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Content Extractor - 统一内容提取中心

支持多平台内容抓取：小宇宙播客、抖音、微信公众号、B站、小红书等。

When to Use

Use This Skill When

• 需要从小宇宙、抖音、微信公众号、B站、小红书等平台提取内容
• 批量下载音频、视频或文章进行归档
• 将社交媒体内容转换为可编辑的文档格式
• 收集多平台素材用于报告或研究
• 需要提取媒体文件的直接下载链接
• 监控和抓取公开的社交媒体内容

Do NOT Use This Skill If

• 需要访问私密/受保护的内容（需要登录态）
• 抓取频率过高可能触发平台反爬机制
• 内容涉及版权限制或付费墙
• 需要实时抓取大量数据（有速率限制）
• 目标平台需要特殊认证（如企业账号）

Typical Trigger Phrases

Chinese:

• "帮我提取小宇宙播客内容"
• "下载这个抖音视频"
• "抓取公众号文章"
• "批量获取B站视频信息"
• "提取小红书笔记"
• "多平台内容汇总"

English:

• "Extract podcast content"
• "Download video from URL"
• "Scrape WeChat article"
• "Batch extract social media"
• "Get media download links"
• "Aggregate content from multiple platforms"

Workflow

Step 1: URL 分析与平台检测

from skills.content_extractor.content_extractor import detect_platform

platform = detect_platform("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")
# Returns: Platform.XIAOYUZHOU, Platform.DOUYIN, etc.

Step 2: 选择提取模式

模式	速度	完整度	适用场景
快速模式 (extract/extract_fast)	3-5秒	⭐⭐⭐	仅需要标题+媒体URL
完整模式 (extract_full)	10-30秒	⭐⭐⭐⭐⭐	需要详细描述和元数据

Step 3: 执行提取

from skills.content_extractor.content_extractor import extract, extract_full

# 快速模式 - 推荐用于音频下载
result = extract("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")

# 完整模式 - 推荐用于内容分析
result = extract_full("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx")

Step 4: 结果处理

print(result.title)           # 标题
print(result.media_urls)      # 媒体下载链接
print(result.content)         # 文本内容
print(result.author)          # 作者
print(result.metadata)        # 完整元数据

Step 5: 批量处理（可选）

from skills.content_extractor.content_extractor import batch_extract

urls = [url1, url2, url3]
results = batch_extract(urls, download_media=False)

Guardrails

Anti-Patterns

• ❌ 频繁抓取同一平台（可能触发反爬）
• ❌ 抓取付费或版权保护内容
• ❌ 将下载内容用于商业用途
• ❌ 不处理提取失败的情况

Limitations

• 部分平台链接有时效性，过期后无法提取
• 需要 Playwright 环境支持完整模式
• 不处理图片/视频下载（仅返回URL）
• 首次使用需要安装浏览器依赖

Safety Rules

1. 版权合规: 下载内容仅供个人学习使用
2. 反爬友好: 批量提取时添加适当延迟
3. 错误处理: 始终捕获 ExtractError 异常
4. 隐私保护: 不抓取用户私密内容

Installation

pip install playwright requests
playwright install chromium

Core Features

1. 单链接提取

快速模式（推荐）

from skills.content_extractor.content_extractor import extract, extract_fast

# 快速提取（默认）- 使用curl直接获取音频URL，速度最快
result = extract("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")
print(result.title)           # 播客标题
print(result.media_urls)      # 音频下载链接
print(result.author)          # 播客名称

# 快速提取 + 下载音频
result = extract_fast(
    "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx",
    download=True,
    save_path="./downloads"
)

完整模式（需要Playwright）

from skills.content_extractor.content_extractor import extract_full

# 完整提取 - 使用浏览器渲染，获取更完整的信息
result = extract_full("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")
print(result.content)         # 详细描述
print(result.metadata)        # 完整元数据

2. 批量提取

from skills.content_extractor.content_extractor import batch_extract

urls = [
    "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx",
    "https://www.bilibili.com/video/xxx",
]

results = batch_extract(urls, download_media=False)
for result in results:
    print(f"{result.platform.value}: {result.title}")

3. 平台检测

from skills.content_extractor.content_extractor import detect_platform

platform = detect_platform("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")
print(platform)  # Platform.XIAOYUZHOU

支持的平台

平台	支持内容	音频	视频	文字	图片
小宇宙	播客	✅	-	✅	-
抖音	短视频	✅	✅	-	-
微信公众号	文章	-	✅	✅	✅
B站	视频	✅	✅	✅	-
小红书	笔记	-	✅	✅	✅

ExtractResult 数据结构

@dataclass
class ExtractResult:
    platform: Platform          # 平台类型
    title: str                  # 标题
    content: str                # 内容/描述
    author: Optional[str]       # 作者
    publish_time: Optional[str] # 发布时间
    media_urls: List[str]       # 音频/视频URL列表
    images: List[str]           # 图片URL列表
    metadata: Dict[str, Any]    # 元数据（包含原始URL等）

Options Parameters

参数	类型	默认值	说明
download_media	bool	False	是否下载音视频
save_path	str	None	下载保存路径
extract_text	bool	True	是否提取文字内容

Error Handling

from skills.content_extractor.content_extractor import ExtractError

try:
    result = extract("https://invalid-url.com")
except ExtractError as e:
    print(f"提取失败: {e}")

Related Skills

Skill	Relationship	Use Case
document-hub	下游处理	将提取内容生成Word/Excel文档
pdf	下游处理	将内容转换为PDF格式
image-ocr	辅助识别	提取图片中的文字内容
wechat-article-fetcher	专用替代	专门用于微信公众号文章抓取
twitter-scraper	平台扩展	抓取Twitter/X平台内容
md-to-wechat	输出转换	将提取内容转换为公众号格式
long-form-writer	内容加工	将提取素材扩展为长文

Workflow Integration Examples

Workflow 1: 播客内容提取 → 生成文档

from skills.content_extractor.content_extractor import extract
from skills.document_hub.document_hub import write

# 提取播客
result = extract("https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx")

# 生成Word文档
content = {
    "title": result.title,
    "paragraphs": [
        f"来源：小宇宙播客",
        f"作者：{result.author}",
        "",
        "内容描述：",
        result.content
    ]
}
write("播客笔记.docx", content)

Workflow 2: 多平台内容汇总 → Excel

from skills.content_extractor.content_extractor import batch_extract

urls = [
    "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx",
    "https://www.bilibili.com/video/xxx",
]

results = batch_extract(urls)

# 汇总到Excel
excel_data = []
for result in results:
    excel_data.append({
        "平台": result.platform.value,
        "标题": result.title,
        "作者": result.author,
    })

write("内容汇总.xlsx", {"sheets": {"内容汇总": {"data": excel_data}}})

Extending New Platforms

# 在 ContentExtractor 类中添加新的提取方法
def _extract_new_platform(self, url: str, **options) -> ExtractResult:
    # 实现提取逻辑
    return ExtractResult(
        platform=Platform.NEW_PLATFORM,
        title="...",
        content="...",
        metadata={"url": url}
    )

# 在 __init__ 中注册
self.extractors[Platform.NEW_PLATFORM] = self._extract_new_platform

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