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ViNote = Video + Note

视记AI · 让每个视频成为你的知识资产

ViNoter · 超级视记Agent

Video to Everything：笔记、问答、文章、字幕、卡片、导图，一应俱全

Python 3.10+ FastAPI License: MIT

overview_zh.png

✨ 核心特性

🤖 ViNoter 超级智能体 🔥

  • 对话式操作: 通过自然语言对话完成所有视频处理任务
  • 智能意图理解: 自动识别用户需求，无需手动切换功能
  • 跨平台搜索: 支持 B站、YouTube 等多平台视频检索
  • 流程自动化: 搜索→转录→笔记→翻译，一气呵成
  • 基于 ANP 协议: 全球领先开源的去中心化 Agent 协作标准

🎯 智能视频处理

  • 多平台支持: YouTube, Bilibili等主流视频平台
  • 本地视频支持: 支持本地视频文件路径输入（MP4, AVI, MOV, MKV等格式）
  • 高质量转录: 基于 Faster-Whisper 的本地音频转录
  • 智能优化: AI驱动的文本优化和格式化
  • 多语言支持: 自动检测语言并支持翻译

📝 笔记生成

  • 结构化输出: 自动生成大纲、要点和总结
  • Markdown格式: 完美支持各类笔记软件
  • 实时进度: SSE实时推送处理进度

🤖 视频问答

  • 智能问答: 基于视频内容的AI问答系统
  • 上下文理解: 深度理解视频内容
  • 流式输出: 实时响应，提升用户体验

🎬 视频下载

  • 多格式支持: 支持多种视频格式和分辨率
  • 预览功能: 下载前预览视频信息
  • 进度跟踪: 实时显示下载进度

🃏 知识卡片

  • 一键生成: 从视频笔记自动提取核心知识点
  • 多种风格: 支持概念卡、要点卡、对比卡等多种卡片类型
  • AI 提炼: 智能提炼关键信息，适合快速复习

🧠 思维导图

  • 自动生成: 从笔记内容自动构建思维导图
  • 交互式浏览: 基于 Markmap 的可缩放、可折叠导图
  • 一键导出: 支持导出为图片

📂 笔记分类与标签

  • 分类管理: 17 个预置系统分类 + 自定义分类，笔记一目了然
  • 标签系统: AI 自动打标签 + 手动编辑，灵活组织知识
  • 交叉筛选: 按分类、标签、关键词多维度快速检索

💾 SQLite 持久化存储

  • 可靠存储: 已完成笔记存入 SQLite，告别 JSON 文件丢失风险
  • 自动迁移: 首次启动自动将旧 JSON 数据迁移到 SQLite
  • 服务端分页: 历史记录支持分页、排序、筛选，大量笔记也不卡顿

🗄️ 存储管理

  • 可视化统计: 一键查看笔记、音频缓存、下载文件占用空间
  • 分类清理: 按类型清理缓存，释放磁盘空间

🚀 快速开始

🐳 方式一：Docker 部署（推荐）

Docker 方式不需要在宿主机安装 Python、Node.js 或 FFmpeg。

git clone https://github.com/zrt-ai-lab/ViNote.git
cd ViNote

cp .env.example .env
# 编辑 .env。OPENAI_API_KEY 为空时基础界面可以启动，但 AI 总结、问答和翻译不可用。

docker compose up -d --build
curl -f http://localhost:8999/health
open http://localhost:8999

常用 Docker 命令：

docker compose logs -f
docker compose down
docker compose up -d --build

B站 Cookie 是可选能力。需要处理必须登录的视频时，先创建 bilibili_cookies.txt，再取消 docker-compose.yml 中这行注释：

# - ./bilibili_cookies.txt:/app/bilibili_cookies.txt:ro

如果在 Docker 中启用 VIDEO_SEARCH_PROVIDERS=anp，ANP_SERVER_URL 必须是容器可访问的地址。Docker Desktop 可使用：

