docs(bilibili-analyzer): reorganize documentation with examples and references

- Simplify SKILL.md description to focus on core functionality
- Remove redundant features list and consolidate into concise overview
- Streamline usage examples with essential commands and common scenarios
- Simplify parameters table for better readability
- Move detailed installation instructions to references/installation.md
- Move FAQ section to references/faq.md
- Add new examples/basic-usage.md for common use cases
- Update index.json to include README.md and scripts/__init__.py
- Improve documentation structure with clear reference links
- Reduce SKILL.md from 331 to 52 lines while maintaining essential information

Author: 239573049

skills/index.json

@@ -345,6 +345,10 @@
         "basePath": "skills/tools/bilibili-analyzer",
         "files": [
           { "path": "SKILL.md", "sha256": "PENDING" },
+          { "path": "references/installation.md", "sha256": "PENDING" },
+          { "path": "references/faq.md", "sha256": "PENDING" },
+          { "path": "examples/basic-usage.md", "sha256": "PENDING" },
+          { "path": "scripts/__init__.py", "sha256": "PENDING" },
           { "path": "scripts/main.py", "sha256": "PENDING" },
           { "path": "scripts/models.py", "sha256": "PENDING" },
           { "path": "scripts/exceptions.py", "sha256": "PENDING" },

skills/tools/bilibili-analyzer/SKILL.md

@@ -12,17 +12,7 @@ source:
 
 ## Description
 
-Bilibili视频分析器是一个自动化视频内容分析工具。提供B站视频URL后，系统会自动下载视频、提取关键帧、使用AI分析视频内容，并生成包含截图和时间戳的Markdown总结报告。
-
-## Features
-
-- 🔗 **URL解析**: 支持标准B站URL和短链接（b23.tv）
-- 📥 **智能下载**: 自动下载视频，支持重试和进度显示
-- 🎬 **帧提取**: 智能帧提取，支持场景变化检测
-- 🤖 **AI分析**: 多Claude Code实例并行分析
-- 📝 **报告生成**: 生成结构化Markdown报告，包含目录和摘要
-- 📊 **日志记录**: 完整的执行日志和错误追踪
-- 💾 **断点续传**: 支持部分结果保存，失败后可恢复
+自动化B站视频内容分析工具。提供视频URL后，系统自动下载视频、提取关键帧、AI分析内容，生成带截图和时间戳的Markdown报告。
 
 ## Trigger
 
@@ -32,331 +22,52 @@ Bilibili视频分析器是一个自动化视频内容分析工具。提供B站
 
 ## Usage
 
-### 基本用法
-
-```bash
-# 进入脚本目录
-cd skills/tools/bilibili-analyzer/scripts
-
-# 分析视频（最简单的用法）
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD"
-
-# 使用短链接
-python main.py "https://b23.tv/xxxxx"
-```
-
-### 自定义参数
-
 ```bash
-# 自定义帧提取间隔（每60秒提取一帧）
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -i 60
+# 基本用法
+python scripts/main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD"
 
-# 限制最大帧数为30帧
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -m 30
+# 自定义帧间隔和最大帧数
+python scripts/main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -i 60 -m 30
 
-# 指定输出目录
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./my-reports
+# 指定输出目录和分析焦点
+python scripts/main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -o ./output -f text,faces
 
-# 指定分析焦点（只分析文字和人脸）
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -f text,faces
-
-# 调整并行worker数量
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -w 8
-
-# 禁用场景检测（只按固定间隔提取）
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" --no-scene-detection
-```
-
-### 组合使用
-
-```bash
-# 完整示例：60秒间隔，最多20帧，只分析文字，输出到指定目录
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" \
-    -i 60 \
-    -m 20 \
-    -f text \
-    -o ./video-analysis \
-    -w 4
-
-# 详细日志模式
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -v
-
-# 静默模式（只显示错误）
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -q
+# 短链接
+python scripts/main.py "https://b23.tv/xxxxx"
 ```
 
