Python MIT

BiliSum

为 Bilibili、YouTube 及本地视频提供 AI 视频摘要和知识库.AI video summarizer and knowledge base for Bilibili, YouTube and local videos.

L

lycohana

Dernière activité 10 sept. 2026
lycohana/BiliSum

607

étoiles

61

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3

issues ouvertes

ai-notesai-summarybilibilibilibili-summaryknowledge-baseobsidianragvideo-summarywhisperyoutube-summary

Ce README est souvent en anglais.


深度优化 B 站体验,同时支持 YouTube 与本地视频。自动转写、总结、图文笔记、思维导图、知识库 RAG 问答,数据全部落本地。

BiliSum 首页

CLI 与 Skills

除桌面端外,BiliSum 现在也可以通过 CLI 独立运行,或让 Codex、Claude、Cursor 等 Agent 调用。

npm install -g bilisum

bilisum summarize "https://www.bilibili.com/video/BV1xxxx"
bilisum brief "https://www.bilibili.com/video/BV1xxxx"
bilisum transcribe ./demo.mp4 --output transcript.txt

CLI 默认优先连接正在运行的桌面端,共用任务、配置和知识库;没有桌面端时也可以初始化一套独立环境:

bilisum env setup
bilisum --setting

仓库内提供 bilisum-video-understanding skill,让 Agent 根据请求自动选择完整总结、快速摘要、转写或任务状态查询:

npx skills add https://github.com/lycohana/BiliSum --skill bilisum-video-understanding

给 AI / Agent 的安装步骤见 Skills 安装说明,CLI 的环境、命令和输出格式见 CLI 使用指南。

主要能力

B 站 / YouTube / 本地视频  →  转写  →  文本笔记  →  图文笔记  →  思维导图  →  知识库
         ↓                          ↓                          ↓
    B 站扫码登录              可回溯的任务历史             AI 检索问答

图文笔记

VLM 理解型图文笔记会同时阅读原始笔记和视频截图,以画面信息重新组织文章。图片跟随对应的知识段落,不集中堆在文末。

  • 视觉模型可以独立配置,支持 OpenAI、Anthropic、兼容接口和自定义端点
  • 从候选帧提取客观事实,过滤低质量画面并精选配图
  • 支持纯文本、按时间插图和 VLM 理解型三种形式
VLM 理解型图文笔记

段落与截图交替排列的图文笔记

转写、笔记与思维导图

  • SiliconFlow ASR、多模态 ASR、本地 Whisper、FunASR(QwenASR)
  • 结构化摘要、章节时间轴、转写全文、知识笔记与重跑机制
  • 思维导图支持缩放、拖拽和节点高亮
  • 多 P 视频可批量处理,也可以生成全集总结

知识库

  • 跨视频语义检索、关键词检索与 RAG 问答
  • 自动 / 手动标签与标签关系网络
  • 支持本地 Embedding 和本地 LLM,笔记、索引与配置保存在本机
BiliSum 知识库

跨视频检索、问答与标签管理

桌面端与导入导出

  • Windows / macOS 桌面端,内置 B 站扫码登录和应用内更新
  • 导入 B 站、YouTube 和本地视频(mp4 / mkv / mov / webm)
  • 导出 Markdown、Obsidian 格式,可打包笔记和截图
  • 本地视频可选接入 Twelve Labs Pegasus,补充字幕之外的画面信息

快速开始

桌面端

从 GitHub Releases 下载 Windows 或 macOS 安装包。首次启动后在设置页配置一组转写服务和 LLM;遇到 B 站风控时,优先使用桌面端内置的扫码登录。

CLI

npm install -g bilisum
bilisum env
bilisum summarize "https://www.bilibili.com/video/BV1xxxx"

未安装桌面端时,先运行 bilisum env setup 初始化独立环境(需要 Python 3.12),再用 bilisum --setting 打开设置页。完整步骤见 CLI 使用指南。

Docker

docker pull lycohana/bilisum:latest
docker run --rm -p 3838:3838 -v bilisum-data:/data \
  -e VIDEO_SUM_ACCESS_TOKEN=your-token \
  lycohana/bilisum:latest

访问 http://127.0.0.1:3838。LLM、ASR、知识库和视觉模型的配置见 配置说明。

从源码运行

开发环境需要 Python 3.12、Node.js 20+ 和 uv:

uv sync --python 3.12 --all-packages
npm install --prefix .\apps\desktop
npm run dev

测试、打包、项目结构和发布流程见 贡献指南。

技术栈

模块 技术选型
桌面端 Electron + React + TypeScript + Vite
后端服务 FastAPI + SQLite
视频处理 yt-dlp + ffmpeg
模型接入 OpenAI-compatible / Anthropic / 本地模型 / Twelve Labs(可选)
知识库 Embedding 检索 + LLM Agent
打包分发 PyInstaller + electron-builder + Docker

配置

桌面端和 CLI 独立环境都可以通过设置页配置。环境变量、Docker 部署和配置优先级见 配置说明。

文档

文档 内容
Skills 安装说明 给 AI / Agent 阅读的 skill 安装、验证与更新步骤
CLI 使用指南 命令、环境、输出格式、服务生命周期与常见问题
配置说明 设置来源、环境变量、Docker 与 CLI 配置
贡献指南 开发环境、项目结构、测试、PR 与发布流程
文档索引 仓库内文档入口

贡献

遇到 Bug 或有想法可以开 Issue;修复、加功能或优化体验可以提交 PR。完整流程见 贡献指南。

License

MIT License © 2026 Lycohana

特别致谢:Linux Do

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