BiliNote-CLI

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AI 视频笔记生成工具 - 让 AI 为你的视频做笔记

项目说明：本项目基于 BiliNote fork 并进行大量重构。
感谢原作者 Jeffery Huang 的杰出工作。

功能

让 ai 自动把视频转换为 markdown 格式笔记

• 多平台支持：Bilibili、YouTube、抖音、快手、本地视频
• AI 笔记生成：支持 DeepSeek、OpenAI、Qwen 等
• 截图插入、视频跳转链接、多模态理解
• 批量执行、关键词搜索

安装

# 安装 CLI
uv tool install bilinote-cli

# 安装 FFmpeg（必需）
brew install ffmpeg  # macOS
winget install ffmpeg # Windows
# Windows还可以：从 ffmpeg.org 下载，解压后，再将 bin 文件夹路径添加到系统环境变量 PATH 中

配置

# 设置 API Key（必需）
bilinote config set DEEPSEEK_API_KEY sk-your-api-key

# 设置 Cookie（推荐，用于获取平台字幕、避免被反爬虫）
bilinote config set BILIBILI_COOKIE "SESSDATA=xxx; ..."

# 查看配置状态
bilinote config list

其他配置在 ~/.bilinote/config.yaml：

• windows： C:\Users\<user_name>\.bilinote\config.yaml

output:
  default_dir: ""      # 默认笔记保存目录（留空则使用 ~/.bilinote/data/output/notes/）
                       # 示例: default_dir: "~/Documents/Notes"

transcriber:
  default_type: "bcut" # 默认音频转写器
  whisper_model_size: "base"

使用

# 基础用法
bilinote process "https://www.bilibili.com/video/BV1mQ9jBcEf4"

# 批量处理
bilinote process "<url1>" "<url2>"

# 带截图和链接
bilinote process "<url>" --screenshot --link --style 学术风

# 多模态理解（AI 看画面）
bilinote process "<url>" --video-understanding --model gpt-4o

# 自定义输出目录
bilinote process "<url>" --output-dir <dir>

# 搜索视频（结果保存为 json）
bilinote search "Python 教程" --platform bilibili --output-dir <dir>
bilinote process --json "<search_result.json>"  --index 2 3 8

# 其他命令
bilinote model-list            # 列出可用模型
bilinote model-set-default deepseek  # 设置默认模型
bilinote check # 检查环境（ffmpeg、LLM可用性）
bilinote install-shortcut # 安装 macOS 快捷指令（推荐）

目录结构

~/.bilinote/ #windows： C:\Users\<user_name>\.bilinote\
├── data/
│   ├── downloads/     # 下载的音频
│   ├── cache/         # 转写缓存
│   ├── output/notes/  # 生成的笔记★
│   └── state/         # 任务状态
├── config.yaml        # 用户配置★
└── logs/

命令说明

命令	说明
process <url>	处理视频生成笔记
search <keyword>	并保存结果为 JSON
model-list	列出可用模型
model-set-default <model>	设置默认模型
config set <key> <value>	设置密钥
config list	查看配置状态
install-shortcut	安装快捷指令（仅限 macOS）
check	环境检查

process 参数

参数	说明
--model	AI 模型，如 deepseek-chat, gpt-4o
--screenshot	插入视频截图
--link	插入视频跳转链接
--style	笔记风格
--output-dir	输出目录路径
--json	处理 json 文件的路径
--index	处理 json 文件中的链接序号

笔记风格参数的可选值

可选值	说明
minimal	精简
detailed	详细
tutorial	教程
xiaohongshu	小红书风
academic	学术风
life_journal	生活日记
task_oriented	任务导向
business	业务导向
meeting_minutes	会议纪要

【指南】提取 Safari Cookie

1. 打开 Safari 的开发者模式。
2. 在浏览器中打开目标网站，按 F12（或 Cmd + Opt + I）打开开发者工具。
3. 切换到 Network (网络) 标签页。
4. 刷新页面，随便找一个请求，右键点击该请求。
5. 选择 Copy -> Copy as cURL。
6. 在你的剪贴板里，你会看到一串完整的命令，其中 -H 'cookie: ...' 后面就是该网站的所有 Cookie。

【指南】使用快捷指令一键运行（仅限 macOS）

安装快捷指令：终端运行 bilinote install-shortcut

使用方式：

1. 浏览器内点击网址栏，选择到 B 站视频链接的网址文本。
2. 点击菜单栏（屏幕左上角）的浏览器 App 名称（如“Safari”）。
3. 点击【服务】 -> 【BiliNote】

【指南】配置 whisper-cpp 作为本地音频转写器

macOS 安装 whisper.cpp 指南

1. 安装 whisper-cpp

brew install whisper-cpp

2. 下载模型

# 创建目录并进入
mkdir -p ~/whisper-models && cd ~/whisper-models
# 下载模型（以 base 模型为例）
curl -L -o ggml-base.bin 'https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin?download=true'

• 或：到 huggingface 网站 下载 whisper 模型。手动移动到模型存储目录。
• ⚠️ 注意：如果你选择把模型放入其他目录，那么需在 config.yaml 内修改模型地址。

Windows 安装 whisper.cpp 指南

1. 下载程序

• 访问 whisper.cpp Github Releases 页面
• 下载软件压缩包：
  • CPU 版：whisper-bin-x64.zip
  • NVIDIA 显卡加速版：whisper-cublas-12.4.0-bin-x64.zip
• 解压到固定目录，如 D:\ProgramFiles\whispercpp

2. 下载模型

• 访问 Huggingface 模型页面
• 下载 ggml-base.bin（或其他模型）
• 建议放入 D:\ProgramFiles\whispercpp\models\

3. 添加到 PATH

以管理员身份打开命令提示符，执行：

setx /M PATH "D:\ProgramFiles\whispercpp;%PATH%"

• ⚠️ 注意：上面的 D:\ProgramFiles\whispercpp 需替换为 whisper-cli.exe 所在的目录。
• 重启命令提示符后生效。
• 验证是否安装成功：whisper-cli --help
• 如果安装遇到问题，建议手动在系统环境变量中添加。

配置 whisper-cpp（macOS / Windows 通用）

在 config.yaml 中填写模型文件（如ggml-base.bin）的路径：

transcriber:
  default_type: "whisper-cpp"
  whisper-cpp:
    model_path: "D:/ProgramFiles/whispercpp/models/ggml-base.bin"  # Win
    # model_path: "~/whisper-models/ggml-base.bin"                 # macOS

• ⚠️ 注意：地址应该使用 / 而不是 \
• ⚠️ 注意：如果模型放在其他位置，model_path 需相应修改。

License

MIT