 ## Parameters
 
-| 参数 | 短参数 | 说明 | 默认值 | 示例 |
-|------|--------|------|--------|------|
-| `url` | - | B站视频URL（必需） | - | `https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD` |
-| `--interval` | `-i` | 帧提取间隔（秒） | 30 | `-i 60` |
-| `--max-frames` | `-m` | 最大帧数 | 50 | `-m 30` |
-| `--output` | `-o` | 输出目录 | ./bilibili | `-o ./output` |
-| `--focus` | `-f` | 分析焦点（逗号分隔） | text,objects,faces,actions,scene | `-f text,faces` |
-| `--workers` | `-w` | 并行分析worker数 | 4 | `-w 8` |
-| `--no-scene-detection` | - | 禁用场景变化检测 | false | `--no-scene-detection` |
-| `--retries` | - | 下载失败重试次数 | 3 | `--retries 5` |
-| `--verbose` | `-v` | 显示详细日志 | false | `-v` |
-| `--quiet` | `-q` | 静默模式 | false | `-q` |
-| `--version` | - | 显示版本信息 | - | `--version` |
-
-### 分析焦点选项
-
-| 焦点 | 说明 |
-|------|------|
-| `text` | 识别画面中的文字内容 |
-| `objects` | 识别画面中的物体 |
-| `faces` | 识别人脸和人物 |
-| `actions` | 识别动作和行为 |
-| `scene` | 识别场景类型和环境 |
-
-## Output Structure
-
-分析完成后，输出目录结构如下：
-
-```
-./bilibili/{video_title}/
-├── report.md              # Markdown分析报告
-├── frames/                # 提取的关键帧图片
-│   ├── frame_001_00-00-00.jpg
-│   ├── frame_002_00-00-30.jpg
-│   ├── frame_003_00-01-00.jpg
-│   └── ...
-├── analysis.log           # 执行日志
-├── checkpoints/           # 检查点数据（用于断点续传）
-│   ├── frames.json
-│   └── analyses.json
-└── partial_report.json    # 部分结果（如果分析中断）
-```
-
-### 报告内容
-
-生成的Markdown报告包含：
-
-1. **视频元数据**: 标题、作者、时长、播放量等
-2. **执行摘要**: AI生成的视频内容概述
-3. **目录**: 带锚点链接的章节导航
-4. **时间线分析**: 按时间顺序的帧分析结果
-   - 帧截图（嵌入图片）
-   - 时间戳（HH:MM:SS格式）
-   - 场景描述
-   - 识别的物体、文字、人物等
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+|------|------|--------|
+| `url` | B站视频URL（必需） | - |
+| `-i, --interval` | 帧提取间隔（秒） | 30 |
+| `-m, --max-frames` | 最大帧数 | 50 |
+| `-o, --output` | 输出目录 | ./bilibili |
+| `-f, --focus` | 分析焦点 | text,objects,faces,actions,scene |
+| `-w, --workers` | 并行worker数 | 4 |
 
 ## Requirements
 
-### System Dependencies
-
-#### FFmpeg（必需）
-
-FFmpeg用于从视频中提取关键帧，必须安装。
-
-**Windows:**
-```powershell
-# 使用 Chocolatey
-choco install ffmpeg
-
-# 或使用 Scoop
-scoop install ffmpeg
-
-# 或手动下载
-# 访问 https://ffmpeg.org/download.html 下载并添加到PATH
-```
-
-**macOS:**
-```bash
-# 使用 Homebrew
-brew install ffmpeg
-```
+- **FFmpeg**: 帧提取必需
+- **Python**: requests, yt-dlp
 
-**Ubuntu/Debian:**
-```bash
-sudo apt update
-sudo apt install ffmpeg
-```
+详细安装说明见 [references/installation.md](references/installation.md)
 
-**CentOS/RHEL:**
-```bash
-sudo yum install epel-release
-sudo yum install ffmpeg
-```
+## References
 
-**验证安装:**
-```bash
-ffmpeg -version
-```
+- [安装指南](references/installation.md) - 系统依赖和Python包安装
+- [常见问题](references/faq.md) - FAQ和错误处理
 
-### Python Dependencies
+## Examples
 
-```bash
-# 创建虚拟环境（推荐）
-python -m venv venv
-source venv/bin/activate  # Linux/macOS
-# 或
-.\venv\Scripts\activate   # Windows
-
-# 安装依赖
-pip install requests yt-dlp hypothesis pytest
-```
-
-**依赖说明:**
-
-| 包 | 版本 | 用途 |
-|---|------|------|
-| `requests` | >=2.28.0 | HTTP请求，获取视频元数据 |
-| `yt-dlp` | >=2023.0.0 | 视频下载 |
-| `hypothesis` | >=6.0.0 | 属性测试（开发用） |
-| `pytest` | >=7.0.0 | 单元测试（开发用） |
-
-### 完整安装脚本
-
-```bash
-# 一键安装（Linux/macOS）
-#!/bin/bash
-set -e
-
-# 安装FFmpeg
-if ! command -v ffmpeg &> /dev/null; then
-    echo "Installing FFmpeg..."
-    if [[ "$OSTYPE" == "darwin"* ]]; then
-        brew install ffmpeg
-    else
-        sudo apt install -y ffmpeg
-    fi
-fi
-
-# 安装Python依赖
-pip install requests yt-dlp hypothesis pytest
-
-echo "Installation complete!"
-```
+- [基本使用示例](examples/basic-usage.md) - 常用场景和命令示例
 
 ## Tags
 
-`bilibili`, `video-analysis`, `ai`, `frame-extraction`, `markdown`, `automation`, `yt-dlp`, `ffmpeg`
+`bilibili`, `video-analysis`, `ai`, `frame-extraction`, `markdown`
 