ANP_SERVER_URL=http://host.docker.internal:8000/ad.json

Linux Docker 需要把该地址配置为宿主机网关地址，或使用独立可访问的 ANP 服务。

🛠️ 方式二：本地安装

本地一键脚本会自动安装后端依赖、安装前端依赖、构建前端并启动服务。首次运行如果没有 .env，脚本会复制示例文件后停止，让你先完成配置。

前置要求

  • Python 3.10+
  • uv 包管理器
  • FFmpeg
  • Node.js 20.19+ 或 22.12+（Vite 7 要求；Node 21 不支持）

安装示例：

# macOS
brew install ffmpeg node
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ffmpeg nodejs npm
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows PowerShell
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# FFmpeg 和 Node.js 请使用官方安装包，并确认命令行可执行 ffmpeg、node、npm。

启动：

git clone https://github.com/zrt-ai-lab/ViNote.git
cd ViNote

# macOS / Linux
./start.sh

# Windows
start.bat

首次运行生成 .env 后，编辑配置再执行同一个启动命令。启动后验证：

curl -f http://localhost:8999/health
open http://localhost:8999

手动启动只建议用于开发排查：

uv sync --frozen
cd web && npm ci && npm run build && cd ..
uv run uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8999 --workers 1

当前任务状态和 SSE 连接保存在单进程内存中，生产运行也保持 --workers 1。

启用本地 ANP Demo 时，在 .env 中设置：

VIDEO_SEARCH_PROVIDERS=anp,local
ANP_SERVER_URL=http://localhost:8000/ad.json

随后重新运行 ./start.sh 或 start.bat，脚本会启动 DID 服务和 ANP 搜索服务，并等待它们就绪。

  1. 访问应用 打开浏览器访问: http://localhost:8999

📖 使用指南

使用方式

  1. 打开应用首页，选择 "ViNoter 超级智搜" 标签
  2. 在对话框中输入你的需求，例如：

场景 1：搜索视频

你: "帮我在 B站搜索 Python 教程"
ViNoter: "为您找到 10 个相关视频：
1. 【黑马程序员】Python 零基础入门
2. 【清华大学】Python 数据分析
...
请问您想选择哪一个？"

场景 2：视频转录

你: "选第一个，帮我转录"
ViNoter: "好的，正在为您处理：
✓ 下载视频
✓ 提取音频
✓ 转录中... (进度 45%)
✓ 转录完成！
已为您保存转录文本，是否需要生成笔记？"

场景 3：多平台搜索

你: "帮我在 YouTube 和 B站上同时搜索机器学习教程"
ViNoter: "正在跨平台搜索...
YouTube 结果：5 个视频
B站结果：8 个视频
为您展示最相关的 10 个..."

ViNoter 的优势

  • 🗣️ 自然对话：像和朋友聊天一样，说出你的需求
  • 🤖 智能理解：自动理解意图，无需手动切换功能
  • 🔄 流程串联：搜索→转录→笔记→翻译，一气呵成
  • 📊 实时反馈：流式输出，进度实时可见
  • 🌐 跨平台：同时支持 B站、YouTube 等多平台

💡 提示：ViNoter 基于 ANP（Agent Network Protocol）协议，这是开源的去中心化 Agent 协作标准。详细了解请查看 backend/anp/README.md

视频转笔记

  1. 打开应用首页，选择"视频笔记"
  2. 在输入框中粘贴视频链接（YouTube, Bilibili 等）或本地文件路径
    • 系统自动识别在线 URL 或本地文件，无需手动切换
  3. 点击"预览"查看视频信息
  4. 选择摘要语言（中文/英文/日语等11种语言）
  5. 点击"生成笔记"
  6. 等待处理完成（可查看实时进度）
  7. 下载生成的 Markdown 笔记

💡 支持的视频格式：MP4, AVI, MOV, MKV, MP3, WAV 等

💡 批量模式：切换到"批量"模式，可扫描本地目录或粘贴多个链接，批量生成笔记

视频问答

  1. 打开应用首页，选择"视频问答"
  2. 在输入框中粘贴视频链接或本地文件路径
  3. 点击"预览"查看视频信息
  4. 点击"开始预处理"按钮
  5. 等待AI预处理完成（提取音频并转录）
  6. 在输入框中输入您的问题
  7. AI将基于视频内容实时回答

