缺少逐字内容——总结照做,细节靠画面核对。
node lib/video-material.mjs doctor 会显示当前实际命中的是哪一级。
在 Windows 上,DSH 里跑的命令可能拿不到你交互式 shell 的 PATH。若插件报找不到工具,用环境变量显式指定即可:
VIDEOSUM_YTDLP=D:\path\to\yt-dlp.exe
VIDEOSUM_FFMPEG=D:\path\to\ffmpeg.exe
VIDEOSUM_FFPROBE=D:\path\to\ffprobe.exe
只有 yt_dlp 模块、没有 yt-dlp 可执行文件
如果 yt-dlp 是作为一个 Python 包放在某个目录里(而不是装在解释器的 site-packages),把它所在目录加进来,插件就会用 python -m yt_dlp 调用:
VIDEOSUM_PYLIBS=D:\path\to\dir-containing-yt_dlp
这一点特别值得留意:文件存在不等于能用。yt_dlp 目录躺在那里但不在 PYTHONPATH 里时,import yt_dlp 会报 No module named yt_dlp。所以插件对每个候选都真的跑一次 --version 验证,doctor 报出来的版本号就是实测结果。
用法
大多数时候不用管——贴链接就行。也可以显式用它:
- 模型侧工具:video_material({ action: "probe", url }) 先看是不是目标视频;
video_material({ action: "material", url, every: 3 }) 准备全部素材。
- 命令行(不经过模型,手动跑素材流水线):
node lib/video-material.mjs doctor # 检查 yt-dlp / ffmpeg / 转写引擎是否就绪(会显示命中哪一级)
node lib/video-material.mjs probe --url <URL>
node lib/video-material.mjs material --url <URL> --every 3
产物
默认输出到 ./vidsum_out/<视频标题>/:
| 文件 | 内容 |
| meta.json | 标题、作者、时长、播放量、简介、章节 |
| transcript.txt | [起-止] 文本 逐段时间轴转写 |
| transcript.srt | 同名 SRT 字幕,可当字幕文件用 |
| frames/f_.jpg | 关键帧单张(默认宽 640) |
| frames_index.txt | 单帧 ↔ 时间点对照 |
| sheets/sheet_.jpg | 4×4 关键帧拼图 |
| sheets_index.txt | 拼图每格 ↔ 时间点对照 |
参数
| 参数 | 默认 | 说明 |
| --every | 3 | 抽帧间隔秒。演示类调小(1~2),口播访谈调大(5~10) |
| --width | 640 | 关键帧宽度。读取耗时主要看像素数,640 宽约为 960 宽的一半,字幕仍可辨认 |
| --max-frames | 192 | 上限;视频过长时插件会自动放宽间隔以覆盖全片 |
| --grid / --cell | 4x4 / 384 | 拼图布局与每格宽度 |
| --audio-only | 关 | 只下音频,省流量 |
| --no-sheets / --no-asr | 关 | 跳过拼图 / 跳过转写 |
总结方法论
插件的 skill 里固化了这几条(也是它比「让模型自己看着办」稳定的原因):
1. 先给一句话结论,再展开。细节堆太多会把主线埋掉——用户看不懂通常不是因为信息不够。
2. 两遍法读画面:先读拼图通读全片,再回读关键帧核对具体参数。
3. 语音识别结果不可全信:型号、人名、数字一律回画面核对;核对不到就标存疑,不假装确定。
4. 静止文档类视频以画面文字为准,实拍类视频以讲述为准、画面用来确认型号与数据。
5. 不添加视频里没有的信息,争议内容标明是作者观点;对线类视频说明这是单方面说法。
常见故障
| 现象 | 原因 | 处理 |
| No module named yt_dlp | yt-dlp 以 Python 模块形式存在,但不在 PYTHONPATH 里 | 设 VIDEOSUM_PYLIBS 指向含 yt_dlp 的目录 |
| HTTP Error 412 | 没有 cookies,B 站拒绝 | 放好 cookies/bilibili.txt |
| HTTP Error 567 Unknown Status | 媒体下载走了连不上 B 站 CDN 的本地代理 | 见下 |
| PermissionError 指向 cookie 文件 | cookie 文件在只读位置,yt-dlp 退出时回写失败 | 插件已自动复制到可写位置;若仍出现,把 cookie 放到可写目录 |
567 这个坑最值得说,因为它的报错完全看不出原因。yt-dlp 会读系统代理设置,如果本机有个代理(例如 127.0.0.1:7890)而它连不通 B 站 CDN,每一个媒体分片都会被判成 567;此时 --simulate 解析直链是正常的,只有真正传数据才失败,所以很容易误判成限流或权限问题。
插件对 B 站域名自动追加 NO_PROXY(bilibili.com、bilivideo.com、hdslb.com、b23.tv),其他站点仍走你原有的代理设置。如果你手动调 yt-dlp 也遇到,加 --proxy "" 即可。
已知限制
- B 站高画质与部分字幕需要登录。插件会自动读取工作区 cookies/bilibili.txt(Netscape 格式)或 --cookies 指定的文件。Cookie 会过期,过期后请重新导出。
- 转写质量取决于 ASR 引擎与音质;本插件不改善识别本身,只保证错误能被画面校正。
- 只对用户消息里只有链接的情况自动触发。如果同时贴了多条链接,只会总结第一条——想让插件逐条处理,直说即可。
- 抽帧是等间隔的,不是「智能选帧」。全屏 PPT 或长时间静止画面会有大量重复帧。
- 索引文件(frames_index.txt、sheets_index.txt)的表头是 ASCII,这是刻意的:按 GBK 解码中文会把表头变成乱码,而这些索引正是用来看时间点的。
开源协议
MIT,见 LICENSE。预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
Aurum807/dsh-bilibili-video-summary
DeepSeek Harness 插件:只发一条 B 站链接,就自动总结视频内容
相关插件 · 平台集成
智能体工程课walkinglabs/learn-harness-engineering
一门项目制课程,教你搭建环境、管理状态、做验证、加控制机制,让 AI 编程智能体稳定干活。
★ 21,155已汉化DSH
71.7
视频翻译配音liuzhao1225/YouDub-webui
开源视频本地化工作台:导入视频,识别、翻译并逐句克隆原声,生成字幕和配音成片。
★ 5,792已汉化Cordis
71.4
失败经验库Ikalus1988/MisakaNet
📚 零依赖、由 git 支撑的微课程库,让 AI 智能体异步分享并检索经过验证的调试经验。| https://misakanet.org
★ 550已汉化DSH
71.2
桌面智能体工作区freestylefly/wesight
WeSight 是开源桌面控制台,面向本地 AI 智能体。它帮你安装或复用 Claude…
★ 933已汉化MCP
71
IM 机器人接入xmanrui/dsh-im
让 DeepSeek Harness 触手可及 Connecting DeepSeek Harness
★ 3,110已汉化DeepSeek 客户端
70.9
中国平台研究引擎Jesseovo/last30days-skill-cn
给 AI Agent 的中文互联网研究 Skill:检索 8 大平台最近 30…
★ 2,031已汉化DSH
70.7
这是你的仓库?认领条目