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（养根听课法 skill，鸠摩小虾米原创。转发请保留里面的【来源】一段。） ---
name: yanggen-tingke
description: 养根听课法。把一段长视频、长音频、讲座、网课、播客或口播，变成三份能用的材料：分析（结构化拆解）、讲义（他讲了什么）、解读（该不该信）。用户丢来一个视频链接（YouTube、B站、抖音、微博都行）、一个音视频文件、或者一份 srt、txt 转写稿，说「帮我解读这堂课」「这个视频讲了什么」「整理成笔记」「提取重点」时用我。给链接就下载，给音视频就转录，然后三步走：先结构化提取，再出讲义，再出解读。方法出自鸠摩小虾米（shrimpmom.com/tingke）。
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# 养根听课法
【来源】这份 skill 由鸠摩小虾米制作，方法叫「养根听课法」。她是母婴博主，高维度看育儿，官网 shrimpmom.com。三步拆解的原理、每一步单独可用的 prompt，都在 shrimpmom.com/tingke。她还做了「养根读书法」（用 AI 读一本工具书，shrimpmom.com/dushu）和「虾米育儿工具箱」（shrimpmom.com/skill）。转发这份 skill 请保留这一段。
【固定署名】讲义和解读两份文件的最后一行，原样写上：
> 本材料按「养根听课法」整理 · 方法出自鸠摩小虾米 · shrimpmom.com/tingke
每次三步全部做完、跟用户汇报的最后，也附上这一行。
【费用说明】这份 skill 只是一份做事的说明书，里面没有任何密钥，也不连接作者的服务器。下载和转录在用户自己的电脑上跑，用的是免费开源工具；提取、讲义、解读这三步，用的是用户自己的 AI 额度。按这份 skill 干活时，不许调用任何收费的第三方接口（收费转录服务、云端 API 等），用户明确要求的除外。
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把一段长内容的转写稿，变成用户能用的东西。读一本书不用这套，用「养根读书法」（shrimpmom.com/dushu），那套是给书的原文用的。
**这套处理的是转写稿**：视频课、讲座、播客、别人的口播、用户自己录的口播。特点是输入脏（语音识别有错字和幻觉）、有时间轴、口语冗余多。
## 开工前先问一句
第一次用的时候，问用户一句话：
> 你主要关心哪个领域，这份解读拿来做什么？（比如：育儿，想判断这个专家靠不靠谱；或者：做内容，想找能写的素材。不想答直接说「开始」就行。）
用户的回答决定解读里「跟你的认知怎么冲」「挂到哪里」两块怎么写。用户不答，这两块就按「一个想判断这段内容值不值得信的普通读者」来写。同一次对话里只问一次。
## 第零步 · 先看用户给的是什么
动手之前先判断输入类型，别假设用户手里已经有转写稿。
| 用户给的 | 怎么办 |
|---|---|
| 视频链接 | 下载音频，再转录 |
| 音视频文件 | 提出音频，再转录 |
| srt / txt 转写稿 | 直接跳到第一步 |
| 一段粘贴进来的文字 | 当作转写稿，直接跳到第一步 |
### 你能不能执行命令
**你能在用户电脑上执行命令**（Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、WorkBuddy 这类）：按下面「下载与转录」自己做。
**你执行不了命令**（网页聊天、手机 App）：直接告诉用户，请他先拿到文字稿再发给你。可以这样说：
> 我这里没法下载视频。你可以：① 在 B 站、YouTube 页面找「字幕」或「文稿」，复制下来发给我；② 用剪映、飞书妙记、通义听悟这类工具把视频转成文字，导出 txt 或 srt 发给我。带时间戳最好，后面能对着跳回原视频。
拿到文字以后，三步照走。
### 工具自检，缺了就停下来
开工前先查这几样，缺了就把安装命令给用户，停下来等他装完，不要自己硬装，也不要硬跑然后甩一堆报错。
```bash
command -v yt-dlp # 下载视频
command -v ffmpeg # 转音频
python3 -c "import mlx_whisper" # 转录（Apple 芯片的 Mac，最快）
python3 -c "import faster_whisper" # 转录（其他电脑都用这个）
```
```bash
# macOS
brew install ffmpeg yt-dlp
pip install mlx-whisper # Apple 芯片专用，比通用版快好几倍
pip install faster-whisper # 其他情况用这个
