Skills

Kb To Mpt

知易知识库 → 短视频 流水线。把 knowledge_cards(蓝/绿/红卡)批量生成书摘/知识类短视频(复用 MoneyPrinterTurbo),并提供本地...

Install

npx skills add anbeime/skill --skill kb-to-mpt -g -a claude-code -y
Repository
anbeime/skill9k
Category
Engineering
Updated
3d ago
License
MIT
Context cost
Lightabout 638 tokens
Runs scripts
Yes, review before use

What it does

知易知识库 → 短视频 流水线。把 knowledge_cards(蓝/绿/红卡)批量生成书摘/知识类短视频(复用 MoneyPrinterTurbo),并提供本地 faster-whisper 转写桥,把任意视频转文字入库成为脚本源。触发:用户想"把书/知识库做成视频""批量产出书摘视频""把视频转写进知识库"。

知易知识库 → 短视频 流水线 (kb-to-mpt)

任务目标

  • 把知易 knowledge_cards 直接变成可渲染的短视频脚本,推给本地 MoneyPrinterTurbo (MPT) 批量生成书摘/知识类视频(口播 + 字幕 + 素材 + BGM)。
  • 提供 faster-whisper 本地转写桥,把任意视频(B站/YouTube/TikTok)下载音频 → 转文字 → 切片成蓝卡入库,成为上一步的脚本源。
  • 复用而非重复造轮子:MPT 就是"书本视频 skill"本体(E 盘已部署),本技能只做知识库 ↔ 视频生成的编排桥。

能力包含

  1. kb_to_mpt.py, 读知识库卡片 → 组装 video_script + video_terms → POST /api/v1/videos 推 MPT。
  2. transcribe_fw.py, faster-whisper(项目机器人同款 STT)转写音频 → .vtt/.txt,供入库。
  3. 配套:build_naval_cards.py(范例:书摘视频转写 → 建专题蓝卡)与 ingest_video_material.py(vtt → 蓝卡通用入库)。

触发条件

  • "把这本书/这个专题做成视频""批量产出书摘视频""知识库怎么变成视频"。
  • "把这个视频转写进知识库当素材""下载视频字幕入库"。

使用方式

前置环境

依赖说明准备
MoneyPrinterTurbo视频生成引擎(C:/E/MoneyPrinterTurbo-main,默认 :8080)真机跑 webui.bat 启动
ffmpeg音频解码(whisper 需要)winget install ffmpeg,或复用知易内置 _bin/ffmpeg.exe
faster-whisper转写引擎(CT2 格式权重)见下方"权重准备"
知易 DBC:/D/zhiyi/backend/data/antinet.db已有

权重准备(一次性,绕开 huggingface_hub 沙箱限制,直接目录加载): 把 Systran/faster-whisper-<size> 仓库的 model.bin + config.json + tokenizer.json + vocabulary.txt 放到 C:/D/zhiyi/data/whisper_models/<size>/,transcribe_fw.py 即以目录路径直接加载,不再触发任何下载。 推荐 small(中文可用,~461MB);base 更快但中文弱。

A. 知识库 → 视频(MPT 批量出片)

# 1) 某专题全部卡片 → 一条视频(dry-run 先看文案)
python kb_to_mpt.py --project-id <PID> --dry-run

# 2) 按关键词搜卡片生成(如"纳瓦尔宝典")
python kb_to_mpt.py --search "纳瓦尔" --subject "纳瓦尔宝典精读" --dry-run

# 3) 真机启 MPT 后实际上传生成
python kb_to_mpt.py --project-id <PID> --mpt-url http://127.0.0.1:8080

MPT 收到 video_subject + video_script(卡片拼装的连贯口播)+ video_terms(标题抽词作素材关键词),自动产出高清短视频。

B. 视频 → 知识库(转写入库,成为脚本源)

# 1) 下载音频(用 yt-dlp 技能;B站 bestaudio 无需 ffmpeg)
python yt-dlp-video-downloader/scripts/run_yt_dlp.py -f bestaudio \
  -o "material/audio/%(id)s.%(ext)s" "<视频URL>"

# 2) faster-whisper 本地转写
python transcribe_fw.py "material/audio/<BV>.m4a" --out material/audio --model small --lang zh
Read the whole SKILL.md on GitHub

More in Engineering