自动化爬取B站UP主的视频和动态，使用Whisper进行语音识别，用LLM生成视频摘要。
- 自动化采集: 定时检测UP主新视频和动态
- 智能摘要: 使用OpenAI/DeepSeek/通义千问等API生成内容摘要
- 语音识别: 支持 faster-whisper 和 whisper.cpp 两种方案
- 文本纠错: LLM 自动修正语音识别错误
- 内容持久化: 识别文本保存为 txt，详细总结保存为 markdown
- 飞书文档: 自动上传视频摘要到飞书云盘，按UP主和内容分类
- 灵活推送: 统一的多渠道推送接口（飞书、Telegram、微信等）
- Docker 部署: 一键部署，自动下载 whisper.cpp 模型
bili-auto/
├── app/ # 核心应用模块
│ ├── modules/ # 功能模块
│ │ ├── bilibili.py # B站API接口
│ │ ├── downloader.py # 音视频下载（m4a + mp4）
│ │ ├── dynamic.py # 动态处理
│ │ ├── feishu_docs.py # 飞书文档上传和分类
│ │ ├── processor.py # 统一处理（纠错+总结）
│ │ ├── push.py # 消息推送
│ │ ├── subtitle.py # 字幕获取
│ │ └── whisper_ai.py # 语音识别（faster-whisper + whisper.cpp）
│ ├── models/ # 数据模型
│ │ └── database.py # SQLAlchemy ORM
│ ├── tools/ # CLI 工具
│ │ └── classification_rules.py # 飞书文档分类规则管理
│ ├── utils/ # 工具函数
│ │ ├── errors.py # 异常定义
│ │ └── logger.py # 日志管理
│ ├── queue_worker.py # 视频任务队列处理
│ └── scheduler.py # 定时任务调度
├── scripts/ # 实用脚本工具
│ ├── batch_download.py # 批量下载 UP主视频
│ ├── manage_subscriptions.py # UP主订阅管理工具
│ ├── migrate_add_doc_url.py # 数据库迁移（添加文档URL字段）
│ ├── reset_processing.py # 重置 processing 状态
│ ├── test_asr_file.py # 测试 ASR 识别
│ └── test_processor.py # 测试统一处理模块
├── docs/ # 项目文档
│ ├── PROJECT_PLAN.md # 详细项目规划
│ ├── STATUS_REPORT.md # 当前状态报告
│ ├── MANAGE_SUBSCRIPTIONS.md # 订阅管理指南
│ └── QUICK_REFERENCE.md # 快速参考
├── demo/ # 示例文件
│ └── prompt.txt # LLM 提示词模板
├── data/ # 数据目录
│ ├── video/ # 下载的视频（mp4）
│ ├── audio/ # 下载的音频（m4a）
│ ├── text/ # 识别文本保存
│ ├── markdown/ # 详细总结保存（Markdown）
│ └── bili.db # 数据库
├── logs/ # 日志目录
├── config.py # 主配置文件
├── main.py # 程序入口
├── pyproject.toml # 依赖配置
├── .env # 环境变量（本地）
└── .env.example # 环境变量示例
uv syncbili login二维码会推送到已配置的飞书/Telegram频道，也可以在终端看到链接。
为什么需要登录？
- Cookie 用于访问 B站 API，检测 UP 主新视频和动态
refresh_token用于自动刷新 Cookie，避免 Cookie 过期后需要手动重新登录- 扫码登录获取的 Cookie 和 refresh_token 是配套的，能确保刷新成功
复制 .env.example 为 .env 并填入配置：
cp .env.example .env