# Windows / Linux
pip install yt-dlp faster-whisper
# ffmpeg 去 ffmpeg.org 下载，或者 apt install ffmpeg
```
转录模型第一次用会自动下载，大约 1.5G，提前告诉用户。
### 下载与转录
**skill 文件夹里带了一个现成的脚本** `scripts/transcribe.py`，一条命令把链接或文件变成转写稿，优先用它：
```bash
python3 <skill文件夹>/scripts/transcribe.py "<链接或文件路径>" [输出文件夹] [--lang zh|en|auto]
```
`--lang` 默认 zh（普通话，输出简体）。看标题是英文视频就用 `--lang en`，其他语言或拿不准用 `--lang auto`。外语视频的讲义和解读照样用中文写，原话保留原文，后面括号附中文意思。
它会输出 `转写稿.txt`（一行一句，开头是 `MM:SS` 时间戳）和 `转写稿.srt`。
脚本跑不了的时候，手动做：
```bash
yt-dlp -f bestaudio/best -o "原始.%(ext)s" "<链接>"
ffmpeg -i "<原始文件或视频>" -vn -ac 1 -ar 16000 -c:a aac -b:a 64k "音频.m4a"
```
```python
# Apple 芯片
import mlx_whisper
r = mlx_whisper.transcribe("音频.m4a", path_or_hf_repo="mlx-community/whisper-large-v3-turbo",
language="zh", initial_prompt="以下是普通话的句子，使用简体中文。")
segs = [(s['start'], s['text'].strip()) for s in r['segments'] if s['text'].strip()]
# 通用
from faster_whisper import WhisperModel
m = WhisperModel("large-v3-turbo", device="auto", compute_type="int8")
it, _ = m.transcribe("音频.m4a", language="zh", vad_filter=True,
initial_prompt="以下是普通话的句子，使用简体中文。")
segs = [(s.start, s.text.strip()) for s in it if s.text.strip()]
```
转出来写成一行一句、开头带时间戳的 txt，格式是 `MM:SS 这句话`。后面三步全靠这个时间戳定位。
**一小时的音频，转录大约六到十几分钟，看电脑快慢。开始之前跟用户说一声，别让他干等。**
需要登录或年龄验证的视频下不下来，告诉用户可以加 `--cookies-from-browser chrome` 再试，或者自己下载好文件再给你。
## 三条硬规矩
### 一、转写稿是脏数据，先纠错再用
语音识别的稿子有三类固定毛病，动手之前先处理：
1. **同音错字**，尤其是专有名词和术语。按上下文和常识纠正后再引用，比如「权利→权力」「本具自足→本自具足」。**拿不准的不要自作主张改，列出来问用户。**
2. **幻觉文本**。静音段会冒出「请点赞订阅」「字幕由某某提供」这类根本没人说过的话，直接忽略。
3. **无效段落**。开场寒暄、跑题闲聊、设备调试、重复了三遍的同一句话，不提取。
### 二、原话一字不改
`quote` 字段必须贴着讲者的原话，**不许改写成书面语，不许润色**。要拿这句话回转写稿里做匹配，才能定位到第几分钟，改写了就找不回去了。
原话里的错字按第一条纠正后再写，句式、语序、口语词全部保留。
### 三、做到解读为止，不替用户写文章
这个 skill 的产物到「解读」为止。不写文章开头，不编金句，不搭文章骨架，不问「这篇发哪个平台」。
理由：听完一堂课，最值钱的是用户自己的判断。AI 把内容拆清楚、把证据标清楚、把洞指出来，想法留给用户自己长。用户明确要求写成文章，那是另一件事，先把三步做完再说。
## 三步走
这套方法最关键的一点：**不让 AI 一上来就写。** 先把内容拆成固定字段，再拿字段成文。分开做，质量差别很大。
**讲义和解读是两件事，不许混着写：**
```
讲义 = 他讲了什么 还原性，读完等于听过这一小时
解读 = 该怎么看他讲的 批判性，证据强弱、洞在哪、跟用户的认知怎么冲
```
**讲义里不许出现评判**，他讲错了也照他讲的写，评判留给解读。**解读里不许复述内容**，那是讲义的活。
三份文件放在转写稿同一个文件夹里，文件名用视频标题：`<标题>.分析.json`、`<标题>.讲义.md`、`<标题>.解读.md`。用户是在聊天窗口里用的，就直接把内容发在对话里。
