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本地 MVP

信号场

从视频资料库,到有依据的内容分析。

围绕视频导入、转写、时间码和对比分析组织的本地工作台。

我的工作
产品设计 · 全栈原型 · AI 工作流
项目阶段
Independent build
项目类型
AI 产品AI / Research / Node.js
实际工作台截图,使用独立数据库中的项目种子数据;账号、视频及分析数字均为演示样例。

让分析结论带着时间码,回到具体证据。

这次工作留下了什么
  • 账号与视频材料的可比较工作台
  • Connector、转写与分析三层职责
  • 时间码证据、字段时间与预算状态
阅读目录 · 7 个章节
01 / 信号场

从分散的视频材料,形成可比较的观察。

信号场把账号、视频、分析任务和对比工作放在同一个上下文里,重点是让分析能回到具体材料。

02 / 信号场

采集、分析与结果导出,明确分工。

01

先有资料,再有结论

通过时间码和结构化拆解连接分析与转写材料,便于回查。

02

将数据入口与模型分开

采集与同步负责资料进入,模型负责已选材料的转写与分析,两类配置和故障分开呈现。

03 / 信号场

转写分析,不等于理解了视频画面。

不同平台的数据入口、异步转写和模型分析各有状态。工作台需要让来源和处理进度都可理解。

04 / 信号场

让每一步分析都保留来源。

核心路径 · 依据项目资料梳理
  1. 01获取材料

    连接器获得视频清单和可用互动数据。

  2. 02提取音轨

    本地处理音轨,并按长任务切分。

  3. 03时间码转写

    让文字与具体时间位置保持关联。

  4. 04分析与回查

    结构拆解和建议回到具体文本证据。

05 / 信号场

未知、零和历史值,不能显示成同一种状态。

问题与场景处理方式取舍与依据
字段缺失保留最近非空值与独立采集时间不能用一次缺失覆盖历史,也不能假装仍为实时
数值为零将零作为有效值保留零不等于不可获取
浏览器辅助采集说明当次页面可见范围,先预览再确认不承诺任意账号全量数据,不导出 Cookie 或绕过验证
06 / 信号场

转写分析,不等于理解了视频画面。

当前主要处理音频转写与互动数据,不将视频画面上传模型做视觉理解。没有模型配置时使用明确标注的演示引擎;有模型时记录 usage 并估算费用,超出预算可以暂停任务。

07 / 信号场

交付与复盘

交付物

可以查看的交付

材料库、转写处理、时间码分析和导出路径已有实现。现有工作台画面使用隔离数据库中的种子数据。

项目记录

已有验证记录

源码有时间码、异步查询、缓存、字段历史和 URL 去重测试;本轮未执行真实平台采集或模型分析,也不报告未经重跑的通过数量。

更长的分析,不一定更可靠。重要的是知道它依据了什么。