题目范围：

在线公开视频链接或本地视频文件

题目要求：

熟悉主流编程开发语言和基本模型原理，有业务开发经验或大模型使用经验，有过MCP、Agent等开发经验者优先。

MCP: Model Context Protocol（OpenAI 最近推出的一种让模型调用外部工具的接口标准）。一种让 AI（比如 ChatGPT）自动调用你写的 Python 代码、API、数据库的方法。

难度设置：

低难度(5天)：

上传视频文件或解析视频链接，通过ffmpeg二进制工具实现音视频分流，音频送ASR转文字和时间范围。
转录文字稿送摘要生成摘要稿，并进行分段处理, 要求模型返回JSON格式解析对应时间范围指向原视频时间范围。

中难度(10天)：

视频时间范围内抽帧为多张图片，图片送embedding转向量，内存中根据向量相似度算法对比图片中的向量相似度，去除相似度高的重复图片。
后续考虑对图片裁剪等功能。
高难度(15天)：
对每段摘要文字并发处理上述中难度步骤，汇总后生成图文混排报告，并将结果生成本地PDF报告或写入腾讯文档在线文档内。

词	大白话解释	举个例子
ffmpeg	一个处理音视频的“瑞士军刀”命令行工具，可以分离音频、剪视频、抽帧等。	用 `ffmpeg` 把 `video.mp4` 的音频提取成 `audio.wav`
ASR（Automatic Speech Recognition）	自动语音识别，把说话声转换成文字（还能给出时间戳）。	给一段讲课视频，识别成文字稿
摘要（summarization）	从长文字里提炼重点。	把 1 分钟的转录内容总结成 2 句话
Embedding（向量化）	把文本或图片转成一组数字向量，便于计算相似度。	用 CLIP 模型把两张相似的菜品图片转成向量，比较它们相似度
相似度去重	找出重复或很像的图片，只保留一张。	抽帧得到很多几乎一样的图，删掉重复的
并发处理	同时做多个任务，提高速度。	一边识别文字，一边抽帧，而不是等一个做完再做另一个

当前任务

上传视频文件或解析视频链接，通过ffmpeg二进制工具实现音视频分流，音频送ASR转文字和时间范围。
转录文字稿送摘要生成摘要稿，并进行分段处理, 要求模型返回JSON格式解析对应时间范围指向原视频时间范围。

音视频分流

GPT指导

太好了，这个题目非常适合做成一个端到端的小型多模态流水线项目。下面给你一份“可直接落地”的路线图：分阶段目标（低/中/高难度对应 5/10/15 天），每一步要做什么、产出什么，以及推荐技术栈与数据格式约定。你直接照着清单干就能完成。

总体架构（建议用 Python，最快交付）

流程：输入（视频/链接）→ 媒体解复用 → ASR 转录（带时间戳）→ 结构化分段 → 摘要（带时间范围）→ 抽帧与图像去重 →（可选裁剪）→ 片段级图文拼装 → 导出 PDF / 写入腾讯文档
核心三类能力：音视频工程（ffmpeg/pyav）、文本（ASR/摘要/结构化）、图像（抽帧/向量化/去重/裁剪）
推荐技术栈（你会 Go/C++ 也行，Python最快）
- 媒体：ffmpeg CLI + ffprobe
- ASR：whisper 或 faster-whisper（CPU/GPU 均可）
- 文本摘要/分段：任意大模型（本地/云端），或 transformers 的 summarization
- 抽帧：ffmpeg -ss/-to -r 或 opencv-python
- 图像向量：OpenAI CLIP / Sentence-Transformers (clip-ViT) / open_clip
- 向量相似度：numpy/faiss-cpu（内存版即可）
- PDF：reportlab / weasyprint（HTML→PDF）
- 并发：asyncio/concurrent.futures
- 腾讯文档：官方 API（HTTP 调用）

数据结构约定（先定下来，后续模块都围绕它开发）

项目元数据 project.json

{
  "id": "uuid",
  "source": {"type": "file|url", "path": "xxx.mp4", "duration_sec": 1234.5},
  "created_at": "2025-08-13T12:34:56Z",
  "settings": {
    "frame_fps": 1.0,
    "image_embed_model": "clip-ViT-B/32",
    "asr_model": "faster-whisper-medium"
  }
}

