Bilibili Video Analyzer

Description

B站動画コンテンツ分析ツール。動画URLを提供するだけで、自動的に動画をダウンロード、フレーム画像に分解し、その後AI分析を使用して、最終的に高品質なテーマドキュメントまたは実操教程を生成します。

コア機能:

• シンプルなタイムラインの記録ではなく、完全に再編成・整理した1つのドキュメント
• 実操系動画 → 直接使用可能な操作教程を生成
• 知識系動画 → 構造化されたテーマドキュメントを生成
• レポート内に主要なスクリーンショットを挿入、![説明](./images/frame_xxxx.jpg) 形式を使用

Source & Documentation

ツール	用途	ドキュメント
FFmpeg	動画フレーム抽出	公式サイト / ドキュメント
Bilibili API	動画ダウンロード	APIドキュメント

Installation

1. .NET 10 SDKのインストール

スクリプトはNET 10単一ファイル実行機能を使用するため、.NET 10 SDKのインストールが必要です。

ダウンロード: https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/10.0

インストール確認:

dotnet --version

2. FFmpegのインストール

Windows:

# Chocolatey
choco install ffmpeg

# または Scoop
scoop install ffmpeg

# または手動ダウンロード: https://ffmpeg.org/download.html

macOS:

brew install ffmpeg

Linux:

# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg

# CentOS/RHEL
sudo yum install ffmpeg

インストール確認:

ffmpeg -version

Trigger

• /bilibili-analyzer コマンド
• ユーザーがB站動画の分析をリクエスト
• ユーザーがB站動画リンクを提供して分析をリクエスト

Provided Script

このスキルは scripts/prepare.cs スクリプトを提供しており、動画ダウンロードとフレーム画像抽出に使用できます。

スクリプト位置: skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs

実行方法: .NET 10単一ファイル実行機能を使用

使用方法

# 基本的な使用法
dotnet run scripts/prepare.cs "<動画URL>" -o <出力ディレクトリ>

# 例
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output

# 長動画（フレームレート低下）
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --fps 0.5

パラメータ説明

パラメータ	説明	デフォルト値
url	B站動画URL（必須）	-
-o, --output	出力ディレクトリ	現在のディレクトリ
--fps	1秒あたりのフレーム抽出数	1.0
--similarity	相似度閾値（0-1）、この値を超える隣接フレームは重複削除されます	0.80
--no-dedup	相似フレーム重複削除を無効化	false
--video-only	動画のみをダウンロード、フレーム抽出なし	false
--frames-only	フレームのみを抽出（既にvideo.mp4がある場合）	false

相似フレーム重複削除

スクリプトは自動的に隣接フレームの相似度を検出し、閾値（デフォルト80%）を超える重複フレームを削除します：

• ffmpegのSSIM/PSNRアルゴリズムを使用して相似度を計算
• 隣接フレームのみ比較、クロスフレーム比較なし
• 重複削除後、自動的に再編号（frame_0001.jpg, frame_0002.jpg, ...）
• --similarity 0.85 で閾値を調整可能
• --no-dedup で重複削除を無効化可能

出力構造

<出力ディレクトリ>/
├── video.mp4           # ダウンロード済み動画ファイル
└── images/             # フレーム画像ディレクトリ
    ├── frame_0001.jpg
    ├── frame_0002.jpg
    ├── frame_0003.jpg
    └── ...

Workflow (Prompt)

あなたは動画コンテンツ分析アシスタントです。ユーザーがB站動画リンクを提供する場合、以下の手順を実行してください：

Step 1: 動画をダウンロードしてフレーム分割

提供されたスクリプトを使用して動画をダウンロードしてフレーム画像に分割します：

dotnet run skills/tools/bilibili-analyzer/scripts/prepare.cs "<動画URL>" -o <出力ディレクトリ>

注意事項:

• 短動画（<10分）: デフォルト --fps 1 を使用
• 中程度の動画（10-30分）: --fps 0.5 を使用
• 長動画（>30分）: --fps 0.2 を使用

Step 2: フレーム画像を分析

タスクツールを使用して、images/ ディレクトリ内の画像をバッチで並列分析します。

バッチ分割戦略（総画像数に基づいて動的に計算）:

総画像数	バッチ数	1バッチあたりの画像数
1-30	1バッチ	すべて
31-60	2バッチ	約15-30枚/バッチ
61-120	3バッチ	約20-40枚/バッチ
121-200	4バッチ	約30-50枚/バッチ
200+	5バッチ	平均分配