 ## Compatibility
 
 - Codex: ✅
 - Claude Code: ✅
-
-## FAQ
-
-### 基础问题
-
-#### Q: 为什么需要FFmpeg？
-A: FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具，本工具使用它从视频中提取关键帧。没有FFmpeg，帧提取功能将无法工作。
-
-#### Q: 分析一个视频需要多长时间？
-A: 取决于多个因素：
-- 视频长度
-- 帧提取间隔和最大帧数
-- 网络速度（下载阶段）
-- AI分析并行度
-
-一般来说，10分钟视频（默认设置）约需5-10分钟完成分析。
-
-#### Q: 支持哪些视频格式？
-A: 支持B站所有可播放的视频格式。系统使用yt-dlp下载，会自动选择最佳质量。
-
-### 错误处理
-
-#### Q: 遇到"URL无效"错误怎么办？
-A: 请确保URL格式正确：
-- 标准格式: `https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD`
-- 短链接: `https://b23.tv/xxxxx`
-- 不支持番剧、直播等其他类型链接
-
-#### Q: 下载失败怎么办？
-A: 可能的原因和解决方案：
-1. **网络问题**: 检查网络连接，使用`--retries`增加重试次数
-2. **视频不存在**: 确认视频未被删除或设为私有
-3. **地区限制**: 某些视频可能有地区限制
-
-#### Q: FFmpeg报错怎么办？
-A: 
-1. 确认FFmpeg已正确安装: `ffmpeg -version`
-2. 确认FFmpeg在系统PATH中
-3. 尝试重新安装FFmpeg
-
-#### Q: AI分析失败怎么办？
-A: 系统会自动重试失败的分析任务。如果仍然失败：
-1. 检查Claude Code配置
-2. 查看日志文件了解详细错误
-3. 部分结果会保存到`partial_report.json`
-
-### 高级用法
-
-#### Q: 如何只分析视频的特定部分？
-A: 目前不支持指定时间范围，但可以通过调整参数间接实现：
-- 增大`--interval`跳过更多内容
-- 减小`--max-frames`限制分析帧数
-
-#### Q: 如何提高分析速度？
-A: 
-1. 增加并行worker: `-w 8`
-2. 减少帧数: `-m 20`
-3. 增大间隔: `-i 60`
-4. 禁用场景检测: `--no-scene-detection`
-
-#### Q: 如何获取更详细的分析？
-A: 
-1. 减小帧间隔: `-i 10`
-2. 增加最大帧数: `-m 100`
-3. 启用所有分析焦点: `-f text,objects,faces,actions,scene`
-
-#### Q: 分析中断后如何恢复？
-A: 系统会自动保存检查点。目前需要重新运行命令，未来版本将支持从检查点恢复。
-
-### 输出相关
-
-#### Q: 报告中的图片路径是什么格式？
-A: 使用相对路径，格式为`./frames/frame_XXX_HH-MM-SS.jpg`，确保报告和frames目录在同一位置时图片可正常显示。
-
-#### Q: 如何自定义报告格式？
-A: 目前不支持自定义模板，但可以修改`report_generator.py`中的模板。
-
-#### Q: 日志文件在哪里？
-A: 日志文件`analysis.log`位于输出目录中，与`report.md`同级。
-
-## Troubleshooting
-
-### 常见错误代码
-
-| 错误　　　　　　　　　　| 原因　　　　　　 | 解决方案　　　　　　　 |
-| -------------------------| ------------------| ------------------------|
-| `URLValidationError`　　| URL格式不正确　　| 使用正确的B站视频URL　 |
-| `MetadataFetchError`　　| 无法获取视频信息 | 检查视频是否存在/私有　|
-| `DownloadError`　　　　 | 下载失败　　　　 | 检查网络，增加重试次数 |
-| `FFmpegError`　　　　　 | FFmpeg问题　　　 | 安装/重装FFmpeg　　　　|
-| `AnalysisError`　　　　 | AI分析失败　　　 | 检查Claude Code配置　　|
-| `ReportGenerationError` | 报告生成失败　　 | 检查输出目录权限　　　 |
-
-### 调试模式
-
-使用`-v`参数启用详细日志：
-
-```bash
-python main.py "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD" -v
-```
-
-日志将显示每个步骤的详细信息，便于定位问题。
-
-## Version History
-
-- **v1.0.0** (2026-01-27)
-  - 初始版本
-  - 支持URL解析和验证
-  - 支持视频下载（带重试）
-  - 支持帧提取（带场景检测）
-  - 支持AI并行分析
-  - 支持Markdown报告生成
-  - 完整的日志和错误处理
-
-## License
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-本工具使用Unlicense许可证，视频下载功能基于yt-dlp。
-
-## Contributing
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