Cuepoint

Cuepoint(垂直切片版)

把视频转为「视频的可导航索引」:transcript → 大纲(带证据引用)→ 定向选帧 → 索引文档(video_index.json + frames/,一等交付物,公开契约) → 渲染器族(frontend-slides HTML / markdown 笔记,均为文档的下游视图)。 本版覆盖:带字幕或无字幕(ASR)的在线视频(YouTube / B 站单 P)与本地视频文件。分析全程零打断,唯一交互点在文档导出后、渲染前。

运行前奏(每个宿主开工前先解析一次,跨平台可移植的关键):

1. 解释器 PYBIN="$(command -v python3 || command -v python)"——Debian/Ubuntu 与 OpenClaw 网关最小 PATH 下没有裸 python、只有 python3,不解析会第一条命令就崩。
2. skill 目录 SKILL_DIR= 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径——各宿主 cwd 常不等于 skill 根(OpenClaw exec cwd=workspace、Codex cwd=项目目录),相对 scripts/ 会失配。OpenClaw 用 {baseDir} 令牌;其余平台按 skill 已知位置填绝对路径。
3. 下文命令均简写作 python scripts/xxx.py,一律按 $PYBIN "$SKILL_DIR/scripts/xxx.py" 执行。 本 repo 内开发/验收:脚本跑在 uv venv 里,把上式换成 uv run python scripts/xxx.py。 路径约定:<OUT>/<W> 全程绝对路径。脚本把 --work 原样拼进 proxy_path/final_path/candidates.json 等制品;storyboard.py validate 用 Path(proxy_path).exists() 校验存在性——中途换相对路径或换 cwd 会误报失败。

各平台装载速查(四家共读 agentskills.io 的 SKILL.md+YAML frontmatter,按 description 触发;frontmatter 只保 name/description 公共子集,平台专属门控放各自 metadata.<平台>):

• Claude Code/Desktop:skill 目录直放。 Codex:拖入 ~/.agents/skills/<名>/(或 repo .agents/skills),按 description 隐式触发。
• OpenClaw:放 ~/.agents/skills/<名>/,SKILL.md 必须实体拷贝(软链逃逸守卫会拒),scripts//schemas//assets/ 可软链。 Hermes:~/.hermes/skills/<类>/<名>/,slash 命令 + description 触发。

预算(硬约束)

• 图片 Read 预算:短视频(≤30min)总数 ≤ 15 次;分章场景(>30min)按章预算 = 探针 ≤2 + 每章 sheet ≤2 + 细看 ≤1/章(spec §12「长视频分章场景按章预算」——19 章满额约 40 次是预期成本,非超支)
• 引用校验重生成 ≤ 2 轮,仍失败的节点降级纯文字 slide

流程

0. 预检

python scripts/setup.py(不加 --check——该 flag 会静默掉所有提示文本,只留 exit code,缺二进制时看不到装什么;不加 flag 才会打印缺失清单与按平台适配的安装提示)。 支持平台:macOS(Apple Silicon / Intel)与 Linux/Unix(arm64 / x86_64,含 Ubuntu/Debian、CentOS/RHEL/Fedora);不支持原生 Windows(WSL2 上报为 Linux,正常运行)。配置文件路径尊重 $XDG_CONFIG_HOME,缺省回落 ~/.config/video2slides/.env。 exit 0 → 预检通过,继续;exit 1 → 原生 Windows,不支持(改用 WSL2 / Linux / macOS,不要继续);exit 2 → 按 stdout 提示装好 ffmpeg/ffprobe/yt-dlp(macOS 印 brew、Linux 按发行版印 apt/dnf——ffmpeg 走发行版包管理器、yt-dlp 走 pipx)后重试;exit 3 → 所配 ASR 后端不可用:按 stdout 提示配置(<XDG 或 ~/.config>/video2slides/.env 写 ASR_BACKEND 与对应 key,或 FUNASR_VENV;若配了 arm64-only 后端而当前非 Apple Silicon,stdout 会提示改用 funasr);仅处理带字幕视频时可 ASR_BACKEND=none 继续。exit 4 → 仅缺 tesseract,提示信息可读但不阻塞,直接继续(文字密度打分自动降级为边缘密度代理)。 node/deno:setup 若印「未检出 node 或 deno」只是提示、不阻塞——仅 YouTube 取流需其一解 JS 挑战(EJS),本地文件/B 站不需要;缺了再装不迟。

