dy-author：把抖音作者作品整理进 Obsidian
面向 cc-connect + Claude Code 等可读写本地文件、执行 Python 的 Agent 的独立 Skill。发送一次 /dy-author 作品链接，从该作品识别作者，分页获取公开作品，准备完整视频转写或图文材料，由当前 Agent 提炼知识并逐条存入自己的 Obsidian Vault。
语义提炼和笔记写作由当前 Agent 完成；本仓库脚本负责材料获取、队列、查重、校验和事务保存。安装与使用流程均在本仓库中提供。
能做什么
- 以一条作品识别作者，收集其公开视频与图文，按作品 ID 查重；每批最多十条，每条完成立即保存。
- 从真实音轨做本地 Whisper 转写；图文下载完整图片并用 macOS Vision OCR，Agent 再逐页看图。
- 生成知识笔记、维护作者文档、知识总索引与导入总日志；保留已有笔记和“我的补充”。
- 对原始材料含“面试”的作品生成/合并面试题；
/dy-author 补录为已有面试类知识笔记补建题库。 - 保存运行检查点；后续条目失败或模型额度耗尽不回滚已经成功的作品。
- 可向明确绑定的当前 cc-connect 会话发批次进度；发送失败不影响保存，不自动重发未知送达结果。
/dy-author 或 $dy-author 才启动本技能。
支持环境与前提
完整媒体路线面向 macOS Apple Silicon（M 系列）+ Python 3.12。本地 ASR 使用 MLX，图文 OCR 使用 Swift/Vision；Windows、Linux、Intel Mac 的完整流程目前不承诺支持。需要 Apple Command Line Tools（含 Swift），以及可用的 Google Chrome profile。首次转写会从 Hugging Face 下载模型，需要网络和本地磁盘空间。FFmpeg 可来自系统，或依赖中的 imageio-ffmpeg。
先安装并运行自己的 cc-connect，配置好 Agent、模型账号、消息平台和项目的实际 work_dir。不同 Agent 适配器对技能/斜杠命令的支持有差异；本包提供 .claude 布局的命令集成，其他适配器需按其实际技能发现机制安装。
没有 Chrome 访问也可用 --no-browser 配置，但匿名请求可能拿不到完整作品；不会承诺绕过登录、验证码、私密或删除限制。首次使用建议选一个小作者，并先备份 Vault。
1. 下载并安装依赖
git clone https://github.com/llm-xiaoye/cc-connect-dy-author.git
cd cc-connect-dy-author
将此路径替换为你电脑上 Python 3.12 的真实绝对路径。
/absolute/path/to/python3.12 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install -r requirements.lock.txt也可以在 GitHub 点 Code → Download ZIP 后解压，再在解压目录执行后两步。不要复制开发者的虚拟环境，不要把仓库放进会同步公开的 Vault 内。
requirements.lock.txt 保留原功能所用版本，包含固定 commit 与摘要的 F2 源码依赖；需要访问 PyPI/GitHub。它是版本固定清单，不是全包 wheel hash 锁，不要加 --require-hashes。依赖安装失败时保留错误，不把它当成作品或技能处理失败；不建议任意升级 F2、yt-dlp 或 MLX 后仍假定行为不变。
2. 生成你自己的配置与 cc-connect 命令
在仓库根执行，替换下面两个路径。--cc-workspace 是 cc-connect 项目的 work_dir，不是程序安装目录或 .claude 目录。
./.venv/bin/python scripts/configure.py \
--vault "/absolute/path/to/your/ObsidianVault" \
--cc-workspace "/absolute/path/to/your/cc-connect-workspace"配置器会只读寻找真实系统用户的 Chrome 资料，优先复用已有的抖音会话；zcode 改写 HOME 不影响这个查找。缺少会话时提示你手动打开抖音登录，再重试。关闭登录页面通常不会清除会话，无需一直保持页面打开。读取失败会说明权限或路径问题，不等于账号已经退出。
- 验证 Vault 与显式提供的路径，不新建 Chrome 资料。
- 生成权限为
0600、被 Git 忽略的config.json，记录当前虚拟环境入口；默认browser_profile=null自动识别、auto_browser_recovery=false。获取作者清单及下载作品默认不弹出页面。 - 在 work_dir 创建
.claude/skills/dy-author链接与.claude/commands/dy-author.md。
