DeepSeek 能把音訊轉成文字嗎？
不能。DeepSeek 的 App 沒有音訊或影片上傳功能，API 也沒有轉錄端點，錄音檔沒有地方可以送。要先用另一個轉錄工具把音訊轉成文字，再把這段文字貼進或串進對話裡，DeepSeek 才吃得到。
讓 DeepSeek 也能「看懂」影片
DeepSeek 是很強的推理模型，但你沒辦法直接丟一集節目給它。App 裡沒有音訊上傳功能，API 也沒有轉錄端點，所以一個 Podcast 連結或一支 mp4 檔案根本沒地方掛。缺的是中間那一步：先把錄音轉成文字，再讓 DeepSeek 發揮它擅長的事。BibiGPT 就是那一步——貼上連結或本機檔案，就能拿到附時間戳記的逐字稿、章節摘要與筆記。DeepSeek 已於 2026 年 8 月 13 日把它的 Agent 執行框架開源，你也可以把 BibiGPT 以技能的形式安裝進去，讓 Agent 一次把兩段流程都自己跑完。
DeepSeek Harness（2026 年 8 月 13 日開源） 以 /bibi 技能安裝 逐字稿、章節、摘要一次到位
Turn a recording into text right here
Paste a podcast, lecture or video link — the transcript and chapter summaries come back in seconds, ready to hand to DeepSeek. The live BibiGPT app loads inline; no redirect.
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簡短結論
DeepSeek 沒辦法自己轉錄音訊或影片——它沒有上傳功能，也沒有能呼叫的轉錄端點。要先轉換，再把文字交給它。BibiGPT 就是負責轉換的那一環：貼上連結或本機檔案，就能拿到附時間戳記的逐字稿、章節摘要與筆記。而且自從 DeepSeek 在 2026 年 8 月 13 日把 Agent 執行框架開源之後，BibiGPT 還能以技能的形式安裝進去，讓 Agent 一次把抓取、轉換和推理都做完。
Features
為什麼 DeepSeek 自己做不到這件事
這不是在說模型不夠強，純粹是「水管」對不上——DeepSeek 能接受的輸入格式，跟你手上內容的格式對不起來。
只吃文字、只吐文字
DeepSeek 的對話 App 沒有音訊或影片上傳功能，API 也沒有開放轉錄端點。想讓它推理什麼，內容都得先變成文字才送得進去。
連結不等於內容本身
把 YouTube 或 Podcast 網址貼進對話框，模型拿到的只是一串字元，不是背後那兩個小時的對話內容。它會很樂意光看標題就開始瞎猜——這正是你該避免的失誤。
提示詞救不了缺失的輸入
有些人會寫更長的指令、玩角色扮演，甚至叫模型「仔細聽」。但問題出在更上游：先把錄音轉成文字，再把文字送進去才是正解。
BibiGPT 實際交出的東西
貼上一個連結，就能把一段錄音轉成推理模型真正需要的三樣東西：文字內容、對應的時間點，以及整體的結構。
附時間戳記的完整逐字稿
需要時間軸就匯出 SRT 或 VTT，只要文字就用純文字，要放進 Notion 或 Obsidian 就選 Markdown。
逐章節的摘要
一段長錄音會被拆成幾個章節，每個章節各自附上摘要，你可以只把在意的那段餵給 DeepSeek，而不是整片沒有結構的文字牆。
連結或本機檔案都能用
YouTube、Bilibili、Podcast、TikTok、X 和小紅書的連結可以直接貼上，你硬碟裡的音訊或影片檔案也一樣能用。
安裝進 DeepSeek Harness（3 個步驟）
DeepSeek Harness（dsh）是 DeepSeek 的開源 Agent 執行框架，採用 MIT 授權，目前是開發者預覽版。用 npx @deepseek-ai/dsh web 啟動它。以下步驟會把 BibiGPT 加進去——一行指令就搞定，不需要複製專案。
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把外掛加進某個 profile
dsh plugin --profile web add "github:JimmyLv/bibigpt-skill#path:/dsh-plugin"——引號要保留，因為 # 在 shell 裡會被當成註解開頭。dsh 會把這個參數轉交給 pnpm，而 pnpm 能直接從 git 專案的某個子目錄安裝套件，所以不用發布，也不用複製專案。想裝到別的 profile，把 --profile web 換成 --profile tui 或 --profile headless 就好。
