python+yt-dlp开源项目，支持 YouTube, Bilibili, TikTok/抖音，快手等多个平台的视频/音频/字幕下载/ai摘要等功能

通过视频的链接url进行数据提取与处理

我的开源项目 video-link-pipeline 这是一个集成了视频下载、音频提取、字幕处理、语音转录和 AI 摘要生成的全流程工具集。旨在帮助用户快速从各大视频平台获取内容，并利用 AI 技术进行深度处理。

✨ 主要功能

全能下载 : 支持 YouTube, Bilibili, TikTok/抖音，快手等多个平台的视频/音频/字幕下载 (基于 yt-dlp)。
- 强力反爬: 内置 Selenium 移动端模拟与反检测机制，有效应对快手等平台的反爬虫策略，自动尝试直链下载。
- Cookies 支持: 支持自动调用浏览器 Cookies (Chrome, Edge, Firefox 等) 或加载 Netscape 格式 Cookies 文件，解决会员/登录限制。
- 仅音频模式: 支持仅下载音频并自动转换为 MP3。
智能转录 : 使用 faster-whisper (默认) 或 openai-whisper 进行本地语音转录。
- 多模型支持: 支持 tiny 到 large-v3 各个量级的模型。
- 高性能: 支持 GPU 加速 (CUDA) 和 INT8/Float16 量化推理。
- 自动环境: 内置 FFmpeg 环境自动配置功能，无需繁琐的手动安装。
AI 摘要: 集成多种主流大模型 API，一键生成视频内容的结构化智能摘要。
- 多模型支持: Claude 3.5, GPT-4o, Gemini 1.5, DeepSeek V3, Kimi, MiniMax, 智谱 GLM-4 等。
- 结构化输出: 生成包含一句话概括、核心要点、关键语段、标签的 Markdown 报告和 JSON 数据。
字幕工具: 提供 SRT 与 VTT 字幕格式的互转工具，支持批量处理。
高度可配 : 通过 config.yaml 灵活配置各项参数。
视频链接获取的数据输出截图 ：

1. 攻克高难度反爬与下载限制

在数据采集层，单一的下载策略往往难以应对复杂的反爬机制。

混合采集策略 ：项目底层基于 yt-dlp，并在此之上构建了 fallback 机制。针对快手、抖音等强反爬平台，自动切换至 Selenium 驱动的无头浏览器模式。
设备指纹伪装：通过模拟移动端设备指纹 (User-Agent, Viewport)，有效规避针对 PC 端的风控检测。
Cookie 自动注入：实现了对本地浏览器 (Chrome, Edge) Cookie 的零配置读取，无缝解决会员鉴权与高画质下载限制。

python 复制代码

# 移动端指纹模拟配置示例
mobile_emulation = { "deviceName": "iPhone X" }
chrome_options.add_experimental_option("mobileEmulation", mobile_emulation)

2. 基于 Whisper 的本地化并行转录架构

为解决隐私安全与传输效率问题，本项目采用了完全本地化的音频处理方案。

高性能推理引擎 ：整合 faster-whisper (基于 CTranslate2)，支持 INT8/Float16 量化推理。在消费级显卡上，转录速度相比原版 Whisper 提升显著。
双引擎故障转移 ：设计了引擎降级机制，当 faster-whisper 初始化失败（如指令集不支持）时，自动回退至兼容性更强的 openai-whisper。
环境自愈能力 ：针对 Windows 环境下 FFmpeg 路径配置繁琐的问题，内置了环境检测与自动修复逻辑，支持动态加载 imageio-ffmpeg 二进制文件。

3. LLM 驱动的非结构化数据结构化

这是管线中最具价值的环节------将线性文本转化为结构化知识。

通过适配器模式 (Adapter Pattern) 统一接入 Claude 3.5 、GPT-4o 以及 DeepSeek V3 等主流大模型，系统能够对长文本进行深层语义分析，输出标准化的 Markdown 报告：

语义摘要：基于上下文理解的核心内容概括。
关键信息抽取：自动提取技术要点、数据结论等高价值信息。
原文溯源：保留关键引用的时间戳锚点，便于回溯验证。

4. 开发者友好的工程实践

在工程实现上，本项目遵循"配置即代码"与"高内聚低耦合"的原则：

格式互操作性 ：convert_subtitle.py 模块实现了 SRT/VTT 字幕标准的双向转换，解决了不同非编软件的兼容性问题。
声明式配置 ：通过 config.yaml 集中管理模型参数、API 密钥与推理精度，支持热插拔式切换 LLM 提供商。
跨平台兼容：核心代码对 Windows/Linux/macOS 均做了适配处理。

快速部署

开源项目地址：https://github.com/xiexikang/video-link-pipeline

1. 环境准备

bash 复制代码

git clone https://github.com/your-repo/video-link-pipeline.git
pip install -r requirements.txt

2. 配置 (config.yaml)

yaml 复制代码

whisper:
  model: small
  device: cuda  # 支持 cuda/cpu 自动探测

summary:
  provider: deepseek  # 灵活切换 LLM 后端
  api_keys:
    deepseek: "sk-your-api-key"

3. 执行管线