💡 提示：预处理完成后，您可以针对视频内容提出任意问题，AI会基于完整的视频内容给出准确回答

视频下载

  1. 选择"视频下载"标签
  2. 粘贴视频链接并点击"预览"
  3. 选择想要的视频质量
  4. 点击"开始下载"
  5. 下载完成后保存文件

🔧 配置说明

环境变量

变量名 说明 默认值 必需
APP_HOST 服务监听地址 0.0.0.0 否
APP_PORT 服务端口 8999 否
OPENAI_API_KEY OpenAI 兼容 API 密钥；为空时基础界面可启动，AI 功能不可用 空 AI 功能需要
OPENAI_BASE_URL OpenAI 兼容 API 地址 https://api.openai.com/v1 否
OPENAI_MODEL 使用的 LLM 模型 gpt-4o 否
ASR_PROVIDER ASR 引擎，可选 whisper、funasr、qwen3 whisper 否
ASR_MODEL ASR 模型 base 否
ASR_MODEL_SOURCE 模型下载源，可选 huggingface、modelscope huggingface 否
ASR_MODEL_DIR 本地模型目录；设置后优先使用本地模型 空 否
ASR_DEVICE ASR 运行设备，例如 cpu、cuda:0、mps cpu 否
ASR_COMPUTE_TYPE ASR 计算精度，例如 int8、float16、bfloat16 int8 否
ASR_MAX_INPUT_SECONDS 单个音频切片最大长度 60 否
ASR_MAX_INFERENCE_BATCH_SIZE ASR 推理批大小 1 否
ANP_SERVER_URL ANP 搜索服务地址 http://localhost:8000/ad.json 启用 anp 时需要
VIDEO_SEARCH_PROVIDERS 搜索源，逗号分隔，可选 local、anp local 否
BATCH_CONCURRENCY 批量任务并发数 5 否
ASR_CONCURRENCY ASR 转录并发数 1 否
WHISPER_MODEL_SIZE 旧版兼容字段；显式设置后仅在 ASR_PROVIDER=whisper 时覆盖 ASR_MODEL 注释状态 否

故障排查

现象 处理方式
首次运行脚本后停止 这是预期行为。脚本已创建 .env，编辑后再次运行
OPENAI_API_KEY 无效 基础页面能打开，但 AI 总结、问答、翻译会失败；检查 Key、Base URL 和模型名
端口 8999 被占用 停止占用进程，或修改 .env 中的 APP_PORT
首次 ASR 很慢 Whisper/FunASR/Qwen3 模型可能需要首次下载
B站 HTTP 412 或登录视频失败 配置 bilibili_cookies.txt
Docker 中 ANP 连接失败 不要使用容器内 localhost 指宿主机；Docker Desktop 使用 host.docker.internal

Whisper 模型选择

模型 参数量 GPU 显存需求 (fp16) CPU 内存需求 (int8) 相对速度 质量 推荐场景
tiny 39M ~1GB ~600MB ⚡⚡⚡⚡⚡ ⭐⭐ 快速测试、实时转录
base 74M ~1GB ~800MB ⚡⚡⚡⚡ ⭐⭐⭐ 平衡首选 ✅
small 244M ~2GB ~1.5GB (1477MB) ⚡⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐ 中等质量
medium 769M ~3-4GB ~2.5GB ⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐ 高质量
large-v1 1550M ~4.5GB ~3GB ⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高质量 (旧版)
large-v2 1550M ~4.5GB (4525MB) ~2.9GB (2926MB int8) ⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高质量
large-v3 / large 1550M ~4.5GB ~3GB ⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高质量 (推荐)

