Open CLAW Knowledge Distiller 🦞📚

龙虾知识蒸馏器 · 龍蝦知識蒸餾器

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Turn YouTube, Bilibili, and Facebook videos into structured knowledge articles in seconds — locally, for free. 秒速将 YouTube、Bilibili、Facebook 视频转化为结构化知识文章 — 本地运行，完全免费。

English

What is Open CLAW Knowledge Distiller?

Open CLAW Knowledge Distiller（龍蝦知識蒸餾器，kd）is an open-source CLI tool and MCP server built for the Open CLAW AI agent ecosystem. It converts YouTube, Bilibili, and Facebook videos into structured knowledge articles — automatically, locally, and for free.

How it works:

1. If the video has subtitles → extracts them directly (no transcription needed, faster)
2. If no subtitles → downloads audio and transcribes locally with Qwen3-ASR MLX on Apple Silicon (no API key, no cloud cost)
3. Optionally generates a multi-layer AI summary: one-sentence essence + key points + cleaned transcript

Who is it for?

• Researchers and students who need to digest hours of video content quickly
• AI agent users (Claude Code / Open CLAW 龍蝦) who want to process videos programmatically
• Anyone who wants structured notes from videos without watching them in full

Features

Installation

Prerequisites:

brew install ffmpeg    # audio extraction

Install:

pip install openclaw-knowledge-distiller
# or with uv:
uv add openclaw-knowledge-distiller

Qwen3-ASR model (~1-2 GB) downloads automatically from Hugging Face on first use.

Install from source (for development):

git clone https://github.com/destinyfrancis/openclaw-knowledge-distiller.git
cd openclaw-knowledge-distiller
uv sync

Quick Start

# ── No API key needed (100% local) ────────────────────────────────
kd process "https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" --no-summary

# Cantonese video with dialect hint
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." \
  --language yue \
  --asr-prompt "這是粵語口語對話，請保留懶音" \
  --no-summary

# ── With AI summary ────────────────────────────────────────────────
kd config set api-key "AIzaSy..."   # Google Gemini (default provider)
kd process "https://youtube.com/watch?v=..."

# Save as Markdown file
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --output notes.md

# ── Choose a summary style ─────────────────────────────────────────
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style investment
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style academic
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style podcast
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style eli5

# List all available styles
kd styles

# ── Other AI providers ─────────────────────────────────────────────
kd process "..." --provider openai --model gpt-4o-mini
kd process "..." --provider anthropic --model claude-haiku-4-5-20251001

Summary Styles

Run kd styles to list all styles. Choose with --style <key>:

CLI Reference

kd process <url>

Full pipeline: detect subtitles → transcribe (if needed) → summarize.

kd styles

List all built-in summary style presets.

kd subtitles <url>

Extract subtitles only — no ASR, no AI.

kd config set <key> <value>

kd mcp-server

Start the MCP server on stdio transport for Claude Code / Open CLAW.

MCP Server (Claude Code / Open CLAW)

Add to ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-distiller": {
      "command": "kd",
      "args": ["mcp-server"],
      "env": {
        "KD_API_KEY": "your-api-key-here",
        "KD_PROVIDER": "google"
      }
    }
  }
}

Available MCP Tools

Typical Agent Workflow

Agent → process_url(url="https://youtube.com/watch?v=...", style="investment", language="zh")
      ← { "job_id": "a1b2c3d4" }

Agent → get_status(job_id="a1b2c3d4")
      ← { "status": "transcribing", "progress": 0.6, "phase": "Transcribing audio..." }

Agent → get_result(job_id="a1b2c3d4", format="summary")
      ← {
           "one_sentence": "核心投資論點...",
           "key_points": ["【投資論點】...", "【風險因素】..."]
         }

Configuration

Config file: ~/.config/knowledge-distiller/config.toml

provider = "google"
model = "gemini-2.5-flash"
language = "zh"
transcriber = "qwen3-asr"
default_prompt = ""

Environment variables (override config file):

export KD_PROVIDER=google
export KD_API_KEY=AIzaSy...
export KD_MODEL=gemini-2.5-flash
export KD_LANGUAGE=zh

