用途：从 YouTube 或直接媒体链接下载音视频，用 WhisperKit 在本地转写为文本；仅在用户明确要求时，才调用 OpenAI 或本地 Ollama 对转录稿做 AI 分析。
主要能力：转写始终本地可用，输出带时间戳的 Markdown 文件；分析为按需触发，支持默认综合分析或自定义提示词，默认分析含摘要、要点、主题、引语、行动项等。
使用方式：转写命令 python3 scripts/transcribe.py "URL"；分析命令 python3 scripts/analyze_transcript.py whisper-transcriptions/video.md，加 --local 使用本地 Ollama。转写支持 --output-dir、--model、--no-timestamps、--filename 等选项；模型可选 tiny/base/small/medium/large，默认 small。分析支持 --model、--prompt、--output、--print 等选项。
依赖：yt-dlp（pip install yt-dlp 或 brew install yt-dlp）与 whisperkit-cli；OpenAI 模式需 OPENAI_API_KEY，本地模式需运行 ollama serve。
输出：转录稿保存到 ./whisper-transcriptions/ 下的 Markdown 文件，分析结果保存为同目录 transcript_name_analysis.md。
限制：分析必须显式请求；OpenAI 模式需要 API 密钥，本地模式需要 Ollama 服务；模型越大越慢、精度越高，具体平台与价格等资料暂未提供。