0b. 宿主视觉能力自测(决定后续走视觉路还是时间轴路,守零打断放在分析前):Read <SKILL_DIR>/assets/vision_probe.png,把你在图上看到的确切文字交给 checker 比对: python scripts/vision_probe.py --claim "<你看到的确切文字>"。

• exit 0 → 视觉模式:后续步骤 3/5 照常 Read sheet 目验。
• exit 1(答不出 / 拒读 / 看不见)→ 无视觉模式:后续按各步骤的「无视觉」分支走时间轴路——核心索引与笔记照常产出,仅幻灯片降级(见步骤 6/8)。纯文本宿主别编造图上文字:checker 只认归一化后哈希,编造必判否,如实走无视觉路才是对的。
• 续跑友好:<W> 存在后(步骤 1 之后)带 --work <W> 重跑一次,判决落 .work/host_caps.json;续跑/新会话开工时先读它恢复模式(存在即不必重读探针图,省 1 次图 Read)。
• 用户可显式声明宿主视觉能力,覆盖本判决。

1. 取流

python scripts/fetch.py --url <URL> --work <OUT>/.work(B 站加 --cookies-from-browser chrome;headless / 云沙箱无本机 Chrome 时改用 --cookies <cookies.txt> 传导出的 cookies 文件)。 exit 3 = 无字幕轨且 ASR 不可用(none/配置无效)——告知用户配置 ASR(设 ASR_BACKEND / 部署 funasr venv),停止(转写文件直供 --transcript 为未来版本能力,本切片未实现,不要提)。无字幕轨但 ASR 可用时,fetch 会自动抽音频轨(.work/audio.mp3)并提示进 transcribe。本地文件:直接把文件路径当 --url 传入(sidecar 同名 .json 元数据自动读取;--cookies-from-browser 忽略)。 输出目录 <OUT> 默认 ~/Desktop/video2slides/<title>_<YYYYMMDD>/。

2. 转写与信号

python scripts/transcribe.py --work <W> → python scripts/signals.py --work <W>。

• transcribe.py:有字幕轨时,exit 1 = 字幕文件解析出 0 段(格式异常/内容为空),停止并告知用户;exit 0 = 成功。无字幕轨时 transcribe 走 ASR(后端由 .env 决定,默认 funasr):exit 3 = ASR 配置无效 / ASR_BACKEND=none / .work/audio.mp3 缺失 / 后端调用失败(按 stdout 定位具体原因);exit 1 = ASR 产出 0 段(全部块失败或音频异常),不落盘;exit 0 = 成功。funasr 本地转写约 0.1–0.3× 实时(自动选 GPU:Apple Silicon 走 MPS / N 卡走 CUDA,否则 CPU;FUNASR_DEVICE 可强制),长视频耐心等待;mimo/qwen 为 45s 切块逐块调用,transcript 的时间戳为块级粒度(45s 级)、source 标 asr:<backend>。ASR/机翻文本有噪声:evidence quote 仍保原文一字不差,专有名词错译可在 slide 正文用小注澄清(参考 meeting5min 成品)。失败块会在 stdout 汇总(transcript 留缺口)。
• signals.py:exit 1 = scene-score 遍历失败(如单帧/静态视频)——spec §11 描述的降级路径(uniform 抽帧兜底)本切片未实现,遇到即直接停止并告知用户。
• 块级时间戳窗口微调(transcript.json 的 source 为 asr:mimo/asr:qwen 时适用):此时时间戳是 45s 块级粒度,叶子节点的选帧时间窗本质是宿主估计,而非精确边界;frames.py 的窗口预扩张可能让选中帧落在字面窗口外,与步骤 9 QA「角标秒数须在节点时间窗内」的规则系统性打架。出现此类落空时,微调相邻叶子节点的边界使角标落回窗内(验收 #21 实例:相邻叶子 3.2/3.3 边界微调至 144.0),而不要因窗外丢弃该帧。 记下 stdout 的 curve_stats(含 plateau_ratio、spikes_per_min,下一步要用)。