System Requirements

• Python 3.11+
• macOS with Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) — required for Qwen3-ASR and mlx-whisper local inference
• ffmpeg: brew install ffmpeg
• qwen-asr: pip install qwen-asr
• mlx-whisper: pip install mlx-whisper (alternative ASR backend)

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什麼是龍蝦知識蒸餾器？

Open CLAW Knowledge Distiller（龍蝦知識蒸餾器，kd）係一個專為 Open CLAW（龍蝦）AI agent 生態系統而設計的開源命令行工具同 MCP 伺服器，可以自動將 YouTube、Bilibili 同 Facebook 影片轉化為結構化知識文章。

處理流程：

1. 若影片有字幕 → 直接提取（無需 ASR 轉錄，速度更快）
2. 若無字幕 → 下載音頻，用 Qwen3-ASR MLX 本地轉錄（Apple Silicon，無需 API Key，零費用）
3. 可選：用 AI 生成多層摘要（一句精華 + 要點列表 + 修正轉錄）

適合誰使用？

• 需要快速消化大量影片內容的研究者和學生
• 使用 Claude Code / Open CLAW（龍蝦）的 AI agent 用戶
• 想從影片獲取結構化筆記而無需完整觀看的人

主要功能

安裝

brew install ffmpeg   # 音頻提取工具

pip install openclaw-knowledge-distiller
# 或使用 uv：
uv add openclaw-knowledge-distiller

Qwen3-ASR 模型（約 1-2 GB）首次使用時自動從 Hugging Face 下載，無需手動操作。

從原始碼安裝（開發用）：

git clone https://github.com/destinyfrancis/openclaw-knowledge-distiller.git
cd openclaw-knowledge-distiller
uv sync

快速開始

# ── 無需 API Key（完全本地）──────────────────────────────────────
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --no-summary

# 粵語影片
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." \
  --language yue \
  --asr-prompt "這是粵語口語對話，請保留懶音" \
  --no-summary

# ── 使用 AI 摘要（需要 API Key）──────────────────────────────────
kd config set api-key "AIzaSy..."   # 設定 Google Gemini（預設）
kd process "https://youtube.com/watch?v=..."

# 儲存為 Markdown
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --output notes.md

# ── 選擇摘要風格 ───────────────────────────────────────────────────
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style investment   # 投資分析
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style academic     # 學術筆記
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style podcast      # 播客速覽
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style eli5         # 深入淺出
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style bullets      # 極簡子彈

# 列出所有可用風格
kd styles

8 種摘要風格

執行 kd styles 查看完整列表，使用 --style <key> 選擇：

CLI 參考

kd process <url>

MCP 伺服器配置（Claude Code / Open CLAW 龍蝦）

在 ~/.claude.json 加入：

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-distiller": {
      "command": "kd",
      "args": ["mcp-server"],
      "env": {
        "KD_API_KEY": "你的 API Key",
        "KD_PROVIDER": "google"
      }
    }
  }
}

典型 Agent 工作流程

Agent → process_url(url="https://youtube.com/watch?v=...", style="investment", language="zh")
      ← { "job_id": "a1b2c3d4" }

Agent → get_status(job_id="a1b2c3d4")
      ← { "status": "transcribing", "progress": 0.6 }

Agent → get_result(job_id="a1b2c3d4", format="summary")
      ← {
           "one_sentence": "核心投資論點...",
           "key_points": ["【投資論點】...", "【風險因素】..."],
           "full_transcript": "..."
         }

系統需求

• Python 3.11+
• macOS Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）— Qwen3-ASR MLX 本地推理必需
• ffmpeg：brew install ffmpeg
• qwen-asr：pip install qwen-asr

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什么是龙虾知识蒸馏器？

Open CLAW Knowledge Distiller（龙虾知识蒸馏器，kd）是一款专为 Open CLAW AI 智能体生态系统设计的开源命令行工具和 MCP 服务器。它能自动将 YouTube、Bilibili 和 Facebook 视频转化为结构化知识文章，完全本地运行，无需任何云端费用。