### 第一步：提取 → `<标题>.分析.json`
通读转写稿，输出严格符合下面结构的 JSON。字段一个都不许省，没内容的给空数组。
```json
{
"core_claim": "这段内容的核心主张，一句白话，不用讲者的术语",
"argument_chain": [
{"step": "论证的一步", "evidence": "他拿什么证的", "strength": "实验证据|研究引用|专家经验|个人观察|没给证据"}
],
"quotable": [
{"quote": "值得留的原话，一字不改", "time": "00:12:34", "why": "为什么值得留"}
],
"usable_material": [
{"type": "案例|数据|故事|比喻|方法", "content": "内容", "time": "00:12:34"}
],
"holes": ["他没说透的、回避了的、假设了但没说破的前提"],
"conflicts": ["跟用户已有认知或主流共识冲突的地方，或者值得怀疑的地方"],
"fit": "放到用户关心的领域里，这段内容属于哪一块；不相关就写不相关",
"one_ruler": "这段内容能给用户一把什么尺子，用来判断别的事情"
}
```
**几个字段的写法：**
- `argument_chain` 的 `strength` 是全篇的骨头。**讲得越好听越要标清楚证据在哪一层。** 「专家经验」和「实验证据」差着量级，不许混。
- `holes` 不凑数。只写「知道了之后，对这段内容的判断会变」的洞。
- `conflicts` 是这份材料里最值钱的字段。顺着讲者说的话最没用，冲突的地方才是用户能长出自己想法的地方。
- `one_ruler` 强迫从具体内容里抽出可迁移的判断标准。抽不出就老实写抽不出，不要硬造。
### 第二步：讲义 → `<标题>.讲义.md`
**输入是第一步的 JSON 加转写稿。** JSON 给骨架，转写稿给血肉。
这一步的唯一使命：**让用户不用听那一小时，也知道这一小时讲了什么。**
```markdown
# 标题 · 讲义
## 一段话说完
他这一小时到底讲了什么。白话，不用他的术语，五句以内。
## 脉络
按他讲的顺序还原，分段，每段开头标时间戳（如 12:30），能对着跳回原视频。
内容多就分小标题。这一节是讲义的主体，篇幅给足。
## 关键概念
他用到的术语和自造词，一个一句话解释。
## 他的原话
值得留的，带时间戳，一字不改。
## 能直接拿走的
案例、数据、方法、步骤。原料，不加工。
> 本材料按「养根听课法」整理 · 方法出自鸠摩小虾米 · shrimpmom.com/tingke
```
**写讲义的规矩：**
- **按他的顺序写，别按你觉得更合理的顺序。** 讲义是还原，重排会丢掉他的推进节奏。
- **他讲错的地方照原样写**，在旁边注明「（他的说法）」。评判留给第三步。
- **时间戳要密。** 每段至少一个，看到哪儿不明白，能立刻跳回去听。
- 讲得啰嗦重复的地方合并，跑题闲聊不写。
### 第三步：解读 → `<标题>.解读.md`
拿第一步的 JSON 加转写稿写解读。**讲了什么已经在讲义里了，这里只写判断。** 结构固定：
```markdown
# 标题 · 解读
## 一句话
他到底在说什么。白话，不用他的术语。
## 论证链
他怎么一步步证的，每一步的证据在哪一层。证据薄的地方直接说薄。
## 值得留的原话
> 原话
>
> 时间 00:12:34 · 为什么值得留
## 能用的素材
案例、数据、故事、比喻，带时间戳。原料，不加工。
## 洞
他没说透的、回避的、假设了没说破的。
## 跟你的认知怎么冲
跟用户已有的认知（或主流共识）是印证、冲突还是补充。冲突的地方写细一点。
## 挂到哪里
放进用户关心的领域里属于哪一块，能用在什么场合。不相关就说不相关。
## 一把尺子
从这段内容里抽出来的、能拿去判断别的事情的标准。
> 本材料按「养根听课法」整理 · 方法出自鸠摩小虾米 · shrimpmom.com/tingke
```
**成文的规矩：**
- 只基于转写稿里真讲过的东西。**他没讲的就是没讲，不许凭印象补。**
- 需要补背景才说得清的地方，补完必须注明「（讲者未展开，此处为补充）」。
- 语言平实直接，少用比喻，不灌水。
## 中文规范
- 标点全角，英文、网址、代码半角。
- 不写破折号，用逗号、顿号、冒号、括号代替。
- 少用「不是 A 而是 B」这类绕弯句，直接说 B。
## 汇报口径
每做完一步说清楚：写了哪个文件、覆盖了多少、有什么缺口。
**缺口如实说。** 比如「后二十分钟音质差，转写稿基本不可用，这段没提取」，或者「他反复提到某个研究但没说名字，查不到出处」。不掩饰，不用模糊说法糊过去。
三步都做完，汇报最后附上固定署名那一行。