# 编辑 .env 配置:
# - OPENAI_API_KEY (支持 OpenAI/DeepSeek/通义千问等)
# - OPENAI_BASE_URL (自定义 API 端点)
# - OPENAI_MODEL (模型名称)
# - BILIBILI_COOKIE (批量下载必须配置，避免限流)
# - VIDEO_CHECK_INTERVAL (视频检测间隔，分钟)
# - DYNAMIC_CHECK_INTERVAL (动态检测间隔，分钟，<=0 禁用)
# - USE_WHISPER_CPP (是否使用 whisper.cpp)
# - WHISPER_CPP_CLI (whisper.cpp 路径)
# - WHISPER_CPP_MODEL (whisper.cpp 模型路径)
# - FEISHU_DOCS_ENABLED (是否启用飞书文档上传)
# - FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET (飞书应用凭证)
# - FEISHU_DOCS_FOLDER_TOKEN (飞书云盘文件夹 token)bili sub list # 查看订阅
bili sub add <mid> <name> # 添加订阅
bili sub add-bulk # 批量添加（交互式）
bili sub toggle <mid> # 启用/禁用
bili sub delete <mid> # 删除订阅
bili sub update # 更新视频列表方式一：LLM 智能分类（推荐） 配置文件夹名，让大模型自动分析视频标题并分类：
# 添加 LLM 分类文件夹
bili-rules add-folder --uploader 呆咪 --folder "每日投资记录"
bili-rules add-folder --uploader 呆咪 --folder "闲聊"
# 列出已配置的 LLM 文件夹
bili-rules list-folders --uploader 呆咪
# 移除文件夹
bili-rules remove-folder --uploader 呆咪 --folder "闲聊"方式二：正则表达式规则 手动指定正则表达式匹配模式：
# 添加分类规则
bili-rules add --uploader 呆咪 --pattern "经济分析" --folder "每周经济分析" --priority 1
# 测试标题匹配
bili-rules test "第1150日投资记录" --uploader 呆咪
# 列出规则
bili-rules list
# 删除规则
bili-rules delete 1为不同 UP 主配置专属的 LLM summarization prompt，解决投资/运动/技术类内容需要不同 summarization 风格的问题：
# 设置 prompt 模板（支持内置模板名）
bili-rules set-prompt --uploader 呆咪 --prompt 投资 # 使用内置投资模板（来自 docs/prompt.md）
bili-rules set-prompt --uploader 呆咪 --prompt 运动 # 使用内置运动模板
bili-rules set-prompt --uploader 呆咪 --prompt 大模型算法 # 使用内置算法模板
# 设置自定义 prompt
bili-rules set-prompt --uploader 呆咪 --prompt "你是一个专业的内容处理助手..."
# 获取当前 prompt 模板
bili-rules get-prompt --uploader 呆咪
# 列出所有内置模板
bili-rules list-templates内置模板：
| 模板名 | 适用场景 |
|---|---|
| 投资 | 股票、基金、宏观经济分析 |
| 运动 | 跑步、健身、训练计划 |
| 大模型算法 | AI、机器学习、论文解读 |
python main.py视频摘要会按以下结构上传到飞书云盘：
/呆咪/
├── 每日投资记录/
│ └── 2026-04-17_小米年报解读.md
│ └── 2026-04-16_第1150日投资记录.md
├── 每周经济分析/
│ └── 2026-04-15_经济形势分析.md
└── 默认/
└── 2026-04-10_其他内容.md
分类规则:
- 支持正则表达式匹配视频标题
- 按优先级排序，数字越小越先匹配
- 无匹配时使用"默认"分类
- 同一UP主的不同内容可以自动分类到不同文件夹
- 检测到新动态后立即推送（按发布时间顺序）
- 显示格式：
2026年04月17日 16:30:19
- 处理完成后推送到配置的通知渠道
支持的渠道:
- 飞书（应用推送）
- Telegram
- 微信企业号（机器人 webhook，不限制 IP）
配置推送渠道:
# 在 .env 中设置，不设置则默认飞书
PUSH_CHANNELS=feishu,telegram,wechat
# 或只启用微信
PUSH_CHANNELS=wechat使用企业微信机器人，无需配置可信 IP：
WECHAT_WEBHOOK_KEY=你的机器人webhook_key获取方式：企业微信管理后台 → 应用管理 → 创建机器人 → 复制 webhook 地址中的 key
scheduler (可配置周期)
↓
检测新视频
↓