2.5 划章(仅 meta.duration > 1800s)

python scripts/signals.py --chapter-hints --work <W>,读 stdout 候选表(每条含信号依据 + 前后转写摘录):

• 原生 chapters 存在时候选即原生章(信号列 native);无则为多信号共振合成;信号全无时按 10min 均分兜底(fallback=uniform,如实告知用户)
• 语义确认(只并不拆):按摘录判断候选是否真是内容转折;过碎相邻章合并(如 19 个 4min 伪章收到 8–10 章);拆分不允许——需要拆分说明候选不足,对该边界拉局部 transcript 上下文再定
• 密度合章:开场铺垫/闲聊占时长大但信息密度低的,合成一章而非按时长均分
• 块级时间戳对齐(source 为 asr:mimo/asr:qwen 时):章界对齐到最近 45s 块边界,避免章界切开一个块
• 定稿写 .work/chapter_plan.json:{"source": "native|hints|manual|uniform", "chapters": [{"idx", "title", "t_start", "t_end", "hint_refs": [采纳的候选 idx]}]}——章界必须首尾相接、无缝无重叠、覆盖 [0, duration](validate 会校验) ≤30min 跳过本步(不写 chapter_plan,后续全部走原路径)。

3. 轴 A/B 分类

python scripts/frames.py --probe --work <W>,Read 探针 sheet(≤2 张):

无视觉模式:跳过探针 sheet 的 Read/目验(无法目验定性)——保守处理:visual_form 标 unknown(不猜 slide-driven)、不启用页边界 snap;轴 B 体裁仍照常从 transcript+标题+分区先验(纯文本)判。核心索引/笔记不依赖轴 A,幻灯片版面权重在无视觉降级下 moot(步骤 8)。以下目验相关条目仅视觉模式适用。

• 长平台 + 尖峰(plateau_ratio>0.8 且 spikes_per_min 约 0.5–6)且画面为版式文字 → slide-driven
• 其他形态:本版仅支持 slide-driven 的完整能力,如判非 slide-driven,visual_form 标签仍如实记录(talking-head/screen-recording/cinematic,不得改标 slide-driven,否则污染 storyboard 下游语义),告知用户后仅在行为上保守复用 slide-driven 流程,但不启用页边界 snap(spec §11)
• 数值判据不可独立成立:曲线数值落在 slide-driven 区间不代表就是 slide-driven(实证:秀场直播 plateau_ratio 0.942 / spikes_per_min 0.57 全部落带,目验实为 talking-head+弹幕 UI),最终以探针 sheet 目验画面为准
• 平台分区去锚(轴 A):读 .work/ytdlp_info.json 的 categories/tags(若存在,fail-open;实测 yt-dlp 2026.07:YouTube categories 稳定给单一干净值(3/3:Education / Science & Technology / News & Politics),可直接当体裁软提示;B 站 categories 恒空、官方分区不透出(4/4),只有 tags——UP 主/活动/推广标签混着话题词,有噪声、≠ 官方分区、甚至整串被广告标签污染,可能误导。故务必只当去锚软提示、绝不建硬表,样本与实例见 spec §5.1)。分区落在演出/虚构/二创类(番剧/国创/动画/电影/电视剧/影视/鬼畜/音乐/舞蹈;YouTube Film & Animation/Music)是强「非 slide-driven」信号——用它把判断推离 slide-driven,提醒别硬套。但分区只能去锚、不能定性:永远不得单凭分区把视频判成 slide-driven,定性仍以探针 sheet 目验为准(与上条「数值判据不可独立成立」同规格——只保留纠错方向,不开锚定口子)。判为演出/虚构非目标时工具会降级(帧退化为氛围/装饰),如实告知用户但不中途打断分析,该提醒并入步骤 6 交互点前言 / 交付说明。 轴 B:读 transcript 前 60 段 + .work/meta.json(标题)+ .work/ytdlp_info.json(简介/description 字段 + categories/tags 平台分区,若存在——fetch.py 落盘的 meta.json 只保留 title/duration/language/uploader,不含简介,原始简介与分区仍在未裁剪的 ytdlp_info.json 里)+ .work/priors.json(chapters),从 {课程/教程, 演讲/分享, 访谈/播客, 评测/对比, 资讯/解读, 会议记录, vlog/生活, 直播实录/秀场, 纪录片} 选一。平台分区当软提示,非硬映射:分区是「主题域」(讲什么)、体裁是「形态」(哪种片),二者正交——一个分区(如 科技数码 / 知识)可对多种形态(课程/演讲/评测/资讯),分区只是与 transcript/标题同权的一个额外输入,最终由语义定。

