一款开源的无水印视频提取工具-VideoExtractor

原创

斯诺克视野
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卡布奇诺的派对

2026年10月20日 02:09
江苏

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\"输入你分享的链接，即可一句话提取输入 B站 / 抖音 / TikTok / 小红书的视频\"

短视频提取工具：VideoExtractor

可一句话提取输入 B站 / 抖音 / TikTok / 小红书的视频

项目地址：https://github.com/kabuqin/VideoExtractor/

前端演示

API文档

2、使用codex

prompt：提取（你分享的链接）

最近，我把自己开发的一款短视频提取工具开源了，名字叫 VideoExtractor。

做这个工具的初衷其实很简单：我在日常整理素材、分析短视频内容、保存公开视频资源时，经常会遇到一个问题，想要提取视频内容并不总是那么方便。不同平台的链接格式不同，页面结构也会变化，手动处理既耗时，也容易出错。于是，我决定自己写一个更轻量、更直接的工具，把常用的视频提取流程自动化。

这次发布的 V1.0，不只是「下载视频」这么简单。我把解析、下载、转录和文案生成串成了一条完整的本地管线，希望它能从一个提取工具，变成一个能真正帮上忙的内容整理工具。

V1.0 更新了什么

最开始的想法只是把视频保存下来。但真正用起来之后我发现，下载只是第一步：视频里的内容要整理成文字，文字还要改成适合不同平台发布的文案。所以这次 V1.0，我把整条链路都做进了同一个工具里。

现在的 VideoExtractor 可以完成：

• 粘贴链接后自动解析标题、作者、时长与封面；
• 在后台完成视频下载与音视频合并；
• 用 faster-whisper 在本地把语音转成文字；
• 按平台和风格生成标题、摘要、正文与标签；
• 在任务详情页查看进度、编辑文本、导出视频。

整个过程都在本地完成，不需要登录，也不会上传你的视频和文字。

VideoExtractor 能做什么

VideoExtractor 主要用于从短视频链接中提取可用的视频资源信息，帮助用户更方便地完成视频保存、素材归档和内容分析等工作。

解析与下载

• 多平台识别：自动识别 B站、抖音、TikTok、小红书、YouTube 链接，支持直接粘贴平台分享文本；
• 即时解析：粘贴后自动探测标题、作者、时长、封面与简介，不需要先下载视频；
• 无水印下载：基于 yt-dlp 下载公开视频，抖音分享链接可以获取无水印版本；
• 画质合并：内置 FFmpeg 自动合并音视频流，优先选择更高画质。

转录与文案

• 本地语音转文字：使用 faster-whisper 在 CPU 上完成转录，首次运行会自动下载模型；
• 字幕回退：转录不可用时自动读取视频自带字幕，避免任务中断；
• 平台化文案：按小红书、抖音、B站、TikTok、YouTube 的格式生成标题、摘要、正文与标签；
• 四种文案风格：知识分享、种草带货、测评口吻、剧情叙述；
• 可编辑：转录文本和生成的文案都支持手动修改、重新生成。

本地任务管理

• 全流程本地：视频、转录、文案与任务数据都保存在本机，不需要上传到第三方服务；
• 任务自动执行：创建任务后，后台自动运行下载 → 转录 → 文案管线，可以实时查看进度；
• 断点重跑：视频已经下载时自动跳过下载，直接重新转录或生成文案；
• 一键导出：在任务详情页把已下载的视频保存到本地。

我希望它不是一个“黑盒工具”，而是一个开发者、创作者、运营人员都能看懂、能改、能用的小工具。

支持的平台

目前适配了下面几个常用平台，直接粘贴分享链接或分享文本即可：

• B站：b23.tv 短链接、bilibili.com/video/BVxxx；
• 抖音：v.douyin.com 分享链接、douyin.com/video/xxx；
• TikTok：tiktok.com/@user/video/xxx；
• 小红书：xiaohongshu.com/explore/xxx；
• YouTube：youtube.com/watch?v=xxx、youtu.be/xxx，以及 Shorts。