ASR 转录 transcript.jsonl（一行一条，便于流式写入）

1	{"start": 12.34, "end": 16.78, "text": "欢迎大家..."}

分段与摘要 segments.json

{
  "segments": [
    {
      "id": 0,
      "start": 10.0,
      "end": 85.2,
      "title": "引言：问题背景",
      "summary": "本段介绍了…",
      "bullets": ["要点1", "要点2"],
      "source_refs": [{"start":12.34,"end":16.78},{"start":20.1,"end":30.0}]
    }
  ]
}

抽帧与去重结果 frames.json

{
  "frames": [
    {"ts": 12.0, "path": "frames/000123.jpg", "vec": "npz/000123.npy"},
    {"ts": 13.0, "path": "frames/000124.jpg", "dup_of": 12.0}
  ],
  "kept": ["frames/000123.jpg","frames/000140.jpg","frames/000200.jpg"]
}

最终图文块（用于导出） doc_blocks.json

{
  "blocks": [
    {
      "segment_id": 0,
      "time_range": [10.0, 85.2],
      "title": "引言：问题背景",
      "text": "本段摘要…",
      "images": ["frames/000123.jpg","frames/000140.jpg"]
    }
  ]
}

低难度（5 天）——打通音频→文本→摘要的主干

第 1 天：工程骨架 & 输入

做什么：项目脚手架（src/、data/、outputs/）、命令行入口。
功能：
- ingest: 接受本地文件或 URL（yt-dlp 下载），生成 project.json。
- 校验 ffmpeg/ffprobe 可用。
产出：cli.py 基本命令：ingest <path_or_url> -o workdir/

第 2 天：音视频分流

做什么：使用 ffmpeg 解复用出 audio.wav（单声道 16k）。
命令示例：
- ffmpeg -i input.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 outputs/audio.wav
产出：media.json（采样率、时长）

第 3–4 天：ASR（含时间戳）

做什么：faster-whisper 推理，输出 transcript.jsonl（带 start/end）。
要点：
- 可选 VAD（pyannote.audio/silero-vad）先切段提速。
- 长音频分块（重叠 1–2s 防断句）。
产出：transcript.jsonl 与简单统计（词数、时长覆盖率）。

第 5 天：摘要与分段（时间对齐）

做什么：
- 根据暂停点/时间窗（如每 60–120s 或基于 ASR 段落停顿）先粗分段。
- 将每段文本送摘要模型，输出段级 summary/bullets/title。
要求：模型返回 JSON，并保留每段的 start/end 映射。
产出：segments.json（上面的结构）。

中难度（第 6–10 天）——抽帧、去重、图像候选

第 6 天：抽帧

做什么：对每个段的时间范围内按 fps 抽帧（默认 0.5–1 fps）。
两种实现：
- ffmpeg -ss {start} -to {end} -r {fps} frame_%06d.jpg
- 或 opencv 逐帧精准控制
产出：每段 frames/segment_{id}/...

第 7 天：图像向量化

做什么：CLIP 模型对图片生成向量，保存为 .npy；索引存内存。
要点：批量化、GPU 优先；向量归一化以便余弦相似度。

第 8 天：相似度去重

做什么：同一段内做近邻/聚类（阈值如 cosine > 0.9 判重复）。
实现：
- 简单版：两两比较 + 并查集/贪心保留代表帧。
- 快速版：Faiss IndexFlatIP，阈值筛选。
产出：frames.json（标记 dup_of 与 kept 列表）。

第 9 天：（可选）图片裁剪

做什么：基于人脸/主体/字幕区域做自动裁剪建议：
- 人脸：opencv/mediapipe 检测后裁到 4:3/1:1
- 主体：torchvision 的 saliency/简单阈值 + 最大连通域
- 字幕：底部字幕区域检测，留白比控制
产出：保存裁剪版本到 frames_cropped/，在 frames.json 里关联。

第 10 天：段级图文拼装（中期演示）

做什么：为每段挑 1–3 张代表图；生成 doc_blocks.json。
验收：用简易 HTML 模板渲染一页（段标题+摘要+图片）。

高难度（第 11–15 天）——并发、汇总导出、在线文档

第 11 天：并发与健壮性

做什么：将“每段摘要”与“抽帧→向量→去重”并发执行：
- asyncio.gather 或 ThreadPoolExecutor（IO 密集足够）
- 失败重试、进度条、可中断恢复（基于落盘的中间文件）
产出：稳定的流水线 pipeline.run(workdir, stages=[...])

