长视频往往信息密度高、观看成本大，尤其是课程、演讲或技术分享类内容，完整看完一小时并不总是现实选择。很多用户真正需要的，其实是“核心在讲什么”“哪些片段值得看”“有没有可引用的结论”。TLDW 正是围绕这一需求而设计的一款开源 AI 工具，通过对视频结构与字幕的分析，把冗长的视频内容压缩为可快速消化的学习材料。
TLDW（Too Long; Didn’t Watch）支持 YouTube 等平台，只需粘贴链接，即可生成高亮片段、结构化摘要、问题建议与引用摘录，帮助用户在几分钟内建立对视频的整体理解。在线版本可直接使用，TLDW 同时提供完整开源代码，适合个人学习、团队培训以及二次开发场景。
TLDW 是什么？
TLDW 是一款面向长视频内容的开源 AI 分析工具，核心定位是“用结构化方式替代完整观看”。系统会基于视频转录内容与 AI 模型，对视频进行主题拆解与重点提炼，并输出高亮片段、摘要、问答与可引用金句。用户既可以快速浏览关键内容，也可以通过时间戳回到原视频定位上下文，兼顾效率与可溯源性。
网站地址：https://www.longcut.ai
核心功能
TLDW 面向高频观看与整理长视频的用户，功能覆盖理解、检索与记录多个环节：
- 高亮片段生成——提供 Smart（质量优先）与 Fast（速度优先）模式，自动筛选关键片段。
- 结构化摘要——并行输出主题概览，快速建立整体认知。
- 推荐问题与金句——辅助发现视频中的重点论点与可引用内容。
- AI 对话检索——基于转录内容回答问题，返回结构化结果并附时间戳。
- 转录联动播放器——句子级同步，点击文本即可跳转对应片段。
- 个人笔记工作区——支持按视频或跨视频聚合要点，便于复盘。
- 账号与匿名模式——登录后可保存分析与偏好，匿名使用则采用更严格的速率限制。
使用场景
TLDW 适合需要“快速理解而非完整观看”的视频消费场景：
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 学习者 | 快速扫完课程、讲座或大会分享 | ★★★★★ |
| 内容创作者 | 提炼视频要点，用于二次创作或解读 | ★★★★☆ |
| 团队培训者 | 将长视频整理为结构化学习材料 | ★★★★☆ |
| 剪辑与解说作者 | 查找可引用的时间戳与论据 | ★★★★☆ |
| 信息研究者 | 高效筛选大量视频中的有效信息 | ★★★★☆ |
操作指南
TLDW 的使用流程清晰，几步即可完成一次分析：
- 打开 TLDW 网站并粘贴 YouTube 视频链接。
- 选择 Smart 或 Fast 分析模式。
- 等待系统生成高亮片段与摘要内容。
- 通过时间戳快速预览关键片段。
- 使用 AI 对话功能补充理解或查缺补漏。
- 将重要结论写入笔记区并保存。
- 登录后同步历史记录与偏好设置。
（长视频建议优先使用 Fast 模式快速筛选，再对重点内容进行 Smart 分析。）
支持平台
TLDW 以 Web 形式提供，可在桌面与移动浏览器中使用，界面响应式适配不同屏幕尺寸。作为开源项目，也支持自行部署在服务器或本地环境中，适合对数据与配额有自定义需求的用户。
产品定价
TLDW 提供 免费 使用的在线版本，并以开源方式发布代码。匿名用户与登录用户在使用频率与缓存策略上有所区别，但核心功能均可体验，不涉及强制订阅费用。
常见问题
Q1：是否必须登录才能使用？
A：不需要。匿名用户可直接使用，但会有更严格的速率限制。
Q2：生成的内容是否可追溯到原视频？
A：可以。高亮、问答和引用均附带时间戳，便于回看原片段。
Q3：是否只支持 YouTube？
A：当前主要面向 YouTube 等主流长视频平台，后续可通过开源扩展支持更多来源。
开发者小结
从工具定位来看，TLDW 并不是要替代完整观看视频，而是为“是否值得看、重点在哪”提供决策支持。它非常适合需要快速获取知识结构、整理笔记或进行二次创作的用户。但如果目标是沉浸式学习或细节推敲，仍建议结合原视频完整观看。整体而言，TLDW 在效率与可溯源性之间取得了较好的平衡。
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