遇到需要登录或风控较严的内容时，可以在后端配置 Cookie，提高解析成功率。

它是怎么工作的

整个处理过程可以理解成一条流水线：

创建任务 → 平台识别 5% → 解析元数据 10% → 下载视频 30% → 语音转文字 55% → 保存转录 65% → 生成文案 75% → 任务完成 100%

首页解析和真正下载是分开的：粘贴链接时只探测元数据，确认无误后再创建任务，避免为一个不想要的视频白白等待下载。

• 视频已经下载时，自动跳过下载步骤；
• 转录失败时，自动回退到视频自带字幕；
• 转录或文案生成失败不会让整个任务崩溃，可以随时重新运行；
• 未完成的任务可以重新启动，并复用已经下载好的视频文件。

技术架构

技术上我没有用很重的东西，都是围绕「本地能跑、结构清楚」来选的：

• 前端：Next.js 14 + React + TypeScript，负责首页解析、任务进度、转录与文案编辑；
• API：FastAPI + Uvicorn，提供解析、任务、视频、转录与文案接口；
• 管线：FastAPI BackgroundTasks，创建任务后自动执行下载、转录与文案生成；
• 下载：yt-dlp + imageio-ffmpeg，负责平台适配、元数据探测和音视频合并；
• 转录：faster-whisper，本地 CPU 语音转文字，失败时回退字幕；
• 文案：模板规则引擎，按平台与风格生成标题、摘要、正文和标签；
• 存储：SQLite + 本地目录，保存任务数据、视频、字幕与导出文件。

请求链路也很简单：浏览器访问 Next.js 前端，前端通过 REST 调用 FastAPI，解析、下载、转录与文案都在本机完成，结果写入 SQLite 和 storage 目录。

快速开始

环境要求不复杂：Python 3.10+、Node.js 18.17+。FFmpeg 不需要单独安装，项目使用 imageio-ffmpeg 自带的二进制。

1. 启动后端

git clone https://github.com/kabuqin/VideoExtractor.git
cd VideoExtractor/backend

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # Windows

source .venv/bin/activate  # macOS / Linux

pip install -e .
playwright install chromium  # 抖音解析所需的浏览器，其他平台可跳过
uvicorn app.main:app --reload --port 8001

启动后可以访问 http://localhost:8001/health 检查服务状态，接口文档在 http://localhost:8001/docs。

2. 启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev

前端地址是 http://localhost:3000。如果要修改后端地址，在 frontend/.env.local 中设置 NEXT\_PUBLIC\_API\_BASE\_URL。

3. 使用流程

1. 在首页粘贴视频链接或平台分享文本，页面自动解析并展示视频信息；
2. 选择文案平台与风格，点击「开始下载并提取文案」，任务在后台自动执行；
3. 在任务详情页查看下载进度、视频信息、转录文本与平台文案；
4. 按需编辑文本或文案，点击「下载视频到本地」保存视频文件。

配置说明

后端配置读取 backend/.env，可以从 backend/.env.example 复制一份。最常用的几个配置是：

• DATABASE\_URL：数据库连接，默认 sqlite:///./data/app.db；
• STORAGE\_ROOT：视频、音频与导出文件的存储目录，默认 ../storage；
• DOWNLOAD\_TIMEOUT\_SECONDS：单个视频的下载超时，默认 600 秒；
• WHISPER\_MODEL：转录模型，默认 small，也可以选 tiny、base、medium 或 large-v3；
• WHISPER\_DEVICE / WHISPER\_COMPUTE\_TYPE：推理设备与计算精度，CPU 推荐 int8。

部分平台会限制未登录访问，可以通过 BROWSER\_COOKIES 从本机浏览器读取 Cookie，或者用 YOUTUBE\_COOKIES\_FILE、COOKIES\_FILE 指定 cookies.txt 文件。

另外说明一下：V1.0 的文案由本地模板规则生成，不需要任何外部 API 或 API Key，也不会调用外部大模型。

API 一览

所有接口都集中在 /api 下，常用的有：

• POST /api/parse：解析视频链接，返回平台、标题、作者、时长与封面；
• POST /api/tasks：创建任务，auto\_start 默认为 true；
• GET /api/tasks/{task\_id}：查看任务状态与进度；
• POST /api/tasks/{task\_id}/start：重新运行未完成任务；
• GET /api/videos/{task\_id}/download：下载视频文件；
• GET / PUT /api/transcripts/{task\_id}：获取或编辑转录文本；
• GET / PUT /api/copies/{task\_id}：获取或编辑平台文案；
• POST /api/copies/{task\_id}/rewrite：按平台与风格重新生成文案。

