chubbyguan/chubbyskills

何を解決するか

Chubby Skills は、中国語および世界的なソーシャルプラットフォームからのコンテンツ消費の分散化を解決し、さまざまなプラットフォームから情報を収集・整理・検索する統合パイプラインを提供します。一時的なソーシャルメディアフィードを構造化されたローカル知識ベースに変換し、AIエージェントが直接照会・利用できる形にすることで、貴重な情報が『フィード』の中に消えてしまうのを防ぎ、再利用可能な知識資産へと変換します。

動作方法

このプロジェクトは3つの異なるレイヤーで構成されています：

1. 収集レイヤー：Bilibili、YouTube、TikTok、Douyin、X（Twitter）、WeChat公式アカウント、ポッドキャストなど、複数のプラットフォームからコンテンツをスクレイピング・音声認識し、詳細なメタデータ（Schema v1）を含む標準化されたMarkdown形式に変換する専用「スキル」を使用します。
2. 知識レイヤー：これらのMarkdownファイルをローカルのボルト（例：Obsidian）に統合し、軽量なローカル埋め込みまたはOpenAIなどのプロバイダーを用いたインデックス作成、全文検索、意味的検索機能を提供します。
3. エージェントレイヤー：AIエージェント（例：Claude CodeやCodex）がローカル知識ベースを検索・読み取り・操作できるようにするMCP（Model Context Protocol）サーバーを実装しています。ユーザーが収集したデータに基づいてタスクを完了します。

対象ユーザー

• コンテンツクリエイター：話題のノート、動画、記事をリポジトリとして構築し、トピック調査に活用。
• 学習者：動画や音声コンテンツをテキスト、フラッシュカード、構造化されたノートに変換。
• 研究者：ローカルでアクセス可能なエージェント対応のリファレンスライブラリを維持。
• エージェントユーザー：コンテンツ収集とAI検索を組み合わせた自動ワークフローを構築。

特徴

• マルチプラットフォーム対応：Bilibili、YouTube、X、WeChatなどを含む10以上のプラットフォームを網羅。
• ローカル最優先のプライバシー：完全にローカルでの実行と保存により、データのプライバシーを確保。
• 音声認識機能：FunASRやFaster-Whisperなどのツールを用いた動画・ポッドキャストの音声認識を内蔵。
• エージェント統合：個人の知識にシームレスにアクセスできる完全なMCPサーバー実装。
• コンテンツ強化：DeepSeek APIを活用したAIによる要約、タグ付け、価値判断のオプション機能。
• 標準化出力：一貫性のあるデータのポータビリティを確保する厳格なMarkdownフロントマターとスキーマ。