第 12 天：全局汇总排版

做什么：把 doc_blocks.json 合并为一本文档结构（章节=段）。
样式：封面（视频标题、时长、作者）、目录、段落页（时间戳可点击/带链接到原视频时间）。

第 13 天：导出 PDF

做什么：
- 方案 A：HTML 模板 + weasyprint 导出 PDF（版式更美观）
- 方案 B：reportlab 逐页绘制（更可控）
验证：字体嵌入、图片压缩、页码/页眉/页脚、超链接（#t=123s）。

第 14 天：写入腾讯文档

做什么：调用腾讯文档 API：
- 新建文档 → 逐段插入标题、摘要、图片（上传素材）→ 生成分享链接
产出：保存 tencent_doc.json（文档 ID、链接、版本号）

第 15 天：打磨与评测

做什么：CLI 子命令与配置、日志/错误上报、示例数据和 README。
指标：
- ASR WER、摘要覆盖率（ROUGE 可选）、图片冗余率下降%、处理耗时

模块划分与接口（按包开发）

src/
  cli.py                 # 命令行入口
  config.py              # 全局配置与默认参数
  media/
    ingest.py            # 下载/本地校验
    demux.py             # 音视频分离、元信息
  asr/
    transcribe.py        # ASR + VAD + 分块
  nlp/
    segmenter.py         # 基于时间/停顿的分段
    summarize.py         # 段级摘要 -> JSON
  vision/
    frames.py            # 抽帧
    embed.py             # 图像向量
    dedup.py             # 相似度去重/聚类
    crop.py              # 可选自动裁剪
  compose/
    assemble.py          # 生成 doc_blocks.json
    html_render.py       # 渲染 HTML
    export_pdf.py        # 导出 PDF
    tencent_docs.py      # 写入腾讯文档
  runtime/
    pipeline.py          # 串/并行编排、断点续跑
    utils.py             # 日志、时间格式、路径

CLI 预期用法

# 1) 导入与分流
python -m src.cli ingest --input demo.mp4 --workdir runs/demo
python -m src.cli demux  --workdir runs/demo

# 2) 转录与摘要
python -m src.cli asr        --workdir runs/demo
python -m src.cli segment    --workdir runs/demo
python -m src.cli summarize  --workdir runs/demo

# 3) 抽帧、去重、裁剪
python -m src.cli frames     --workdir runs/demo --fps 0.5
python -m src.cli embed      --workdir runs/demo
python -m src.cli dedup      --workdir runs/demo --thr 0.9
python -m src.cli crop       --workdir runs/demo

# 4) 组装与导出
python -m src.cli compose    --workdir runs/demo
python -m src.cli export-pdf --workdir runs/demo --theme clean
python -m src.cli tdoc       --workdir runs/demo

关键实现要点（易踩坑与建议）

时间戳一致性：ASR、分段、抽帧用同一时间基准（以 ffprobe 的 start_time 为准）。
长视频内存：向量不要全常驻内存，段内处理、段内释放，或落盘 .npy。
去重阈值：0.85–0.92 之间调；不同内容/分辨率下要有自适应（比如同一秒内优先保留清晰度更高的帧）。
并发控制：限制并发数（如 4–8）；GPU 显存压力来自 ASR/CLIP。
可恢复性：每步写入中间文件；pipeline 根据存在的产物跳过已完成步骤。
隐私与合规：网络视频需注明来源与仅作学习使用；PDF 内嵌版权页。

里程碑验收清单

低难度完成标志：
- 有 transcript.jsonl（覆盖>95%时长）
- 有 segments.json（每段摘要、时间范围、JSON 结构正确）
中难度完成标志：
- 段内抽帧与 frames.json（含 dup_of/kept）
- 可视化对比：原帧数 vs 保留帧数（冗余下降>70%）
高难度完成标志：
- doc_blocks.json → 成功导出 PDF（封面/目录/段落、图片插入、时间链接）
- 成功写入 腾讯文档 并返回文档链接

你现在可以立刻做的第一步

建项目目录 + requirements.txt（ffmpeg/faster-whisper/torch/opencv/open-clip-torch/reportlab 或 weasyprint/faiss-cpu）。
写 ingest 与 demux 两个最小命令；能把音频抽出来即算开工成功。
跑一小段视频（1–2 分钟）走通 ASR→摘要→分段，生成一份最小 segments.json 作为金样本。

如果你愿意，我下一步可以直接给你：

requirements.txt 与可运行的 cli.py 雏形；
ASR→摘要→分段的示例实现（含一个最小可用的摘要 Prompt/模板）；
抽帧与去重的简明代码骨架。

2025-8-13