4. 大纲生成(核心语义步骤)

读 .work/transcript.json + .work/priors.json + .work/page_boundaries.json,生成层级大纲并直接写 .work/storyboard.json(schema 见 spec §6)。规则:

• chapters 作 level-1 骨架(无则自行分层);heatmap 高值时段值得展开为独立要点
• 每个节点的 evidence 必须含 {segment_id, quote},quote 是该字幕段内一字不差的原文短语——禁止改写
• slide-driven:节点边界优先落在页边界上(±3s 内 snap 到最近页边界,超出保留字幕时间)
• 大纲语言跟随视频语言;video 块填 meta 内容(video.priors.page_boundaries 取 .work/page_boundaries.json 的真实内容——.work/priors.json 里同名字段是 fetch.py 阶段写入的占位空数组,永远不会被后续步骤回填,不要从那里取),visual_form 填单段,media 先留空数组
• 叶子节点数参考:每 10 分钟 6–10 个

分章生成(存在 .work/chapter_plan.json 时):

• 逐章生成:每章只读该章 [t_start, t_end] 内的 transcript 段(75–130min 片单章约 150–300 段),外加两样轻量上下文——①已生成各章的 level-1/2 标题树(防跨章重复要点、保术语/编号一致)②前一章最后 3 段转写(防承接语误读)
• 章 = level-1 节点(title/t_start/t_end 与 chapter_plan 对应,容差 ±30s),章内叶子照常规则;每完成一章立即追加写入 storyboard.json 再开下一章
• 章级续跑:中断后对比 storyboard 已有 level-1 时间窗与 chapter_plan,缺哪章补哪章,不重生成已有章
• 全部章完成后:宿主只读各章 level-1/2 标题做一次归一(统一层级深度、消除章间标题近重复;不重读正文),然后照常跑 validate(会额外校验章覆盖与 level-1 对应)与 dedup(本就全局,天然覆盖跨章)

写完跑 python scripts/storyboard.py validate --work <W>;exit 5 → 按 stdout 失败节点重写其 evidence(≤2 轮,仍失败改纯文字节点:删 media、保留大纲文字)。

5. 选帧

python scripts/frames.py --candidates --work <W>,然后 Read 各章 sheet(每张有同名 .map.json 映射 cell→候选;字段:chapter/truncated/dropped_node_ids/cells[{cell,node_id,t,file}]):

无视觉模式:跳过 Read sheet。为每个叶子直接读 .work/candidates.json、按 node_id 过滤,按 peak_score 降序取第 1 个(换页最强的峰后落定帧;不按 composite score——含密度会挑到工具栏/水印虚高帧),无 peak 的 midpoint 候选退窗口位置。照下方写回格式把 proxy_path/t/reason/score 写进 media,并加一句约定标记 "note": "auto-timeline-unverified"(「自动按时间轴选取、未经视觉精修」)。dedup 改跑 --no-vision(见下),跳过「去重仲裁」条(无目验可仲裁)。以下目验相关条目仅视觉模式适用。