完整的请求和响应结构可以在运行后的 http://localhost:8001/docs 里直接调试。

限制说明

• 不支持私密、付费、地区限制或需要额外验证的视频内容；
• 抖音、YouTube 等平台可能存在风控，必要时需要配置 Cookie；
• 首次转录会自动下载 Whisper 模型，之后使用本地缓存；
• 语音转文字默认使用 CPU，较长视频的处理可能需要几分钟；
• 当前使用 FastAPI BackgroundTasks 在单进程内执行，适合本地单用户使用；
• 下载与使用视频内容时，请遵守目标平台的服务条款与版权规定。

为什么做 VideoExtractor

短视频已经成为非常重要的内容载体。无论是做内容创作、运营分析，还是学习优秀作品的剪辑节奏和表达方式，很多时候我们都需要快速获取视频资源，方便后续整理和研究。

但现有工具往往有几个问题：

• 操作流程复杂，使用门槛偏高；
• 功能臃肿，只想提取视频，却被塞进很多不需要的功能；
• 可控性不强，出了问题很难定位原因；
• 不够透明，不知道背后到底做了什么。

所以我做 VideoExtractor 的目标很明确：简单、可用、开源、可维护。

后来我又发现，提取视频只是第一步。很多人真正需要的是视频里的文字，以及能直接拿去发布的文案。所以 V1.0 把转录和文案也放进了同一条管线里，尽量把「找到视频 → 拿到内容 → 变成可用的文字」这件事一次做完。

为什么选择开源

开源这件事，对我来说不只是把代码放出来。

一方面，我希望 VideoExtractor 能帮助到和我有类似需求的人。如果你也经常需要处理短视频链接、整理素材、分析内容，那么它也许可以节省你不少时间。

另一方面，我也希望通过开源让这个工具变得更好。短视频平台的页面结构、接口形式、链接规则都可能变化，靠一个人维护总是有限的。开源之后，大家可以一起提交问题、优化代码、补充适配逻辑，让它更稳定、更实用。

适合哪些人使用

VideoExtractor 比较适合以下几类用户：

• 短视频内容创作者；
• 新媒体运营人员；
• 视频素材整理人员；
• 想学习短视频结构和内容表达的人；
• 需要把视频内容转成文字、再改成平台文案的人；
• 对视频解析、爬虫、自动化工具感兴趣的开发者。

如果你只是想快速提取视频，它可以作为一个现成工具使用。

如果你是开发者，也可以把它当作一个参考项目，研究链接解析、请求处理、数据提取、任务管线和工程封装的实现方式。

后续计划

目前 VideoExtractor 还处在持续完善阶段，后续我计划继续优化这些方向：

• 支持更多短视频平台；
• 提高解析稳定性；
• 提升转录准确率和长视频处理体验；
• 完善错误提示和日志输出；
• 优化使用文档；
• 增加更友好的交互方式；
• 补充更多测试用例。

我也欢迎大家提出建议，或者直接参与贡献。

写在最后

VideoExtractor 是我从实际需求出发开发出来的一个小工具。它不复杂，也不花哨，但我希望它足够实用、足够清晰，能够真正解决一些日常工作中的小麻烦。

现在我把它开源出来，希望它能帮到更多人。

如果你对这个项目感兴趣，欢迎去看看源码、点个 Star、提 Issue，或者一起让它变得更好。

项目地址：https://github.com/kabuqin/VideoExtractor

项目名称：VideoExtractor，一个开源的短视频提取工具。

最后照例说明：本项目仅供个人学习、研究与本地技术验证使用。请只下载你有权访问与保存的公开视频内容，并遵守所在国家或地区的法律法规以及目标平台的服务条款。下载、安装或使用本项目，即表示你已阅读、理解并同意上述说明。