計算式:

総画像数 <= 30: 1バッチ
総画像数 <= 60: 2バッチ
総画像数 <= 120: 3バッチ
総画像数 <= 200: 4バッチ
総画像数 > 200: 5バッチ

1バッチあたりの画像数 = 総画像数 / バッチ数（切り上げ）

例：85枚の画像がある場合 → 3バッチに分割

タスク1: frame_0001.jpg～frame_0029.jpg を分析（29枚）
タスク2: frame_0030.jpg～frame_0058.jpg を分析（29枚）
タスク3: frame_0059.jpg～frame_0085.jpg を分析（27枚）

タスクプロンプトテンプレート:

<出力ディレクトリ>/images/ ディレクトリの frame_0001.jpg から frame_0020.jpg（全20枚の画像）を読み込んで分析してください。

【重要な要件】
あなたの応答は、これらの画像コンテンツの【完全で詳細なレポート】である必要があります。情報の省略は避けてください。

各画像について、詳細に記録してください：

1. **フレーム番号**: frame_xxxx.jpg
2. **シーンタイプ**: コードエディタ/ターミナル/ブラウザ/PowerPoint/ダイアログ/その他
3. **インターフェースコンテンツ**:
   - ウィンドウタイトル、メニュー、ボタンなどのUI要素
   - 現在開かれているファイル/ページ
4. **テキストコンテンツ**:
   - スクリーン上のすべてのテキストの完全な転記
   - コードコンテンツ（完全にコピー、フォーマット保持）
   - ターミナルコマンドと出力
   - コメントと説明テキスト
5. **操作アクション**:
   - マウス位置、クリック対象
   - 実行中の操作
6. **キー情報**:
   - 重要な設定項目
   - 重要なステップの説明
   - エラーメッセージまたは警告

【出力形式】

## frame_0001.jpg
- シーン: [シーンタイプ]
- コンテンツ: [詳細説明]
- テキスト/コード:

[完全なテキストまたはコードコンテンツ]

- 操作: [実行中の操作]
- ポイント: [キー情報]

## frame_0002.jpg
...

【注意】
- 画像を省略しないでください
- コードとテキストは完全に転記してください
- 情報は詳しいほど良いです

分析ポイント:

1. すべてのテキストとコードコンテンツを完全に転記
2. インターフェース要素と操作ステップを詳細に説明
3. 各画像のキー情報を記録
4. 重要なスクリーンショットフレーム番号に注釈を付ける（例：frame_0042.jpg）

Step 3: ドキュメントを生成

動画タイプに基づいて、分析結果を再編成・整理して ビデオ分析.md に生成します：

動画タイプの判定:

• 実操系: プログラミング教程、ソフトウェア操作、設定デモなど
• 知識系: 概念説明、原理分析、経験共有など

【重要】画像とコンテンツは厳密に対応する必要があります:

間違い例 ❌:
### Node.jsのインストール
まずNode.jsをダウンロード...
![スクリーンショット](./images/frame_0001.jpg)  ← 画像は他のコンテンツかもしれません

正しい例 ✅:
### Node.jsのインストール
まずNode.jsをダウンロード...
![frame_0015: Node.js公式ダウンロードページ](./images/frame_0015.jpg)  ← 画像は実際にダウンロードページです

ドキュメント生成の正しい流程:

1. まずすべてのタスク返却の分析結果を整理

   • すべてのフレームの分析コンテンツを汇总
   • 「フレーム番号 → コンテンツ」の対応関係を確立

2. コンテンツをテーマ別に再編成（時系列順ではなく）

   • 関連コンテンツを同じセクションに分類
   • 各セクションがどのフレームの情報が必要かを確認

3. 画像を挿入するときは必ず確認

   • 現在のコンテンツと直接関連がある画像のみを挿入
   • 画像説明は画像の実際のコンテンツを正確に反映
   • 形式を使用: ![frame_xxxx: 画像実際のコンテンツ説明](./images/frame_xxxx.jpg)

4. コードは画像内の実際のコードから取得

   • 自分でコードを作成しないでください
   • コードブロック注釈の出典: <!-- frame_0025から -->

重要な原則:

1. 画像とテキストの対応 - 各画像はそのコンテキストのテキストと一致する必要があります
2. 時系列流水録にしない - コンテンツを再編成して、記事を書くように
3. 構造が明確 - セクション分割と論理的順序がある
4. コードは真実 - 画像に出現するコードのみを使用、作成しないでください
5. 独立して読める - 動画を見なくてもすべて理解できる