• 为每个叶子选 1–2 帧(选版式完整、文字清晰、无转场残影的),需要细看时才 Read 单帧原图
• 候选 reason 取值:scene-peak/window-midpoint(窄窗)、slot-peak/slot-midpoint(>90s 宽窗槽采样,长视频块级时间戳下常见)——slot 类候选覆盖全窗,后半段内容不再需要跨节点借帧
• 对最高分候选保持怀疑(2026-07-11 三次实测):tesseract 缺失时边缘密度代理会给"高 UI 杂色低信息量"画面(PPT 编辑器工具栏、水印页、插播网页截图)系统性虚高评分——终选以你目验的内容相关性为准,分数只是排序参考
• 把选中项写回 storyboard 各节点 media:{"type":"frame","proxy_path":<map 的 file>,"final_path":null,"finalized":false,"t":<map 的 t>,"reason":<候选 reason>,"score":<候选 score>}——reason/score 不在 map.json 里,需按 file 路径去同一份 .work/candidates.json(本步开头已生成)里查对应候选取值
• 若某张 sheet 的 dropped_node_ids 非空(该章候选量超过 18 帧/2 张 sheet 的预算上限,轮转配额未覆盖到的节点整个被挤出 sheet),这些节点不会出现在任何 sheet 里,需直接读 .work/candidates.json 按 node_id 过滤出它们的候选(未剪枝的原始候选,含 score/reason/file),挑分数最高的 1 张,不必额外 Read 图——score 已经是 ffmpeg 边缘/文字密度 + 峰值合成的排序依据
• 跑 python scripts/storyboard.py dedup --work <W>(跨要点去重标注:重复组写 dedup_group、组内最高分标 dedup_primary: true,单帧组为 null;不删除、不替换任何 media——唯一性是 slide 视图层策略,见步骤 7)。无视觉模式加 --no-vision:抬合并门→宁欠勿并,只并近乎同帧,宁可多张可见重复页也绝不静默吞掉不同讲义页(spec §视觉能力处理 6a)
• 去重仲裁(宿主复核):dedup 的 stdout 会列出各标注组及成员。16×16 签名对「同版式、不同内容」的讲义页(如渐进 build 的 BPE 演示页)分辨力不足,可能误组——对每个标注组,回看你在 sheet 上已目验过的成员帧:内容确实不同的,拆组(把该 media 的 dedup_group 置 null、dedup_primary 置 true);首选帧不当的,组内换 primary(恰保一个 true)。语义判断归宿主,机器标注只防「同一截图上多页」。改完重跑 validate 确认通过(validate 会校验组内恰一个 primary)

5.5 打包导出(无条件,先于交互点)

python scripts/storyboard.py export --work <W> —— 从 storyboard + transcript + meta 组装一等交付物 <OUT>/video_index.json + <OUT>/frames/(单 JSON 内嵌全量转写与 timestamp_granularity、媒体全相对路径、dedup 标注如实透传;公开契约 schema 见 schemas/video_index.schema.json)。索引文档是本体,渲染是视图——不因用户只要 slide 而跳过本步。

• exit 0 = 已产出(或已最新自动跳过,--force 重跑);exit 5 = 契约校验不通过:不产出文档,按 stdout 定位修复 .work 制品(通常回步骤 4 重写对应节点 evidence,或回步骤 5 修 media/标注)后重跑,修不过不得进入步骤 6
• 导出物只读:后续渲染的记账(on_page/final_path)只写内部 storyboard.json,不回写 video_index.json
• 交付说明须告知用户:<OUT> 整目录自包含可迁移,删除 .work/ 不损失交付物(仅失去换粒度免重跑的缓存)

