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✓ 可直接安装
在 DeepSeek Harness 中，将课程、讲座、教程、纪录片、会议和演讲视频转化为结构化学习笔记。
自动检查通过：npm 包已发布且 engines 声明满足基线（声明 Node ^22.19.0 || >=24.0.0）；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。 · 最近上游提交 2026/9/21 · 已提供中文文档
选择性启用 DeepSeek Harness 技能包，可将课程、讲座、教程、纪录片、会议和演讲视频转化为结构化学习笔记。
综合分
29.9
GitHub 分
29.9
用户评分
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周下载量
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安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add dsh-video-to-notesnpm 包 dsh-video-to-notes 已校验归属本仓库，走 npm 安装最省事
信任档位：已验证本站已于 1 天前真实安装成功（L4 · 真实安装）
- 是什么
- dsh 原生插件 · chat
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功（L4 · 真实安装，非静态推断）
- 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 4 天前
档位由下列信号合成：本站实装验证（真实安装，当前最高到 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。 验证判据与等级说明 →
🟢实装验证通过· 2026/9/24
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功，非静态推断。
数据截至 2026/9/22（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✓npm 包dsh-video-to-notes @ 0.1.0
✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/22 15:34:08
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-video-to-notes 在 DeepSeek Harness 中，将课程、讲座、教程、纪录片、会议和演讲视频转化为结构化学习笔记。 将视频（课程 / 讲座 / 教程 / 纪录片 / 会议 / 演讲等）自动转为高质量结构化学习笔记的 DSH 技能包。 看视频 ≠ 学会。笔记才是真正属于你的知识。 安装 dsh plugin --profile web add dsh-video-to-notes 之后重启 DSH。该捆绑包仅应用一行补丁，不更改其他任何内容。 该捆绑包的作用 此包不包含任何运行时插件逻辑。其实质是单个 Skill： skills/video-to-notes/ ├── SKILL.md 技能说明与路由描述 ├── scripts/transcribe.py ffmpeg + Whisper 语音转文字 ├── scripts/download_video.py yt-dlp 网络下载 └── references/ 笔记模板与详细工作流 cordis.patch.yml 插入一行 @deepseek-ai/dsh-skill-filesystem，将打包的 skills/ 目录挂载为隔离的 provider（includeDefaultRoots: false），因此该捆绑包贡献了 video-to-notes 技能，而不会触及项目或用户的技能根目录。技能根目录通过 profile 自身的模块解析——即已安装的 npm 标识——来解析，绝不从拼接在 baseUrl 上的路径解析。 要求 该技能驱动本地工具；DSH 不会为你安装它们。 | 工具 | 作用 | 安装 | | --- | --- | --- | | python3 | 运行捆绑的脚本 | brew install python3 | | ffmpeg / ffprobe | 音频提取、静音裁剪、变速 | brew install ffmpeg | | openai-whisper | 语音识别 | pip3 install openai-whisper | | yt-dlp | 可选，仅用于视频 URL | pip3 install yt-dlp | 该技能指示 agent 检测缺失的依赖项、列出其名称，并在安装任何内容之前等待你的明确确认。 该技能的作用 1. 检测依赖项 —— 准确报告缺失的内容，并在安装前询问。 2. 获取视频 —— 本地路径，或在你确认输出目录后使用 yt-dlp 下载的 URL。 3. 转录 —— 使用 Whisper 并按场景设置默认值（普通视频用 base，长视频用 turbo，中文用 --language zh，可选的 --strip-silence 和 --speed 加速）。 4. 撰写笔记 —— 语义分块生成章节大纲，为长内容提供可选的 Mermaid 知识图谱，⭐/🔧/⚠️ 强调标记，结尾的速查卡片，以及与内容类型（技术教程、课堂、演讲、纪录片）相匹配的风格。 模型选择、设备选择（CUDA / Apple MPS / CPU）、速度和笔记格式均由该技能决定；你只需提供视频和任何偏好。 隐私与版权 转录文本和笔记可能包含敏感内容——不再需要时请审阅并删除它们。下载第三方视频必须遵守来源平台的服务条款；请仅用于个人学习。 许可证 MIT