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或者完全不用外掛
執行框架也會從硬碟讀取技能：把 skills/bibi 資料夾複製到 ~/.agents/skills/ 下，零依賴就能被辨識。這個目錄是共用的，其他支援 SKILL.md 的 Agent 也會讀取，一份檔案就能同時服務 Claude Code 和 DeepSeek Harness。
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重啟並呼叫 /bibi
重新啟動 profile，打開命令面板，在 Skills 分類下就能找到 /bibi。給它一個連結，請它產生摘要、逐字稿或章節筆記，它就會自己抓取、轉換，再把文字交回對話裡。
裝技能 vs 自己手動處理
兩條路最後都會讓 DeepSeek 讀到逐字稿，差別在於你中途要碰幾個視窗。
| 步驟 | BibiGPT 技能裝進 DeepSeek Harness | 手動、不裝技能 |
|---|---|---|
| 拿到錄音 | 把連結貼進對話裡 | 自己下載影片或另外抽出音訊 |
| 轉成文字 | Agent 呼叫技能並等待結果 | 上傳到某個轉錄服務、等待、再下載檔案 |
| 送進 DeepSeek | 已經在對話裡了 | 打開逐字稿、複製、貼上，祈禱格式沒跑掉 |
| 章節與時間戳記 | 隨逐字稿一起送回來 | 自己手動重建，或乾脆放棄 |
| 重複做 20 集 | 同一句指令，跑個迴圈就好 | 上面整套流程重複二十遍 |
三種常見用法
共通點是：推理從來不是瓶頸——把錄音變成可讀的形式才是。
學生與研究者——把課程變成筆記
九十分鐘的課程會變成附時間戳記、按章節切好的逐字稿。把卡住的那一段餵給 DeepSeek 去討論，而不是貼上一小時的原始文字碰運氣。
創作者——把爆紅短片變成初稿
抓出短影片的逐字稿，再讓 DeepSeek 把它重整成腳本、串文或電子報。逐字稿保留了讓那支影片成功的原始語感，摘要反而會把它磨平。
Agent 開發者——把這一步接進迴圈裡
裝好技能之後，跑在 DeepSeek Harness 裡的 Agent 可以拿到一個連結、取得文字並直接處理，全程不需要人手動複製貼上。這正是把一次性任務變成整條訂閱源每晚自動跑的關鍵。
資料來源
本頁關於 DeepSeek Harness 的所有內容，都來自該專案本身。
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DeepSeek Harness——DeepSeek 的開源 Agent 執行框架，MIT 授權，開發者預覽版，建構在 Cordis 之上，於 2026 年 8 月 13 日發布。
deepseek-ai/deepseek-harness on GitHub ↗ -
BibiGPT 技能，以及負責註冊它的執行框架套件包，包含 ~/.agents/skills 這個安裝路徑。
JimmyLv/bibigpt-skill on GitHub ↗
大家實際會打進搜尋框的問題
DeepSeek Harness 是什麼？
DeepSeek Harness，也就是 dsh，是 DeepSeek 的開源 Agent 執行框架，於 2026 年 8 月 13 日在 GitHub 上發布，採 MIT 授權，標示為開發者預覽版。它建構在 Cordis 之上，設計理念是「一切都是外掛」，像讀懂影片這類外部能力，就是靠這套機制加進去的。
什麼是 Agent 技能？
技能就是一個資料夾，裡面有一份 SKILL.md 檔案，其 frontmatter 會告訴 Agent 這個技能能做什麼、什麼時候該用它。DeepSeek Harness 會從硬碟掃描技能，包含共用的 ~/.agents/skills 目錄，所以同一個資料夾能同時服務好幾個支援 SKILL.md 的 Agent。
深受創作者、學生和研究人員的喜愛
看看大家為什麼每天都用 BibiGPT 把影片轉成文字。
全球 50,000+ 使用者的信賴之選
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“貼上連結幾秒鐘就拿到乾淨的字幕文字，每週幫我省下好幾個小時的手動整理時間。”
Maya R.
內容創作者 · 二次創作短影片
★★★★★
“匯出逐字稿後我可以按自己的節奏複習生詞，再也不用反覆暫停影片了。”
Daniel K.
語言學習者 · 用真實影片學外語
★★★★★
“準確、帶時間戳的文字可以直接引用，它已經悄悄成為我日常工作流程的一部分。”
Priya S.
研究人員 · 引用公開演講
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