抓取youtube文字稿

v2026.09.24
kirkluokun/awesome-a-stock-openclawskills00

YouTube 视频全能工具。支持六种模式：摘要、问答、逐字稿、视频搜索、频道追踪、文字稿提纯（用 Gemini CLI 对原始字幕做结构化提纯，支持播客按问答拆解、讲座按知识点分章、访谈按话题整理）。检测到 YouTube URL、视频搜索请求、频道追踪需求、文字稿提纯/整理需求时触发。

GitHub
安装命令
npx skhub add kirkluokun/youtube
Markdown
SKILL.md

YouTube 工具

意图路由

用户请求模式执行方式
总结视频 / 视频说了什么摘要get_transcript.py → Claude 生成结构化摘要
问视频里的内容问答get_transcript.py → 基于字幕回答
要完整文字稿 / 逐字转录逐字稿youtube_transcript.py（Gemini，含说话人标注）
搜索某主题的视频 / 找视频视频搜索video_search.py → 选择 → get_transcript.py → 摘要
追踪频道 / 关注博主 / 检查更新频道追踪channel_tracker.py
提纯文字稿 / 整理播客 / 拆解问答文字稿提纯refine_transcript.sh（Gemini CLI 结构化提纯）

模式一：摘要 / 问答

python3 {baseDir}/scripts/get_transcript.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"
  • 依赖 yt-dlp
  • 输出字幕文本后，由 Claude 生成摘要或回答用户问题
  • 适合有 CC 字幕或自动生成字幕的视频

摘要格式：

📹 标题 | 👤 频道 | 📅 发布日期

🎯 核心观点：[1-2句]

💡 关键要点：
- ...

🔑 结论：[行动建议]

模式二：逐字稿

# 短视频（≤10分钟）—— 单次调用
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"

# 长视频 —— 自动分段转录（默认每 10 分钟一段）
# 如果无法自动检测时长，手动指定：
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "URL" --duration 2:30:45

# 指定输出路径：
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "URL" --out /path/to/output.txt

# 自定义分段长度（如每 5 分钟一段）：
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "URL" --duration 1:20:00 --segment-minutes 5

# 禁用分段，强制单次调用（可能截断）：
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "URL" --no-segment
  • 依赖 GEMINI_API_KEY
  • 自动分段：视频 > 10 分钟时自动分段转录，每段独立调用 Gemini，最后拼接
  • 内置速率限制处理和重试机制
  • 输出格式：说话人: 文字，无时间码
  • 第一行为视频标题
  • 完成后作为附件发送给用户

模式三：视频搜索闭环

当用户想搜索某个主题的视频并获取内容总结时，执行以下闭环流程：

第一步：搜索视频

python3 {baseDir}/scripts/video_search.py -q "搜索关键词" --num 5
# 中文搜索加上语言参数：
python3 {baseDir}/scripts/video_search.py -q "搜索关键词" --gl cn --hl zh --num 5
# 仅返回 YouTube 视频：
python3 {baseDir}/scripts/video_search.py -q "搜索关键词" --youtube-only

依赖 SERPER_API_KEY（在 .env 文件中配置）。返回 JSON 包含视频标题、URL、频道、时长、描述等。

第二步：展示结果供选择

将搜索结果以表格形式展示给用户：

| # | 标题 | 频道 | 时长 | 日期 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | ... | ... | ... | ... |

让用户选择需要深入了解的视频，或基于相关性自动选择最佳结果。

第三步：获取文字稿

对选定的 YouTube 视频获取文字稿：

# 优先方式：通过字幕获取（速度快）
python3 {baseDir}/scripts/get_transcript.py "YOUTUBE_URL"

# 如果无字幕：切换到 Gemini 直接转录
python3 {baseDir}/scripts/youtube_transcript.py "YOUTUBE_URL"

第四步：生成摘要

基于获取的文字稿，使用标准摘要格式生成结构化总结。如果搜索了多个视频，合并生成对比分析报告。

多视频对比格式：

📊 主题：[搜索关键词]
📹 分析了 N 个视频

---

🎬 视频 1：[标题] | 👤 [频道]
🎯 核心观点：...
💡 关键要点：...

🎬 视频 2：[标题] | 👤 [频道]
🎯 核心观点：...
💡 关键要点：...

