下载视频、提取字幕、截取帧。使用 yt-dlp、Whisper 和 ffmpeg 分析 YouTube 教程和 DD 视频

将 Telegram 中的 <media:image>、<media:document>、<media:video> 等媒体占位符解析为实际文件，以便用于视觉分析。当 Telegram 消息包含无法直接查看的媒体占位符（例如 <media:image>）时使用，常见于引用回复或群聊历史记录中。通过 Telegram 机器人 API 下载媒体内容，并返回本地文件路径，供图像工具或后续处理使用。

通过音频（字幕）和视觉（帧提取加图像分析）双通道对YouTube视频进行多模态分析。尤其适用于教程、演示和说明类视频，其中所展示的内容（截图、UI演示、图表、代码、肢体动作）与所说的内容同等重要。当用户希望分析、总结YouTube视频内容，或从视频中生成分步指南时，或当用户分享YouTube链接并希望了解视频内容时，即可使用此功能。触发条件包括“分析这个YouTube视频”“根据这段视频创建分步指南”“这个视频展示了什么”“总结这个教程”或任何带有分析意图分享的YouTube链接。

工作坊照片/笔记 -> 可编辑的 Miro 图表（真正的 FRAME 作为容器、便签和连接线），支持幂等去重、回滚、撤销和变更命令，通过本地脚本 miro-push.mjs 和环境变量实现

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