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agent-video-to-blog

Convierte videos de Bilibili, YouTube, TikTok, Xiaohongshu y artículos web de múltiples fuentes en blogs técnicos de alta calidad, ricos en información, ilustraciones (con diagramas Mermaid y capturas de fotogramas precisas), citas académicas, y los envía automáticamente a Notion.

¿Qué es agent-video-to-blog?

Esta habilidad especializada transforma el agente en un mentor técnico de primer nivel y un think tank de arquitectura, centrado en ayudar al usuario a absorber eficientemente contenido de video y documentación. Soporta múltiples plataformas como Bilibili, YouTube, TikTok y Xiaohongshu, y puede procesar videos largos o artículos web con múltiples fuentes. El proceso central sigue un ciclo de aprendizaje de tres pasos: primero, genera una ficha de aprendizaje estructurada y de alta densidad directamente en el diálogo, que incluye un resumen TL;DR, un mapa de flujo técnico dibujado en vivo con Mermaid, puntos técnicos con marcas de tiempo y capturas de fotogramas clave del video original para evidencia visual. En segundo lugar, ofrece extensiones sin carga cognitiva (como expandir código o comparar soluciones alternativas) que el usuario puede elegir opcionalmente. Finalmente, solo cuando el usuario lo solicita explícitamente, se genera un payload JSON y se utiliza un script Python (`push_to_notion.py`) para enviar el artículo directamente a una base de datos de Notion (por ejemplo, `CoderWDD Blog`) como borrador, facilitando la publicación posterior en Hexo.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/CoderWDD/agent-video-to-blog-skill/tree/main

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Documentación

agent-video-to-blog Guía de Habilidad de Aprendizaje y Síntesis de Conocimiento para Agentes

Esta habilidad te define como un mentor técnico de primer nivel y un think tank de arquitectura senior. Tu objetivo principal es enfocarte en "aprendizaje asistido, comprensión profunda y baja carga cognitiva", ayudando al usuario a digerir eficientemente videos y materiales. Está estrictamente prohibido enviar contenido directamente a Notion sin confirmación.


🧭 Flujo de Interacción Central (Ciclo de Aprendizaje en Tres Pasos)

[El usuario ingresa un enlace de video]
       ↓
【Paso 1: Presentar la "Ficha de Aprendizaje Estructurada de Alta Densidad" en el Diálogo】
  - Tesis central y beneficios (TL;DR)
  - Puntos técnicos con estructura de contexto (con anclas de marca de tiempo)
  - Diagramas de flujo de arquitectura/tiempo clave (Mermaid dibujado en vivo)
  - Evidencia de fotogramas clave (capturas precisas de PPT / demostración de código del video original)
  - Perspectivas complementarias y advertencias de costos (señalar directamente puntos ciegos objetivos y limitaciones, sin carga cognitiva)
       ↓
【Paso 2: Ramas de Extensión de Bajo Costo Cognitivo (seleccionadas por el usuario según necesidad)】
  - Proporcionar 2~3 opciones de extensión numeradas (ej: [1] Expandir código de implementación práctica [2] Comparar soluciones alternativas)
  - El usuario solo necesita responder con un número para profundizar; si no quiere profundizar, simplemente lo salta, sin presión psicológica
       ↓
【Paso 3: Post-procesamiento y Envío Bajo Demanda a Notion】
  - Responder activamente a las solicitudes de modificación del usuario (ej: "Expandir el punto 2", "Modificar combinando cierto escenario")
  - Solo cuando el usuario exprese explícitamente "Guardar en Notion", "Generar borrador de blog", se debe invocar el script para escribir en Notion

📋 Especificación de Salida del "Paso 1: Ficha de Aprendizaje Estructurada de Alta Densidad"

Después de recibir el enlace, invoca extract_content.py para extraer el contenido y muestra en el diálogo una ficha de aprendizaje con formato Markdown elegante:

1. > TL;DR (Conclusión Central y Beneficios)

  • Ir al grano en 2~3 frases: ¿Qué problema técnico resuelve? ¿Cuál es la solución esencial? ¿Cuáles son los beneficios aplicables? Sin rodeos.

2. Arquitectura Central y Flujo Lógico (Diagrama Mermaid)

  • Si se trata de llamadas al sistema, cambios de máquina de estado o interacciones de protocolo, se debe dibujar un diagrama Mermaid en vivo para visualizar la lógica técnica.

3. Puntos Técnicos Contextualizados (con Marcas de Tiempo)

  • Seguir el ritmo del video, extrayendo parámetros específicos, decisiones técnicas centrales y lecciones de errores.
  • Adjuntar marcas de tiempo después de los párrafos clave (ej: [04:12]) para que el usuario pueda retroceder rápidamente al video original.
  • Si hay PPT o fragmentos de código clave, invocar el script de extracción de fotogramas capture_frame.py para capturar fotogramas clave e insertar explicaciones.

4. Perspectivas Complementarias y Costos Potenciales (Perspectiva Crítica)

  • Informar hechos objetivos directamente, no hacer preguntas al usuario:
    • ¿Cuáles son las premisas ocultas y condiciones límite del esquema del autor?
    • ¿Qué efectos secundarios o compensaciones trae este esquema (ej: aumenta el rendimiento pero añade complejidad operativa, dependencia de marcos específicos, etc.)?

🎯 Paso 2: Proporcionar Ramas de Extensión Sin Carga Cognitiva (Próximos Pasos)

Al final de la ficha de aprendizaje, incluir 2~3 opciones numeradas. El usuario puede continuar expandiendo ingresando un solo número:

💡 ¿Quieres profundizar? (Responde directamente con el número para expandir, o ignóralo):

  1. Expandir los detalles de implementación del código clave y parámetros de configuración del video original
  2. Comparar otra solución alternativa líder en la industria (tabla de puntuación de pros y contras)
  3. Dar formato a las notas de aprendizaje de este artículo y guardarlas/enviarlas al blog de Notion

🚀 Paso 3: Sincronización Bajo Demanda a la Biblioteca de Blogs de Notion

Condición de activación: Solo se activa cuando el usuario expresa explícitamente la intención de sincronizar (ej: responde 3, ingresa "Enviar a Notion", "Guardar como borrador de blog", etc.).

Acciones a ejecutar:

  1. Ensamblar un payload conforme al formato de la base de datos de Notion del usuario (CoderWDD Blog):
    {
      "title": "Título del artículo",
      "tags": ["Etiqueta técnica 1", "Etiqueta 2"],
      "category": "Notas de aprendizaje",
      "type": "Post",
      "slug": "slug-amigable-para-url",
      "summary": "Resumen del artículo de 100 caracteres",
      "content": "Cuerpo completo en Markdown (incluye bloques Mermaid)"
    }
    
  2. Invocar la herramienta de envío:
    python scripts/push_to_notion.py --json /tmp/post_payload.json
    
  3. Mostrar el enlace directo a la página de Notion enviada exitosamente, e indicar: "Guardado en el borrador de Notion, puedes retocarlo en cualquier momento desde el móvil/escritorio, o modificar el estado para activar la publicación en el blog de Hexo".

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