6. 形态与粒度询问(唯一交互点,合并 frontend-slides Phase 1)

用 AskUserQuestion 问一次(此时 video_index.json 已落盘,本问只决定是否继续渲染)。宿主无 AskUserQuestion 等结构化提问工具时(Codex/OpenClaw/Hermes),退化为纯文本问同样几项、给同样默认值:

• 「产出形态」slides / markdown 笔记 / 两者 / 仅索引文档(默认 slides)——选「仅索引文档」则按步骤 5.5 的交付说明告知文档落点,到此收束
  • 无视觉模式:默认翻成「笔记」;slides / 两者 列为「需视觉宿主、默认不可用」并附因由。用户仍坚持要 slides 时(5b),带风险提示后按步骤 8 的无视觉分支一站式照渲(不赶用户去别处)
• 「Length」短 5–10 / 中 10–20 / 长 20+(默认中)——对任何渲染器都是展开深度:slides 页数档位与笔记 --depth 同套语义(短→1 / 中→2 / 长→3)
• 分章场景(有 chapter_plan):档位语义不变(短→L1/中→L2/长→L3),但文案报按深度预估的真实页数(如「本片 12 章:短≈12 / 中≈30 / 长≈65 页」)——长视频页数随章数上浮是预期行为,让用户看真数字选档
• 顺带允许覆盖输出语言(默认跟随视频) Purpose 由轴 B 推断、Content 恒为 ready、Density 默认 high-density/reading-first,不问。

6.5 笔记渲染(形态含「笔记」时)

python scripts/notes.py --index <OUT>/video_index.json --depth <N>(短→1/中→2/长→3)→ 产出 <OUT>/notes.md。确定性脚本,只读导出文档与 frames/,禁碰 .work/;本地视频的时间戳自动退化为 mm:ss 纯文本。exit 5 = 契约缺字段/缺资产——不应发生,说明步骤 5.5 的导出校验有漏:回查修复后重跑 export 再渲染。形态只选「笔记」时,到此交付收束(交付说明同步骤 5.5)。

7. 渲染前置(形态含 slides 时)

• 深度:短→level 1;中→level 2;长→level 3(不足则全展开)
• 浅于叶子的展开:python scripts/storyboard.py aggregate --work <W> --depth <N> 取各页 media(输出到 stdout 的 JSON,不会自动写回 storyboard;下一步的 on_page 仍需手动编辑)
• 给本次上页的每条 media 标 on_page: true(直接编辑 storyboard.json)
• 视图级唯一性(slide 专属):标 on_page 时,同一 dedup_group 只允许 primary 上页;非 primary 的节点该页改用其候选次名(按步骤 5 的 candidates.json 流程另选未用且目验不同的帧写入该节点 media)或转纯文字——「一帧不上两页」是 slide 的版面策略,不改动 dedup 标注本身
• python scripts/frames.py --finalize --work <W> [--cookies-from-browser chrome | --cookies <cookies.txt>](B 站高清定稿同样需 cookie;headless 无 Chrome 用 --cookies <file>)
• 语义输入与记账分离:对外语义真相是导出的 video_index.json(只读);本步及步骤 8 对 media 的视图级调整(唯一性回退、on_page、final_path)只写内部 storyboard.json,不回写导出文档。若发生步骤 4/5 层面的语义修正(改 evidence/大纲/标注),须重跑 storyboard.py export --force 保持文档与真相一致

8. 渲染(调 frontend-slides skill)

读 frontend-slides 的 SKILL.md 并遵循其全部不变量(1920×1080 fixed stage、零依赖)。跳过其 Phase 1/2 提问:

