dsh-video-digest
DSH 插件：将视频链接（Bilibili / YouTube / 任意页面）转换为基于文字稿的摘要，无需离开聊天。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:hunyu-feng/dsh-video-digest#9d32ea2329f36c86e6822758bd89ffbd5d95ff40Video Digest 以 dsh-video-digest 发布，当前版本为 1.0.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
把视频链接丢给 DSH，拿回一份带依据的总结：它读什么、没读到什么，都会写在结果里。
一个 DeepSeek Harness 插件，注册两个工具：
| 工具 | 作用 |
|---|---|
video_digest | 链接 → 抓取可读材料 → 调用当前默认模型 → 结构化总结（标题、一句话结论、正文、要点、时间线、依据、置信度） |
video_transcript | 链接 → 只取带时间码的字幕逐字稿，不调用模型 |
支持 B 站（BV/av、多分 P、b23.tv 短链）、YouTube，以及任何带视频元信息的普通网页；装了 yt-dlp 之后还能抓更多站点的字幕。
这是本插件最重要的设计取舍：它不解码画面和音频（那需要 ffmpeg + 语音识别模型，代价和失败率都高得多），而是按可用性从高到低找材料，然后在结果里如实标注用了哪一档。
| 材料 | 需要什么 | 强度 |
|---|---|---|
| 字幕逐字稿 | B 站登录 cookie（SESSDATA）/ yt-dlp | 高 —— 真正逐字读完 |
| B 站官方 AI 总结 | B 站登录 cookie | 高 |
章节（view_points）、简介、标签 | 不需要 | 中 |
| 弹幕采样 + 热评 | 不需要 | 低，只作侧写 |
| 页面正文 / OG 元信息 | 不需要 | 视页面而定 |
因此输出里永远有 basis（依据）和 confidence（high / medium / low），没有任何字幕时 warnings 会写明"未获得逐字稿"。它不会假装自己看了视频。
弹幕不是原样塞给模型：先按长度和内容过滤掉"哈哈""1""？"这类噪音并去重，再沿整条时间轴均匀采样，让模型看到的是全程走向而不是开场刷屏。
插件以 bundle 形式声明（package.json 里的 dsh.bundle.patch → cordis.patch.yml），装进 DSH 的 profile 即可：
plugin_manager 的 install_bundle）；video_digest 和 video_transcript。卸载：在插件列表里禁用或移除 dsh-video-digest 即可，工具会随之卸载（插件是 fiber 作用域）。
直接用自然语言：
这个视频的核心论点是什么？只看技术细节 https://youtu.be/xxxxxxxxxxx
模型会调用 video_digest。需要原文引用时：
把 BV1Xdnc6jEbL 的字幕原文取出来
调用 video_transcript。
参数：
url（必填）：视频页链接focus：想看的角度，例如"核心论证""代码实现"language：输出语言，默认简体中文detail：brief / standard / detailed（detailed 会送更多逐字稿进模型）page：B 站多分 P 时看第几 Pcookie：B 站 SESSDATA，建议改用环境变量| 环境变量 | 作用 |
|---|---|
BILI_COOKIE | B 站 SESSDATA（可只填值，也可填完整 cookie 串）。设置后解锁字幕逐字稿与官方 AI 总结 |
YT_DLP_PATH | 指向 yt-dlp 可执行文件。设置后 YouTube 及其他站点走 yt-dlp 抓字幕；B 站没拿到字幕时也会尝试用它补 |
VIDEO_DIGEST_PROVIDER + VIDEO_DIGEST_MODEL | 覆盖总结用的模型路由；默认跟随 DSH 当前的 agentDefaultModel |
插件自己不保存任何 API key：总结走 DSH 已经在用的 provider/model，所以你换了默认模型它也照常工作。
{
"title": "中文已死：为什么我们越来越不敢好好说话？",
"platform": "bilibili",
"author": "大圆镜科普",
"durationSeconds": 427,
"headline": "用热梗代替表达，让语言在省力中磨损",
"summary": "……",
"keyPoints": ["……"],
"chapters": [{ "time": "0:00", "title": "热梗是压缩包", "startSeconds": 0 }],
"basis": "基于章节、弹幕、热评（未获得逐字稿）",
"confidence": "medium",
"warnings": ["未登录 B 站，看不到字幕列表（字幕接口需要 SESSDATA）。"],
"model": "deepseek-account/deepseek-flash"
}
node --test # 21 个单元测试：URL 解析、wbi 签名、弹幕 inflate/XML、VTT、JSON 还原
node scripts/smoke.mjs https://www.bilibili.com/video/BV1Xdnc6jEbL # 真实抓取，不调用模型
BILI_COOKIE=... node scripts/smoke.mjs <url> # 顺便验证字幕路径
代码结构：
index.js 插件入口：注册 video_digest / video_transcript，声明输出 schema
lib/index.js 分发器：平台识别、yt-dlp 兜底、digest 流水线
lib/bilibili.js B 站：view → player/v2 → 字幕 / AI 总结 / 章节 / 弹幕 / 热评，含 wbi 签名
lib/web.js YouTube oEmbed、通用网页元信息、yt-dlp、VTT / json3 字幕解析
lib/evidence.js 材料 → 提示词文本；依据、置信度、时间码格式化
lib/prompt.js 提示词、JSON 还原、结果规范化、markdown 渲染
lib/summarize.js 模型路由解析与流式调用（复用宿主 llm 服务）
lib/http.js 带超时/体积上限的 fetch，统一错误码
scripts/smoke.mjs 是最快的自查手段。MIT