技能
备考的人应该都懂：强化班几十讲，做错一道题想回看对应知识点，只能凭记忆拖进度条。视频没法检索、没法打印，这个痛贯穿我整个备考期。 所以做了个开源技能 chalkpress——不是又一个「视频转文字」工具，而是把课程视频压缩成一册讲义 PDF：每页一个关键帧画面 + 该时间窗的字幕，文字层可检索可复制。 用法就是给 agent 发一句话（ ChatGPT / Claude Code 等客户端，任何能执行命令的都行）： 用这个技能把我的网课视频转成讲义： https://github.com/luolin1024/chalkpress-skill agent 会自己走完整个流程：装依赖 → ffmpeg 场景检测抓关键帧 → Whisper 本地转写 → 校对字幕（同音字误听，比如「坚偶校验」→「奇偶校验」，内置软
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- 本站首次观测
- 2026年11月12日 00:15 UTC
- 引用原文最早发布
- 2026年11月11日 17:12 UTC
- 最近观测
- 2026年11月12日 00:15 UTC
最近完整七日的证据
- 来源提及
- 1 前七日 0
- 不同来源
- 1 前期 0
- 可比较增长
- 不可比较
- 榜单记录
- 0
采集观测与无发布日期的记录，和有日期的原文提及分别统计。 七日观测：1 · 无日期记录：0
采集覆盖 · 窗口可比较本期 / 前期观测天数 7 / 7
统计使用完整 UTC 日。“首次观测”指本站首次收录，不代表词语的诞生时间。
本期窗口：2026-11-06 → 2026-11-13 （不含结束日） · 历史跨度 25 天
| 来源 | 本期天数 | 前期天数 | 最近成功采集 |
|---|---|---|---|
| arXiv | 7 | 6 | 2026年11月12日 11:22 UTC |
| arXiv | 7 | 7 | 2026年11月12日 11:21 UTC |
| Ask HN | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Ask HN | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Ask HN | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| Ask HN | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| GitHub | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| GitHub | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| GitHub Discovery | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC | |
| Hugging Face | 7 | 7 | 2026年11月12日 09:30 UTC |
| Hugging Face Spaces | 7 | 1 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| Hacker News | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Hacker News | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Hacker News | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Hacker News | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Show HN | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| MIT News | 6 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| OpenAI | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Product Hunt | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| 量子位 | 6 | 6 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| OpenRouter | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 7 | 2026年11月12日 04:00 UTC |
| Hugging Face Models | 7 | 1 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| HF Daily Papers | 6 | 1 | 2026年11月13日 01:17 UTC |
| OpenRouter | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Product Hunt | 7 | 7 | 2026年11月12日 04:00 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Simon Willison | 7 | 1 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| TechCrunch | 7 | 7 | 2026年11月13日 08:38 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:16 UTC |
| V2EX | 7 | 7 | 2026年11月13日 01:00 UTC |
- 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
每日趋势 · 最多 90 天
柱形表示有日期的来源提及。最新 UTC 日可能尚未结束。零提及和缺少采集覆盖是不同情况。
查看每日数据表
| UTC 日期 | 提及 | 来源 | 观测 | 榜单记录 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-10-30 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-04 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-05 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-06 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-07 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-08 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-09 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-10 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-11 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-11-12 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2026-11-13 | 0 | 0 | 0 | 0 |
![原始网页截图: [推广] [分享] 一句话让 AI Agent 把网课视频变成讲义 PDF（开源 · 全程本地 · 零 API Key）](/media/df8803a9ed1486f0dcb24d54?v=2026-11-11T18%3A25%3A22.158Z)
来源证据
当前展示证据的来源：V2EX 1
V2EX · 原文发布 2026年11月11日
[推广] [分享] 一句话让 AI Agent 把网课视频变成讲义 PDF（开源 · 全程本地 · 零 API Key）
备考的人应该都懂：强化班几十讲，做错一道题想回看对应知识点，只能凭记忆拖进度条。视频没法检索、没法打印，这个痛贯穿我整个备考期。 所以做了个开源技能 chalkpress——不是又一个「视频转文字」工具，而是把课程视频压缩成一册讲义 PDF：每页一个关键帧画面 + 该时间窗的字幕，文字层可检索可复制。 用法就是给 agent 发一句话（ ChatGPT / Claude Code 等客户端，任何能执行命令的都行）： 用这个技能把我的网课视频转成讲义： https://github.com/luolin1024/chalkpress-skill agent 会自己走完整个流程：装依赖 → ffmpeg 场景检测抓关键帧 → Whisper 本地转写 → 校对字幕（同音字误听，比如「坚偶校验」→「奇偶校验」，内置软
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研究优先级 38 / 100
此分数用于排列研究候选，不是搜索量、预测结果或经过验证的商业需求。
证据数量
8 / 30去重文章或首次观测；重复抓取不加分。
发布主体多样性
8 / 25同主体保守归并，转载不增加独立证据。
可比变化
0 / 20仅完整且可比的两周参与；零基线不计算百分比。
证据时效
13.6 / 15依据最新发布或首次观测，不按重复采集时间刷新。
名称明确度
8 / 10明确实体链接和技术概念优先于含义不明的缩写。
局限与解读
- 首次观测是采集记录的起点，不能证明词语或产品在全球首次出现。
- 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
- 本站首次发现时间不等于名称或概念的诞生时间。
- 候选来自公开标题、摘要和实体链接，并非已核实的全文分析。
- 来源多样性采用保守归并；未披露的转载或共同所有权仍可能无法识别。
- 前一周样本过少，不展示容易误导的增长百分比。
- 当前证据仅来自一个发布主体。