🍪 Cookies 配置（B站专用）

B站有反爬虫机制，需要登录凭证才能访问。如果遇到下载失败（如 HTTP 412 错误），需要配置 cookies 文件。

为什么需要 Cookies？

  • ✅ 绕过B站平台的反爬虫验证
  • ✅ 支持下载需要登录才能观看的视频
  • ✅ 提升下载成功率和稳定性

💡 重要说明：

  • YouTube 视频无需 cookies：系统会自动以公开方式访问
  • B站视频需要 cookies：按以下步骤配置

配置步骤

方法1：使用 yt-dlp 命令（推荐 ⭐⭐⭐⭐⭐）

# 1. 使用项目环境中的 yt-dlp
uv run yt-dlp --version

# 2. 导出 B站 Cookies
uv run yt-dlp --cookies-from-browser chrome --cookies bilibili_cookies.txt https://www.bilibili.com

# 注意：
# - chrome 可替换为 firefox, edge, safari, brave 等
# - macOS 系统会要求输入系统密码（Mac 登录密码）来访问钥匙串

方法2：手动复制示例文件

# 1. 复制示例文件
cp cookies.txt.example bilibili_cookies.txt

# 2. 编辑 bilibili_cookies.txt，填入真实的 cookie 值（转为 Netscape 格式）
# 参考文件中的注释说明

方法3：使用浏览器插件

  1. 安装浏览器插件（如 EditThisCookie 或 Cookie-Editor）
  2. 登录 bilibili.com
  3. 导出 cookies 为 Netscape 格式
  4. 保存为 bilibili_cookies.txt

文件格式示例

bilibili_cookies.txt 文件格式（Netscape HTTP Cookie File）：

# Netscape HTTP Cookie File
# B站 Cookies

.bilibili.com	TRUE	/	FALSE	1893456000	SESSDATA	你的SESSDATA值（必需）
.bilibili.com	TRUE	/	FALSE	1893456000	bili_jct	你的bili_jct值
.bilibili.com	TRUE	/	FALSE	1893456000	DedeUserID	你的用户ID
.bilibili.com	TRUE	/	FALSE	1893456000	buvid3	设备指纹
.bilibili.com	TRUE	/	FALSE	1893456000	sid	会话ID

⚠️ 安全提示

  • 🔒 bilibili_cookies.txt 包含登录凭证。
  • 🔄 Cookies 通常 3-6 个月过期，需要定期更新

📋 版本更新

v1.4.0 (2026-03-09) 🚀 SQLite 持久化 + 分类管理 + UI 大优化

💾 SQLite 持久化存储

  • ✅ 已完成笔记迁移到 SQLite: 告别 JSON 文件，数据更可靠
  • ✅ 自动迁移: 首次启动自动将 tasks.json + tags.json 迁移到 SQLite
  • ✅ 4 张表设计: notes, categories, tags, note_tags（多对多）
  • ✅ 服务端分页/筛选/排序: 历史记录 API 全面升级

📂 分类与标签系统

  • ✅ 笔记分类页面: 独立的分类管理页面，左侧分类列表 + 右侧关联笔记
  • ✅ 17 个预置系统分类: 开箱即用的笔记分类体系
  • ✅ 分类 CRUD: 新建、重命名、删除分类
  • ✅ 标签系统: AI 自动打标签 + 手动编辑，标签芯片可跳转筛选
  • ✅ 交叉筛选: 按分类、标签、关键词多维度快速检索

🗄️ 存储管理

  • ✅ 存储统计面板: 可视化查看笔记、音频缓存、下载文件、备份占用空间
  • ✅ 分类清理: 按类型一键清理缓存，释放磁盘空间
  • ✅ 单条删除: 支持删除单条笔记及其关联文件

🎨 UI 优化

  • ✅ 输入框合并: 视频笔记/问答/思维导图页面去掉"在线/本地"切换，合并为单输入框，自动识别
  • ✅ 批量处理: 视频笔记支持批量模式，可扫描本地目录或粘贴多个链接
  • ✅ 历史记录重写: 服务端分页、行内分类下拉、行内标签编辑
  • ✅ short_id 修复: 修复历史记录内容查看/跳转卡片/导图失败的问题
  • ✅ 启动时自动修复: repair_note_file_links() 修复历史数据中的文件链接