queue_worker
├→ 检查已有文本
├→ 下载音频/获取字幕
├→ 转文字 (Whisper)
├→ LLM纠错+总结
├→ 保存 txt + markdown
├→ 上传到飞书云盘（按分类规则）
└→ 推送通知
scheduler (可配置周期)
↓
检测新动态
↓
按发布时间排序（最早的先推送）
↓
立即推送到飞书（无需队列）
- Python 3.12+
- 数据库: SQLite + SQLAlchemy
- 任务调度: APScheduler
- 语音识别: faster-whisper / whisper.cpp
- LLM: OpenAI API / DeepSeek API / 通义千问 / 本地纯文本fallback
- 飞书: 文档上传、消息推送
- 日志: RotatingFileHandler (10MB/5份)
# 登录 B站账号
bili login # 扫码登录，获取 refresh_token
# 订阅管理
bili sub list # 查看订阅列表
bili sub add <mid> <name> [notes] # 添加订阅
bili sub add-bulk # 批量添加（交互式）
bili sub toggle <mid> # 启用/禁用订阅
bili sub delete <mid> # 删除订阅
bili sub update # 更新所有订阅的视频列表
# 视频下载
bili download bv <bvid> # 下载单个视频
bili download up <mid> # 下载 UP 主所有视频
# 清理工具
bili clear videos # 清理视频记录
# 测试推送渠道
bili test all # 测试所有渠道
bili test feishu # 测试飞书
bili test wechat # 测试微信
# 管理分类规则
bili-rules add --uploader 呆咪 --pattern "投资记录" --folder "每日投资记录"
# 测试 ASR 识别
python scripts/test_asr_file.py通过 PUSH_CHANNELS 环境变量配置启用的渠道：
# 默认只飞书（不设置时）
PUSH_CHANNELS=feishu
# 多个渠道
PUSH_CHANNELS=feishu,telegram,wechat
# 只微信
PUSH_CHANNELS=wechat
# 关闭所有推送（留空）
PUSH_CHANNELS=查看实时日志：
tail -f logs/bili.log查看特定级别日志：
grep "ERROR" logs/bili.log
grep "DEBUG" logs/bili.log
grep "新动态" logs/bili.log# 下载镜像
docker pull ghcr.io/tooandy/bili-auto:latest
# 创建配置目录
mkdir -p $(pwd)/bili-data
# 创建配置文件
cat > $(pwd)/.env << 'EOF'
# B站 Cookie（必需）
BILIBILI_COOKIE=your_cookie_here
# LLM 配置（必需）
OPENAI_API_KEY=your_api_key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
# 飞书推送（可选）
FEISHU_WEBHOOK=your_webhook_url
EOF
# 启动容器
docker run -d \
--name bili-auto \
--restart unless-stopped \
-v $(pwd)/bili-data:/app/data \
-v $(pwd)/.env:/app/.env \
ghcr.io/tooandy/bili-auto:latest| 路径 | 说明 |
|---|---|
/app/data |
数据库和运行时数据 |
/app/models |
whisper.cpp 模型（自动下载） |
/app/logs |
日志目录 |
首次启动时自动下载 whisper.cpp CLI 和模型（约 500MB）：
- 自动检测平台：darwin-arm64（Apple Silicon）、darwin-x86_64（Intel Mac）、linux-x64
- 模型文件：
ggml-small.bin - 下载完成前使用 faster-whisper 作为备选
docker pull ghcr.io/tooandy/bili-auto:latest
docker restart bili-auto或使用 Watchtower 自动更新（见 docker-compose.watchtower.yml）
MIT
项目阶段: MVP Phase 1 + 优化增强 最后更新: 2026年4月22日 版本: 1.0.2