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解决的问题

Chubby Skills 通过提供统一的管道，解决内容消费碎片化的问题，能够从多种中文及全球社交平台中捕获、组织和检索信息。它将短暂的社交媒体动态转化为结构化的本地知识库，可直接由 AI Agent 查询和使用，防止有价值的信息在“信息流”中丢失，并将其转化为可重复利用的知识资产。

如何工作

该项目分为三个独立的层级：

1. 采集层：使用专用的“技能”从 Bilibili、YouTube、TikTok、Douyin、X（Twitter）、WeChat 公众号、播客等平台抓取并转录内容，转换为带有详细元数据（Schema v1）的标准 Markdown 格式。
2. 知识层：将这些 Markdown 文件整合到本地知识库（如 Obsidian）中，通过轻量级本地嵌入或 OpenAI 等提供方，实现索引、全文搜索和语义检索功能。
3. Agent 层：实现 MCP（Model Context Protocol）服务器，使 AI Agent（如 Claude Code 或 Codex）能够搜索、读取并交互本地知识库，基于用户捕获的数据完成任务。

适用人群

• 内容创作者：构建病毒式笔记、视频和文章的仓库，用于主题研究。
• 学习者：将视频和音频内容转化为文本、闪卡和结构化笔记。
• 研究者：维护一个本地、可被 Agent 访问的参考文献库。
• Agent 用户：构建结合内容采集与 AI 检索的自动化工作流。

核心亮点

• 多平台支持：全面覆盖 Bilibili、YouTube、X、WeChat 等 10+ 平台。
• 本地优先隐私保障：完全本地执行与存储，确保数据隐私。
• 内置转录能力：支持使用 FunASR 和 Faster-Whisper 等工具对视频和播客进行转录。
• Agent 集成：完整实现 MCP 服务器，实现 AI Agent 对个人知识的无缝访问。
• 内容增强：通过 DeepSeek API 可选地实现 AI 驱动的摘要、标签和价值判断。
• 标准化输出：严格遵循 Markdown 前置元数据和 Schema，确保数据可移植性。