Output Format

実操教程系

# {教程テーマ}

## 概要

{教程の目的}
{前提条件と要件}

## 環境準備

{インストール必要なソフトウェア}
{設定要件}

## 操作ステップ

### 1. {ステップタイトル}

{詳細説明、コンテンツは下の画像と一致する必要があります}

![frame_xxxx: 画像実際のコンテンツの正確な説明](./images/frame_xxxx.jpg)

<!-- コードは frame_xxxx から -->
```コードブロック```

### 2. {ステップタイトル}

{詳細説明}

![frame_xxxx: 正確な説明](./images/frame_xxxx.jpg)

...

## 完全なコード

<!-- frame_xxxx, frame_xxxx, frame_xxxx から汇总 -->
{すべてのコードスニペットを汇总し、出典フレーム番号に注釈を付ける}

## よくある質問

{発生する可能性のある問題と解決方法}

## 要約

{コア要点の回顧}
{拡張学習の提案}

知識ドキュメント系

# {テーマ}

## 概要

{テーマの背景紹介}
{なぜ重要か}

## {セクション1タイトル}

{コンテンツ、配図と一致する必要があります}

![frame_xxxx: 画像実際のコンテンツ説明](./images/frame_xxxx.jpg)

## {セクション2タイトル}

{コンテンツ}

![frame_xxxx: 画像実際のコンテンツ説明](./images/frame_xxxx.jpg)

## コア要点

- ポイント1
- ポイント2
- ポイント3

## さらに読む

{関連リソースと提案}

画像挿入規範

ルール	説明
フレーム番号は必須	
説明は正確に	画像の実際のコンテンツを説明し、期待値ではなく
コンテンツは一致	画像の上下のテキストは画像の内容と関連している必要があります
コード出典を標注	<!-- コードは frame_0025 から -->
むやみに画像を入れない	適切な画像がなければ入れず、無理に配置しないでください

API Reference

Bilibili API

スクリプトはBilibili公式APIを使用して動画をダウンロードします：

# 動画情報を取得
GET https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xx411c7mD

# 再生アドレスを取得
GET https://api.bilibili.com/x/player/playurl?bvid=BV1xx411c7mD&cid={cid}&qn=80&fnval=1

APIドキュメント: https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect

FFmpegフレーム抽出コマンド

# 1秒あたり1フレーム
ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

# 1秒あたり0.5フレーム（2秒に1フレーム）
ffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=0.5" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

# 指定時間範囲
ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:01:00 -to 00:05:00 -vf "fps=1" -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

# キーフレームを抽出（シーン変化）
ffmpeg -i video.mp4 -vf "select='gt(scene,0.3)'" -vsync vfr -q:v 2 images/frame_%04d.jpg

詳しいオプション: https://ffmpeg.org/ffmpeg.html

Examples

例1: プログラミング教程の分析

# 1. ダウンロードしてフレーム分割
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./react-tutorial

# 2. 画像を分析（タスクツールを使用）
# 3. react-tutorial/ビデオ分析.md を生成

例2: 長動画の分析

# フレームレートを低下させ、画像数を削減
dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./long-video --fps 0.2

例3: 動画のみをダウンロード

dotnet run scripts/prepare.cs "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output --video-only

Quality Checklist

ドキュメント生成前に、以下の要件を項目ごと確認してください：

コンテンツ品質

• コンテンツが再編成され、時系列流水録ではない
• セクション構造が明確で、論理的順序がある
• 動画を見なくてもすべてのコンテンツを理解できる
• 環境準備/前提条件の説明が含まれている
• 要約とコア要点が含まれている

画像とテキストの対応（重要！）

• 各画像にフレーム番号が標注されている: ![frame_xxxx: 説明](...)
• 画像説明が画像の実際のコンテンツを正確に反映している
• 画像の上下のテキストが画像のコンテンツと直接関連している
• 関連性のない画像が無作為に挿入されていない
• コードブロックに出典フレーム番号が標注されている: <!-- frame_xxxx から -->

コード品質

• コードは画像内の実際のコードから取得されており、作成されていない
• コードスニペットは完全で、直接コピーして使用できる
• 完全なコードセクションですべてのコードを汇总し、出典を標注している

Tags

bilibili, video-analysis, ai, frame-extraction, markdown, tutorial, ffmpeg, dotnet

Compatibility

• Codex: Yes
• Claude Code: Yes