DyNote

把抖音视频变成可复用的数据资产，再按你的问题生成学习笔记。

DyNote 是一个面向 Codex 这类 Agent 的抖音学习工具。你给它抖音分享文案、视频链接、账号主页、话题关键词或评论分析任务，它会先保存字幕、转写、评论、元数据等原始资产，再从这些资产里按你的目标整理成可追溯的 Markdown 笔记。

它适合这些场景：

• 单条视频：总结内容、生成学习笔记、拆脚本、提取可复用选题。
• 评论区：默认先备份前 100 条主评论及对应楼中楼样本，必要时再全量抓取可见评论，整理用户需求、反对意见、购买顾虑、高频反馈和选题线索。
• 账号与话题：分析定位、栏目结构、钩子模板、内容模式和竞品样本。
• 知识库归档：保存原始材料、证据等级、元数据和后续可追问的笔记。

核心特点

• 事实主干优先：先找独立字幕轨；大多数抖音视频没有字幕时，主要依赖本地自动语音识别。中文视频优先复用 Qwen3-ASR，外语视频再用 Whisper 系后端。
• 资产先行，笔记后置：先把字幕、转写、评论和元数据变成 assets/，再按学习、复盘、评论洞察或写作需求生成笔记。
• 低密度再补视觉：长视频如果转写很少，DyNote 会优先提醒你用抖音网页版 问AI / 识别画面、关键帧或 OCR 补画面理解，不会把稀疏文本硬写成完整解析。
• 防幻觉分级：抖音问 AI 很适合补画面和时间线，但不能提取完整字幕；豆包只在抖音 AI 不可用或质量弱时备用，搜索式回答会标成草稿或假设。
• 不重复花时间：已有 douyin_ai_brief.md、transcript.txt、segments.json、metadata.json、note_budget.json 时，会先复用，只补真正缺的证据。
• 资产包优先：字幕、转写、评论样本或完整评论会进入 assets/，后续可以继续做评论聚类、用户研究、脚本复盘和知识库检索。
• 继承 Bili Note 的笔记逻辑：先保存原始材料，再根据视频时长、信息密度和互动质量生成适合长度的学习笔记。

快速使用

1. 安装

把下面这句话发给 Agent：

请帮我安装这个 skill：
https://github.com/Rimagination/dy-note

2. 分析一条视频

在抖音里点分享，复制完整分享文案，然后发给 Agent：

请用 DyNote 分析这条抖音视频，先拿字幕或本地转写；如果转写太少，再用抖音问 AI 补画面：
8.28 x@F.uf gbA:/ 07/06 :9pm 铁板牛排+炸土豆饼 向阳而生 # 助眠 # 治愈 # 美食 # 野外烹饪 # 牛排 https://v.douyin.com/xxxxxxx/ 复制此链接，打开Dou音搜索，直接观看视频！

你也可以直接说：

请用 DyNote 把这条抖音视频整理成学习笔记，保留来源和证据等级。

3. 分析评论、账号或话题

请用 DyNote 分析这条抖音视频和评论区，先抓前100条主评论和楼中楼样本，再看用户需求、反对意见和可复用选题。

请用 DyNote 分析这个抖音账号的内容定位、栏目结构和选题模式。

请用 DyNote 围绕“野外烹饪”这个话题做样本分析，先低成本筛选，再挑值得深挖的视频。

4. 保存到你的知识库

帮我存放在：“D:\知识库\短视频分析” 里。

5. 复用已有结果

请用 DyNote 先检查已有输出目录，不要重复跑抖音内置 AI、豆包、下载视频或本地自动语音识别。

默认路线

DyNote 会先判断你真正想要什么，再决定证据深度：

你的目标	默认路线	适合输出
先知道视频讲什么	可用抖音网页版 问AI 快读，但标注为草稿	快速摘要、时间线、选题判断
做学习笔记	先建立资产包，再按 note_budget.json 和你的目标写笔记	assets/、learning_note.md
要逐句内容或引用	字幕轨优先，没有再本地自动语音识别	transcript.cleaned.md、transcript.txt
拆镜头、商品、画面文字	先用转写固定文案，再用 问AI / 识别画面、关键帧、OCR 或人工检查	画面证据、镜头/场景分析
看用户反馈	先抓前 100 条主评论和楼中楼样本；需要复核时再全量抓取	评论洞察、反对意见、需求列表
做账号或话题研究	先采样，再深挖关键视频	样本表、模式总结、研究简报

事实路线：学习笔记、逐句引用、脚本拆解和事实核查默认以字幕/本地转写为主。视觉路线：当 note_budget.json 提示转写密度低，或任务需要画面、贴纸文字、商品/价格、操作步骤时，再补抖音 问AI / 识别画面、关键帧或 OCR。

备用路线：如果抖音内置 AI 不可用或回答质量弱，DyNote 可以用已登录豆包网页版做快读；如果豆包结果是搜索派生内容，会标注为草稿或假设，不会当作完整字幕、逐帧视觉证据或最终事实。

输出内容

一次完整分析通常有两层结果。原始资产是事实层，笔记是按你的问题生成的学习视图。

• 主笔记：给人读的总结、学习笔记、脚本拆解、评论洞察或研究简报。
• 原始材料包：给复核、续写和追问用的结构化证据。

常见文件：

文件	用途
douyin_ai_brief.md / douyin_ai_brief.json	抖音网页版 问AI 的章节要点、时间线、画面补证和证据等级
doubao_brief.md / doubao_brief.json	备用豆包快读结果，只作为草稿或待核验假设
transcript.cleaned.md	适合阅读的视频文本材料
transcript.txt	适合继续总结、检索或写作的纯文本
segments.json	结构化片段，方便后续查证
assets/transcripts/	字幕、转写和时间片段资产
assets/comments/	评论样本或完整评论 JSON/CSV、JSONL 明细和评论 Markdown
assets/asset_manifest.json	后续再分析的资产入口
metadata.json	来源、作者、时长和输出清单
note_budget.json	推荐笔记长度、写作粒度和画面依赖提示
learning_note.md	最终学习笔记
note_score.json	笔记长度和信噪比检查

依赖与环境

第一次使用、换机器、浏览器路线失败，或准备转写音频前，让 Agent 检查环境：

请帮我检查 DyNote 的运行环境，并告诉我当前能走字幕/本地文本整理、中文 Qwen3-ASR、抖音问 AI 画面补证、备用豆包快读还是 Whisper 兜底。

Agent 会运行：

python scripts/check_environment.py

依赖按能力分层：