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我注意到一些初级开发者在复制粘贴他们不理解的代码。我搭建了一个平台，在这里你需要手动修复损坏的人工智能代码。

我们创建了PlanOpticon，以解决一个我们不断遇到的问题：大量录制的会议、培训课程和演示文稿，没人会重新观看。它从视频中提取结构化知识——转录文本、图表、行动项、要点和知识图谱——并生成可浏览的输出格式（Markdown、HTML、PDF）。 工作原理： - 使用变化检测提取帧（不仅仅是每N帧），并定期捕捉慢变化内容（如屏幕共享） - 通过人脸检测自动过滤掉仅包含网络摄像头/人像的帧 - 转录音频（使用OpenAI Whisper API或本地Whisper，无需API） - 将帧发送到视觉模型，以识别并重建图表为Mermaid代码 - 从转录文本构建知识图谱（实体+关系） - 提取要点、行动项，以及视觉内容与口头内容之间的交叉引用 - 生成一个结构化报告，将所有内容链接在一起 支持OpenAI、Anthropic和Gemini作为提供者——自动发现可用模型，并将每个任务路由到最佳模型。支持检查点/恢复，以确保长时间分析在失败后能够继续。 示例命令： ``` pip install planopticon planopticon analyze -i meeting.mp4 -o ./output ``` 还支持对整个文件夹进行批处理，并从Google Drive或Dropbox提取视频。 示例：我们对一个90分钟的培训课程进行了处理：提取了122帧（从数千个候选帧中），重建了6个图表，生成了完整的转录文本（带有发言者标记），构建了540节点的知识图谱，并生成了一份全面的报告——所有这些在大约25分钟内完成。 支持Python 3.10及以上版本，采用MIT许可证。文档请访问 [https://planopticon.dev](https://planopticon.dev)。

许多标注为“紧急”的职位发布实际上已经存在几个月，只是重新发布以显得新鲜。我开发了一个工具，可以透过表面宣传，查看公司是否真的在招聘，还是仅仅在收集候选人。<p>在撰写求职信之前，先检查一下你的“幽灵评分”。