Stream-Reduce：把视频播客变成可溯源的知识库

前言#

如果你关注这个博客比较久，应该记得我之前干过几次这种事：

丢一个 B 站链接给我 → 我提取字幕 → 分析总结 → 配图 → 发布到博客

《一个抽烟的女人，凭什么治愈了全球社畜？》《采访一位炒饭少年》…… 每一篇都是这么手动折腾出来的。流程倒不复杂，但重复做就有点麻了。

今天发现了一个工具，正好能把这套流程自动化——Stream-Reduce。

这是什么？#

一句话：把你的视频和播客变成带时间戳、可搜索、带知识图谱的摘要库。

• 在线体验：https://reducer.xgoose.org/
• GitHub：https://github.com/hmumixaM/stream-reducer
• 项目主页：https://hmumixam.github.io/stream-reduce/

它能做什么？#

为什么我觉得它有用#

回想一下我之前的”人工工作流”：

1
找视频 → 看完 → 手动记要点 → 整理成文章 → 截图 → 发布

这套流程的问题：

• 一个 10 分钟的视频，看完 + 整理至少半小时
• 想回顾某个视频的具体内容，全靠记忆
• 看过的内容多了之后，没有好的方式”搜索”或”关联”

Stream-Reduce 把流程变成了：

1
丢链接 → 自动下载 → 自动转写 → 自动总结 → 入库可搜

而且：

• 摘要带时间戳，想回顾可以直接跳到视频对应位置
• 知识图谱把不同视频里相似的段落连起来，能看到跨视频的知识关联
• 语义搜索让你能搜”这个工具讲了什么功能”而不是靠标题猜

在线版体验#

项目有一个公开的在线实例：reducer.xgoose.org

注册后就能直接用：

1. 点 Add content 粘贴视频/播客链接
2. 等待后台处理（下载 → 转文字 → 总结）
3. 看完摘要，可以直接点时间戳跳回原文位置
4. 收藏、评论、打标签、搜索

我试了一下，它甚至支持 B 站合集链接——一次性导入整个系列，自动处理每一集。

能不能自己部署？#

当然可以。项目完全开源，提供两种部署方式：

① Docker 自托管（推荐）

1
cp .env.example .env   # 填 API Key
2
docker compose up -d

跑在自己的 NAS 或服务器上，数据完全自己掌控。

② Cloudflare 云原生版 在 dev 分支，基于 Workers + D1 + R2 + Vectorize，多用户、可扩展。

适合谁用？#

• 做知识管理的 — 把看过的视频/播客变成可搜索的知识资产
• 需要快速提取信息的 — 没时间看完一个长视频，直接看摘要就够了
• 内容创作者 — 收集素材、整理参考资料
• 学习者 — 把教学视频变成带时间戳的笔记

我打算怎么用#

我准备把它作为我的”视频第二大脑”：

1. 之前手动处理的那几期 B 站视频，重新导入进去，方便以后搜索回顾
2. 以后看到有意思的视频/播客，直接丢进去，需要写文章时从摘要里提取素材
3. 用知识图谱把不同视频的关联观点连起来

在线版已经够我日常用了： https://reducer.xgoose.org/

最后#

有时候工具就是这样——你一直在手动做某件事，做到麻木了，突然发现有人已经把它做成了现成的工具。Stream-Reduce 对我来说就是这样的发现。

如果你也经常看视频/播客做笔记，值得一试。

相关链接：

• 🌐 在线实例：https://reducer.xgoose.org/
• 📦 GitHub：https://github.com/hmumixaM/stream-reducer
• 📖 项目主页：https://hmumixam.github.io/stream-reduce/