🔧 修复

  • ✅ 修复 short_id 双源不匹配导致历史记录功能异常
  • ✅ 修复 ai_config.openai_model 属性访问错误
  • ✅ 本地路径防御统一到 3 个路由（tasks/qa/mindmap）

v1.3.1 (2026-02-26) 🚀 字幕优先 + Docker 部署

⚡ 性能优化

  • ✅ 字幕优先策略: 视频处理时优先提取平台字幕（B站AI字幕、内嵌字幕等），跳过音频下载和ASR转录
  • ✅ 处理速度大幅提升: 有字幕的视频从 3-5 分钟缩短到 10 秒内完成
  • ✅ 节省资源: 无需下载音频文件，无需 GPU/CPU 进行语音识别

🐳 Docker 部署

  • ✅ Docker 支持: 新增 Dockerfile 多阶段构建（前端+后端）
  • ✅ Docker Compose: 一键部署，自动管理卷和健康检查
  • ✅ 优化镜像: .dockerignore 排除敏感文件和无关文件

🎨 前端优化

  • ✅ 智能进度展示: 字幕流程和转录流程显示不同的步骤标签
  • ✅ 步骤自动切换: 自动识别后端字幕提取成功信号，切换进度展示

🔧 修复

  • ✅ 修复 SearchAgent 页面变量声明顺序 ESLint 错误
  • ✅ 统一所有视频入口（笔记/问答/思维导图）的字幕优先逻辑

v1.3.0 (2026-02-14) 🎉 架构重构 + 新功能

🏗️ 架构重构

  • 后端模块化: 拆分 1600+ 行 main.py → routers/ + core/ 分层架构
  • 前端工程化: 从原生 HTML/JS 迁移至 React + TypeScript + Vite
  • 搜索架构: 重构为可配置多源搜索（local / ANP），通过 .env 切换

🚀 新功能

  • ✅ 知识卡片: 从笔记一键生成知识卡片，支持多种卡片风格
  • ✅ 思维导图: 基于 Markmap 的交互式思维导图，从笔记自动生成
  • ✅ 历史记录: 笔记任务历史查看与管理
  • ✅ 优化一键启动脚本: start.sh / start.bat 自动安装依赖、构建前端、检测端口

v1.2.0 (2025-11-03) 🎉 重大更新

🚀 新功能

1. ViNoter 超级智搜模块 ⭐⭐⭐⭐⭐

  • ✅ 基于 ANP 智能体协议实现的超级视记 Agent
  • ✅ 对话式检索网站视频（支持 B站、YouTube 等）
  • ✅ 对话式视频转录，转录完成可直接下载
  • ✅ 智能理解用户意图，自动调用相应工具
  • ✅ 流式对话体验，实时反馈处理进度

2. ANP 协议视频检索 Demo 闭环系统 🔐

  • ✅ 客户端 Agent：智能对话客户端（search_client_agent.py）
  • ✅ DID Server：去中心化身份认证服务器（client_did_server.py）
  • ✅ 服务端 Agent：视频搜索服务端（search_server_agent.py）
  • ✅ 完整的 DID 身份认证流程
  • ✅ Agent 间安全通信机制

3. 转录进度优化 📊

  • ✅ 后端增加详细转录进度跟踪
  • ✅ 卡帧式进度输出，便于开发者调试
  • ✅ 实时进度百分比显示
  • ✅ 转录状态实时更新

🔧 重要改进

4. B站视频 412 错误修复 🛠️

  • ✅ 增加 Cookie 认证支持
  • ✅ B站使用专用 bilibili_cookies.txt
  • ✅ 内置开发者工具，方便进行 Cookie 格式转换

5. 依赖管理完善 📦

  • ✅ 新增 ANP 协议相关依赖
  • ✅ 确保环境可重现性

⚠️ 重要提示

使用 ViNoter Agent 前提：

  • 必须本地启动 ANP 的 search_server_agent.py 服务端
  • 详细配置请参考 backend/anp/README.md
  • 需要生成 DID 密钥对

v1.1.0 (2025-01-27)

🎉 新功能

  • ✅ 本地视频支持：支持通过绝对路径输入本地视频文件
    • 支持格式：MP4, AVI, MOV, MKV, MP3, WAV等
    • 支持Mac/Linux/Windows路径
    • Docker环境支持目录挂载
  • ✅ 视频笔记本地模式：可直接处理本地视频生成笔记
  • ✅ 视频问答本地模式：可基于本地视频内容进行智能问答