config.json 的 auto_browser_recovery 设为 false；这一关闭设置也约束旧批次。其他运行参数仍使用创建时的快照，不删除旧批次或已保存笔记。
需要固定资料时，用 chrome://version 的 Profile Path 填入 --chrome-profile。标准 Chrome 缓存自动匹配；自定义 user-data 目录还需 --chrome-cache。只有明确希望可见浏览器恢复时才手动启用 auto_browser_recovery=true。请只授权自己的资料，不粘贴或提交 Cookie。
只安装 Skill、不创建 cc-connect 命令时省略 --cc-workspace。无浏览器模式用 --no-browser 代替 Chrome 参数。手动配置可参考 config.example.json，实际配置必须保存为本仓库的 config.json，所有路径换成你自己的绝对路径。字段说明见 docs/configuration.md。
3. 可选：每批进度主动提示
若需要在长任务中主动收到每批十条的提示，在首次配置时再加：
--cc-binary "/absolute/path/to/cc-connect" \
--cc-data-dir "/absolute/path/to/the/running-service-data"这两个参数须同时指定；data-dir 必须与正在运行的 cc-connect 服务一致。已配置者可手动更新本地 config.json 的 cc_binary 与 cc_data_dir。不要把这些参数单独当成一条 shell 命令执行。
运行时由 cc-connect 提供当前 CC_PROJECT 和 CC_SESSION_KEY，技能不会猜测其他活跃会话。不要把示例或别人的会话 ID 写死到环境。没有会话绑定时由正常 Agent 回复展示进度；没有主动提示不影响笔记保存。
4. 检查安装并开始用
./.venv/bin/python -B scripts/doctor.py此检查只检查本地路径、平台和依赖模块发现，不联网、不下载模型、不写 Vault，也不证明抖音接口可用。完成后让 cc-connect/Agent 刷新技能发现或开启新会话。在连接的聊天中发送：
/dy-author https://www.douyin.com/video/作品ID也可以 /dy-author 后直接粘贴完整分享文本，其中必须恰好一条官方作品链接。不要先删掉 /dy-author。补录命令：
/dy-author 补录期望流程是：识别作者 → 翻页列作品 → 查重 → 每批准备材料 → 当前 Agent 写笔记/题目 → 逐条提交 → 继续下一批 → 最终汇报。不要把 scripts/dy_author.py 的一次运行误当作整套 AI 写作；它是供 Agent 驱动的队列接口。细节见 references/workflow.md。
输出通常位于你的 Vault：
知识库/<主题分类>/<标题>.md
知识库/面试题库/<一级>/<子方向>/<题目>.md
抖音作者/<昵称>.md
知识总索引.md
导入总日志.md
附件/...运行材料、转写、草稿和状态位于本地 .cache/runs/ 等目录。它们可能包含个人学习记录及源作品内容，不能上传。中断后优先保留同一 run_dir 与检查点；新发同一显式命令会建立新批次，并排除已有/已跳过作品。
限制与常见问题
- 接口 403/429、翻页中断：会记录清单不完整；已获取作品可继续入库，不能称“全部”。不反复刷新，不编造签名。
- 抖音长文字文章（type 163）：目前只列清单、标记暂不支持，不拿背景音乐冒充正文。视频和图文保留原支持范围。
- 需要登录/Keychain 权限：只在自己的 Chrome 完成必要交互。macOS 可能询问读取 Chrome 密钥/控制 Chrome 的权限；不愿授权时用无浏览器路线并接受其限制。
- 下载成功但没笔记：Agent 仍需读取完整材料并写作/commit；标题、封面和摘要不足以入库。
- 命令没出现：检查安装的 work_dir 与当前会话一致、
.claude适配器支持情况、安装路径是否移动，然后刷新/重启会话。 - 运行出错：保留原批次；先检查具体阶段。浏览器缓存扫描不完整不能判为作品不可提取。恢复说明见 references/recovery.md。
隐私、开发与许可证
发布包只含技能、源代码、规则、测试和通用示例；个人配置与缓存被排除。数据流、反馈脱敏和权限边界见 PRIVACY.md。模型服务仍可能接收到当前 Agent 为写作读取的转写、图片和所需目录/笔记摘录；本地 ASR/OCR 不等于整套流程完全离线。
./.venv/bin/python -B -m unittest discover -s tests这些是本地回归，使用临时 Vault 与受控材料，不发真实抖音请求或主动聊天通知；它们不能保证未来平台接口一直可用。设计和保留的行为边界见 docs/design.md。代码采用 MIT License；第三方依赖按各自许可证使用，见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。