使用Python一键将视频转换为优质小红书笔记，自动优化内容和配图
这是一个使用Python加AI来提取优化小红书的脚步，代码是开源的，感谢作者玄清
Github：https://github.com/whotto/Video_note_generator
应用场景
- 内容创作者：快速将视频/直播内容转换为文章
- 知识管理者：自动整理视频笔记和学习要点
- 社交媒体运营：批量生成优质小红书笔记
使用方式
支持三种使用方式：
- 处理单个视频：
python video_note_generator.py https://example.com/video
- 批量处理 URL 文件：
# urls.txt 文件，每行一个视频链接
python video_note_generator.py urls.txt
- 处理 Markdown 文件：
# 支持 Markdown 链接和直接 URL
python video_note_generator.py notes.md
🛠️ 使用工具
- FFmpeg – 音视频转换
- Whisper – 语音转文字
- OpenRouter – AI 内容优化
- Unsplash – 高质量图片
📦 快速开始
1. 安装依赖
# 安装 FFmpeg
# Mac: brew install ffmpeg
# Windows: 从 ffmpeg.org 下载并添加到环境变量
# Linux: apt install ffmpeg
# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
2. 配置 API 密钥
编辑 .env 文件，填入必要的 API 密钥：
# OpenRouter API（必需）
OPENROUTER_API_KEY=your-api-key-here
# Unsplash API（必需）
UNSPLASH_ACCESS_KEY=your-unsplash-access-key-here
UNSPLASH_SECRET_KEY=your-unsplash-secret-key-here
OpenRouter API查看：https://openrouter.ai/settings/keys
Unsplash API可在开发者APP中查看：https://unsplash.com/oauth/app
3. 开始使用
- 创建
urls.txt文件，每行一个视频链接 - 运行环境检查：
python check_environment.py
3、运行生成器（按自己喜欢的方式）：
python video_note_generator.py test.md
首次运行如果你没有Whisper模型的话会自动下载
📄 输出文件
每个视频会生成三个文件：
- 原始笔记 (
YYYYMMDD_HHMMSS.md)：- 完整的视频转录文本
- 保留所有细节内容
- 整理版笔记 (
YYYYMMDD_HHMMSS_organized.md)：- AI优化后的结构化内容
- 重点内容突出
- 段落优化
- 小红书版本 (
YYYYMMDD_HHMMSS_xiaohongshu.md)：- 优化的爆款标题
- 600-800字精华内容
- 2-3张相关配图
- 优化的标签系统
- 互动引导设计
效果
⚙️ 配置说明
在 .env 文件中可以调整以下参数：
# 内容生成配置
MAX_TOKENS=2000 # 生成小红书内容的最大长度
CONTENT_CHUNK_SIZE=2000 # 长文本分块大小（字符数）
TEMPERATURE=0.7 # AI 创造性程度 (0.0-1.0)
# 代理设置（可选）
# HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
# HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
关于代码优化
实际上你能在代码中找到多个备用方案包括下载等，作者的初衷是好的，但带来的结果就是会多次报错并尝试.
所以，个人建议将下载配置改为API下载，特别是抖音平台，如果调用API也不需要cookie的验证，如使用https://api.pearktrue.cn/info?id=254
此外，模型转音频速度跟你的配置有关，但Whisper模型本地直接py调用是会慢的，可以选择云端部署后调用api来处理或选择速度快的模型