🔧 改进

  • 优化了路径验证逻辑
  • 改进了用户界面体验
  • 完善了文档说明

v1.0.0 (2025-01-20)

🎉 初始版本

  • ✅ 在线视频下载和转录
  • ✅ AI驱动的笔记生成
  • ✅ 视频问答系统
  • ✅ 视频下载功能
  • ✅ 多语言支持
  • ✅ 实时进度跟踪

🗺️ 开发路线图

✅ 已完成功能

核心功能

  • ✅ 超级视记Agent-ViNoter
  • ✅ 视频音频下载和转录
  • ✅ AI驱动的笔记生成
  • ✅ 文本智能优化
  • ✅ 多语言翻译支持
  • ✅ 视频问答系统
  • ✅ 视频下载功能

✅ 已完成模块（8/8）

  • ✅ 知识卡片生成（自动提取知识点、多种卡片风格）
  • ✅ 思维导图生成（从笔记/视频自动生成）
  • ✅ 笔记分类与标签管理
  • ✅ SQLite 持久化存储 + 自动迁移

🔬 ANP视频搜索Demo

ViNote集成了基于**ANP（Agent Network Protocol）**的视频搜索Demo系统，展示了去中心化身份认证和智能Agent通信的能力。

什么是ANP？

ANP（Agent Network Protocol）是一个基于DID（去中心化身份）的Agent网络协议，支持：

  • 🔐 去中心化身份认证：基于DID标准的安全认证
  • 🤖 智能Agent通信：支持多Agent协作和工具调用
  • 🌐 分布式架构：无需中心化服务器

快速体验ANP Demo

第一步：生成密钥

cd backend/anp
uv run python gen_did_keys.py

这将生成服务端和客户端的DID文档及密钥。

第二步：启动服务（按顺序）

终端 1 - 客户端DID服务器:

cd backend/anp
uv run python client_did_server.py

终端 2 - 视频搜索服务端:

cd backend/anp
uv run python search_server_agent.py

终端 3 - 智能客户端:

cd backend/anp
uv run python search_client_agent.py

第三步：使用Demo

在客户端终端输入自然语言查询：

您: 帮我在b站上搜索Python教程

系统会自动：

  1. 🤔 解析您的意图
  2. 🔍 调用对应的搜索接口
  3. 📊 返回总结结果

ANP集成配置

ViNote主应用已集成ANP视频搜索功能，您可以通过环境变量配置ANP服务器地址：

# .env 文件
ANP_SERVER_URL=http://localhost:8000/ad.json

Docker Desktop 中访问宿主机 ANP 服务时使用：

ANP_SERVER_URL=http://host.docker.internal:8000/ad.json

详细的ANP文档和示例代码请查看

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

  1. Fork 本仓库
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 开启 Pull Request

贡献建议

  • 📋 查看 开发路线图 选择待开发功能
  • 🐛 修复 Issues 中的 Bug
  • 📝 改进文档和示例
  • ✨ 提出新功能建议

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

🙏 致谢

本项目基于以下优秀的开源项目和服务构建：

核心依赖

  • yt-dlp - 强大的视频下载工具，支持数百个视频平台
  • Faster-Whisper - 高效的 Whisper 实现，提供出色的转录性能
  • FastAPI - 现代化的 Python Web 框架，高性能且易用
  • OpenAI API - 强大的 AI 文本处理能力

灵感来源

  • AI-Video-Transcriber - 一款开源的 AI 视频转录和摘要工具，为本项目提供了重要的设计灵感

感谢所有开源项目的贡献者们！💖

💬 联系方式

如果这个项目对你有帮助，请给个 ⭐️ Star 支持一下！

Made with ❤️ by ViNote Team

About

ViNote（视记AI）— 开源的 AI 视频知识提取工具。输入视频链接或本地文件，一键生成笔记、知识卡片、思维导图，支持智能问答和多语言翻译。内置 ViNoter 超级智能体，基于 ANP 协议实现对话式跨平台视频搜索与处理。Video to Everything, 让每个视频成为你的知识资产。

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