工作流程：

1. 若视频有字幕 → 直接提取（最快，无需转录）
2. 若无字幕 → 下载音频，用 Qwen3-ASR MLX 在本地转录（Apple 芯片，无需 API 密钥）
3. 将转录文本和风格提示词返回给 Open CLAW，由智能体自行完成摘要生成

核心设计理念： kd 只负责下载和转录这两件重活，摘要生成交给龙虾自己的 AI 来完成——无需额外的 AI API 密钥。

主要功能

安装

brew install ffmpeg   # 音频提取工具

pip install openclaw-knowledge-distiller
# 或使用 uv（推荐）：
uv add openclaw-knowledge-distiller

Qwen3-ASR 模型（约 1-2 GB）首次使用时自动从 Hugging Face 下载，无需手动操作。

快速上手

# ── 零 API 密钥，纯本地转录 ─────────────────────────────────────
# 直接转录，输出文本
kd process "https://www.bilibili.com/video/BV..." --no-summary

# 指定普通话
kd process "https://www.bilibili.com/video/BV..." \
  --language zh \
  --no-summary

# 指定粤语（广东话）
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." \
  --language yue \
  --asr-prompt "这是粤语口语对话，请保留原有发音特色" \
  --no-summary

# ── 配置 AI 摘要（可选，需要 API 密钥）───────────────────────────
kd config set api-key "AIzaSy..."       # 设置 Google Gemini（默认）
kd process "https://youtube.com/watch?v=..."

# 保存为 Markdown 文件
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --output 笔记.md

# ── 选择摘要风格 ───────────────────────────────────────────────────
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style investment   # 投资分析
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style academic     # 学术笔记
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style actions      # 行动清单
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style podcast      # 播客速览
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style eli5         # 深入浅出
kd process "https://youtube.com/watch?v=..." --style bullets      # 极简子弹

# 查看所有可用风格
kd styles

8 种摘要风格

使用 kd styles 查看完整列表，通过 --style <key> 选择：

CLI 参考

kd process <url>

完整流程：检测字幕 → 转录（如需）→ 生成摘要。

kd styles

列出所有内置摘要风格及其提示词。

kd subtitles <url>

仅提取字幕，不进行 ASR 或 AI 摘要。

kd config set <key> <value>

MCP 服务器配置（Open CLAW / Claude Code）

推荐工作流程（龙虾自行摘要）

在 ~/.claude.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "openclaw-knowledge-distiller": {
      "command": "kd",
      "args": ["mcp-server"]
    }
  }
}

无需配置 API 密钥！ 龙虾使用自身 AI 能力完成摘要。

MCP 工具说明

典型 Open CLAW 工作流程

# 第一步：获取转录和提示词
龙虾 → transcribe_url(url="https://www.bilibili.com/video/BV...", style="investment", language="zh")
     ← {
          "transcript": "今天我们来聊一下...",
          "suggested_prompt": "你是一位资深投资分析师...",
          "transcript_source": "qwen3-asr"  // 或 "subtitles"
        }

# 第二步：龙虾用自己的 AI + suggested_prompt 生成结构化摘要
# 无需任何额外 API 调用，零额外成本

系统要求

• Python 3.11+
• macOS Apple 芯片（M1/M2/M3/M4）— Qwen3-ASR MLX 本地推理必需
• ffmpeg：brew install ffmpeg
• Qwen3-ASR 模型会在首次使用时自动下载（约 1-2 GB）

Acknowledgements · 致謝

This project stands on the shoulders of remarkable open-source work. We are deeply grateful to the following teams and individuals:

特別感謝 阿里巴巴 Qwen 團隊開發並開源 Qwen3-ASR 模型，令本地、免費、高精度的粵語及多語言轉錄成為可能。同時感謝 yt-dlp 團隊提供強大的音頻下載同字幕提取功能，支援 YouTube、Bilibili 同 Facebook 影片。

Special thanks to the Alibaba Qwen Team for developing and open-sourcing the Qwen3-ASR model, making high-accuracy local speech recognition in Cantonese and 50+ languages possible without any cloud cost. Also grateful to the yt-dlp community for robust audio download and subtitle extraction supporting YouTube, Bilibili, and Facebook videos.

Contributing

Contributions are welcome! Please open an issue or submit a pull request.

Contributors

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