• 无视觉模式的幻灯片(5b,仅用户在步骤 6 显式确认后渲染):①deck 每页加可见标记「自动选帧,未经视觉校对」(页脚或角标)——deck 会被转发,让下游看的人也知情,把「静默的错」变「看得见的错」;②交付前言带风险提示(帧未精修 / 可能一页多帧误并 / 挑得非最优);③帧已按 peak_score 时间轴选取、去重已 --no-vision 宁欠勿并,无需再目验。前置依赖:slides 需 frontend-slides skill 在场(缺则只能出笔记/索引);其定位同各平台 skill 装载路径。
• 风格 = 轴 B 自动映射(均为 STYLE_PRESETS.md 内已验证存在的预设名):课程/教程→Swiss Modern;演讲/分享→Bold Signal;访谈/播客→Paper & Ink;评测/对比→Electric Studio;资讯/解读→Notebook Tabs;会议记录→Paper & Ink;vlog/生活→Split Pastel;直播实录/秀场→Split Pastel;纪录片→Vintage Editorial
• 版式需求:每页含标题 + storyboard 该节点 media(用 final_path)+ 时间戳角标(mm:ss,<a href> 用 video_index.json 的 video.badge_url_template 填 t 的整数秒——跳转模板以导出文档为语义真相)+ summary 要点文字;quality_limited 的帧右下角标「代理画质」
• 帧的版面权重按 visual_form 定(2026-07-11 用户 review 反馈落地):
  • screen-recording / 文档录屏 / slide-driven / whiteboard:帧是信息主体——截图里的文字必须肉眼可读,帧卡片占页面主导面积(≥60%,全宽大图+紧凑文字条,或图 70% 文 30%),UI 截图用 contain/原比例完整呈现,禁止 cover 裁切
  • cinematic / 游记 / 实拍:帧承载氛围,图文对半或图稍大均可,cover 裁切可接受
  • talking-head / 会议网格:帧纯装饰(画面恒同),小图/拍立得式点缀即可,文字为主体
  • 竖屏帧(高>宽):禁止 cover 成横图——原比例居中,两侧留白或毛玻璃衬底;信息主体类(录屏/演示)高度贴满 1080 减留白;可双帧并排利用横向空间
• final_path 的两种取值,HTML 里引用方式不同:
  • 正常定稿:frames.py --finalize 写到 <OUT>/assets/final_<node_id>_<t:.1f>.jpg(如 final_2.1_431.2.jpg),HTML 用相对 index.html 的 assets/<文件名> 引用即可
  • 降级(quality_limited: true,高清直链两次都取不到):final_path 原样等于代理帧 proxy_path,即 <OUT>/.work/frames_proxy/f_xxxxx.jpg——不在 assets/ 下。渲染前把这些文件也拷贝进 assets/(保持自包含,便于之后整目录分享/部署),再按拷贝后的相对路径引用,不要直接从 .work/ 里引
• 本地文件(platform=local):无跳转 URL(badge_url_template 为 null)——时间戳角标改为打开内嵌播放器弹层:<video src="file://<原始绝对路径>"> + JS 设 currentTime 跳播,弹层内显示源文件路径,SKILL 交付说明须注明「移动/删除原视频文件会使跳转失效」。deck 不拷贝视频文件(可达数百 MB)。
• 产出 <OUT>/index.html 交付时告知所用风格;用户可要求换风格/换粒度重渲染——只重复 6–8 步,零重跑分析。

9. QA(交付前自检)

• 索引文档(所有形态必查):<OUT>/video_index.json 存在且步骤 5.5 校验通过;抽 1 条 media 确认 frames/ 相对路径可打开
• slides:每页有标题、无 placeholder 文案;所有 assets/ 引用文件存在;同一 dedup_group 不出现在两页(视图级唯一性生效)
• slides:抽 3 个时间戳角标,核对 URL 格式(YouTube &t=<n>s / B 站 ?p=<n>&t=<n>)且秒数在该节点时间窗内
• slides:抽 2 页核对帧与要点相关性,不符则回 sheet 换帧重渲染该页
• 笔记:notes.md 无死链(引用的 frames/ 文件存在——渲染器已强校验,此处抽 1 图确认可显示);抽 2 个时间戳——在线核对跳转链接格式,本地确认为 mm:ss 纯文本