video-fetcher-to-markdown

丢视频链接,自动生成带字幕截图时间戳的 Obsidian 笔记

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 自动化工作流 🍴 复刻 42 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 495
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

video-fetcher-to-markdown 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类自动化工作流
开发团队JimmySadek
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-skills,claude-code,claude-code-skill,codex,instagram,knowledge-base,markdown,obsidian,subtitles,tiktok,transcript,video-transcription,whisper,youtube,yt-dlp
GitHub 星标★ 495
上线时间2026-03-04 00:00:00
代码更新2026-10-07
仓库体积3.8 MB
本站数据更新2026-10-22
维护状态较活跃
收录时间2026-10-22
浏览次数0

项目介绍

video-fetcher-to-markdown 是一个可移植的 AI Agent 技能,用于把 YouTube、Instagram、TikTok、X 等平台的视频链接自动转换成可直接放入 Obsidian 的 Markdown 笔记。它解决的核心问题是:视频内容难以检索、归档和二次利用,手动整理字幕、截图和时间戳非常耗时。项目通过抓取视频元数据、字幕或调用本地 Whisper 做语音转写,再抽取关键帧,最终生成带时间戳、画面引用和结构化元信息的 Markdown 文件。作为 agent skill,它可以被 Claude Code、Codex 等智能体直接调用,把“丢一个链接”变成“得到一篇可编辑笔记”的自动化流程,适合构建个人知识库和内容研究管线。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-22 · 当前星标 ★ 495

核心亮点

  • 支持多平台视频链接统一转 Markdown,覆盖 YouTube、Instagram、TikTok、X 等
  • 字幕缺失时可回退到本地 Whisper 转写,不依赖平台字幕质量
  • 输出包含关键帧、元数据和时间戳,直接适配 Obsidian 知识库工作流

不足之处

  • 依赖第三方平台抓取,接口或反爬策略变化时稳定性待观察
  • 本地 Whisper 转写需要额外模型和算力,长视频处理成本较高
  • 早期项目,文档完整度和社区生态仍在建设中

适用场景

  • 把收藏的 YouTube 教程视频批量转成可检索的 Obsidian 学习笔记
  • 内容创作者抓取 TikTok/Instagram 竞品视频,整理字幕和关键帧做选题分析
  • 研究人员将访谈或讲座视频转写并带时间戳归档,便于引用和回溯

替代项目

yt-dlp、obsidian-importer

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