Youtube Content - преобразование YouTube-транскриптов в саммари, треды и статьи

Преобразование YouTube-транскриптов в саммари, треды и статьи.

Метаданные навыка

Источник	Встроенный (устанавливается по умолчанию)
Путь	skills/media/youtube-content

Справка: полный SKILL.md

Ниже приведено полное определение навыка, которое Hermes загружает при его активации. Именно эти инструкции агент видит во время работы навыка.

YouTube Content Tool

Когда использовать

Используйте этот навык, когда пользователь присылает YouTube URL или ссылку на видео, просит сделать саммари, запрашивает транскрипт или хочет извлечь и преобразовать контент из любого YouTube-видео. Навык преобразует транскрипты в структурированный контент: главы, саммари, треды и статьи.

Извлекайте транскрипты из YouTube-видео и преобразуйте их в полезные форматы.

Установка

pip install youtube-transcript-api

Вспомогательный скрипт

SKILL_DIR - каталог, в котором находится этот SKILL.md. Скрипт принимает стандартные форматы YouTube URL, короткие ссылки youtu.be, shorts, embeds, live-ссылки и сырой 11-символьный video ID.

# JSON-вывод с метаданными
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"

# Обычный текст (удобно для передачи в дальнейшую обработку)
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --text-only

# С таймкодами
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --timestamps

# Конкретный язык с цепочкой fallback
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --language tr,en

Форматы вывода

После получения транскрипта оформляйте его в том формате, который попросил пользователь:

• Chapters: группируйте по смене темы и выводите список глав с таймкодами
• Summary: краткий обзор всего видео на 5-10 предложений
• Chapter summaries: главы с коротким абзацем-саммари для каждой
• Thread: формат треда для Twitter/X - нумерованные посты, каждый до 280 символов
• Blog post: полноценная статья с заголовком, секциями и ключевыми выводами
• Quotes: заметные цитаты с таймкодами

Пример формата Chapters

00:00 Introduction - host opens with the problem statement
03:45 Background - prior work and why existing solutions fall short
12:20 Core method - walkthrough of the proposed approach
24:10 Results - benchmark comparisons and key takeaways
31:55 Q&A - audience questions on scalability and next steps

Workflow

1. Fetch транскрипт с помощью вспомогательного скрипта и флагов --text-only --timestamps.
2. Validate: убедитесь, что вывод не пустой и на ожидаемом языке. Если пусто, повторите без --language, чтобы взять любой доступный транскрипт. Если снова пусто, сообщите пользователю, что у видео, вероятно, отключены субтитры.
3. Chunk if needed: если транскрипт длиннее примерно 50K символов, разбейте его на пересекающиеся чанки, сделайте саммари по каждому, а затем объедините.
4. Transform в нужный формат. Если пользователь не указал формат, по умолчанию делайте summary.
5. Verify: перечитайте итоговый материал и проверьте связность, корректность таймкодов и полноту перед ответом пользователю.

Обработка ошибок

• Transcript disabled: сообщите об этом и предложите пользователю проверить наличие субтитров на странице видео.
• Private/unavailable video: передайте ошибку и попросите проверить URL.
• No matching language: повторите без --language, чтобы получить любой доступный транскрипт, а затем сообщите пользователю фактический язык.
• Dependency missing: выполните pip install youtube-transcript-api и повторите.