---

🔀 对比分析：
- 共识：...
- 分歧：...

🔑 综合结论：[行动建议]

视频搜索 CLI 参数

参数说明
-q, --query搜索关键词（必需）
-n, --num返回数量（默认 10）
--gl国家代码（如 cn, us），默认 world
--hl语言代码（如 zh, en），默认 en
--youtube-only仅返回 YouTube 链接

模式四：频道追踪

追踪重要 YouTube 频道/博主的视频更新。频道数据持久化存储在 data/ 目录。

添加追踪频道

# 通过 @handle 添加
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py add "@3blue1brown" --alias "3B1B数学"

# 通过频道 URL 添加
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py add "https://www.youtube.com/@lexfridman" --alias "Lex"

# 通过频道 ID 添加
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py add "UCxxxxxx"

查看追踪列表

python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py list

检查更新

# 检查所有频道更新
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py check

# 检查指定频道（可通过名称、别名或 URL）
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py check "3B1B数学"
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py check "@3blue1brown"

# 指定获取数量
python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py check --count 10

返回 JSON 包含新视频列表。对于新视频可以自动执行摘要 / 文字稿流程。

移除频道

python3 {baseDir}/scripts/channel_tracker.py remove "3B1B数学"

追踪更新 + 摘要闭环

当用户要求"检查频道更新"并总结新内容时：

  1. 执行 channel_tracker.py check 获取新视频列表
  2. 对每个新视频调用 get_transcript.py 获取字幕
  3. 生成新视频摘要报告

更新报告格式：

📡 频道更新报告 | 📅 检查时间

---

📺 [频道名] — N 个新视频

🆕 1. [标题] (时长)
🎯 核心观点：...
💡 关键要点：...

🆕 2. [标题] (时长)
🎯 核心观点：...

---

📊 总计：检查了 X 个频道，发现 Y 个新视频

模式五：文字稿提纯

通过 Gemini CLI 对原始字幕进行结构化提纯。特别适合播客、讲座、访谈等长内容。

四种提纯子模式

子模式适用场景特点
general通用视频去重去噪 + 分段 + 提取要点
podcast播客/对话按问答拆解，识别主持人/嘉宾，每个议题独立总结
lecture讲座/教程按知识点分章，提取概念和定义
interview访谈/采访按话题轮次，标注发言人立场

直接从 YouTube URL 提纯（一步到位）

# 播客模式 — 自动获取字幕 + 按问答拆解
bash {baseDir}/scripts/refine_transcript.sh --url "YOUTUBE_URL" --mode podcast

# 讲座模式
bash {baseDir}/scripts/refine_transcript.sh --url "YOUTUBE_URL" --mode lecture

# 访谈模式
bash {baseDir}/scripts/refine_transcript.sh --url "YOUTUBE_URL" --mode interview

从已有文字稿提纯

# 对已保存的文字稿文件提纯
bash {baseDir}/scripts/refine_transcript.sh --input /path/to/raw_transcript.txt --mode podcast

# 指定输出路径和语言
bash {baseDir}/scripts/refine_transcript.sh --input raw.txt --mode podcast --output refined.md --lang zh

提纯 CLI 参数

参数说明
--input <文件>原始文字稿文件路径
--url <URL>YouTube URL（自动获取字幕后提纯）
--output <文件>输出路径（默认自动命名到 out/ 目录）
--mode <模式>general / podcast / lecture / interview（默认 general）
--model <模型>Gemini 模型（默认 gemini-3-pro-preview）
--title <标题>视频标题（可选，增强提纯效果）
--lang <语言>输出语言：zh / en / auto（默认 auto）

与搜索/追踪的完整闭环

搜索 → 提纯闭环：

  1. video_search.py 搜索视频
  2. get_transcript.py 获取字幕
  3. refine_transcript.sh --input <字幕文件> --mode podcast 提纯

追踪 → 提纯闭环：

  1. channel_tracker.py check 发现新视频
  2. 对新视频 URL 执行 refine_transcript.sh --url <URL> --mode podcast

备用方案（yt-dlp 失败时）

使用 MCP YouTube Transcript server（需安装于 /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript）：

cd /root/clawd/mcp-server-youtube-transcript && node --input-type=module -e "
import { getSubtitles } from './dist/youtube-fetcher.js';
const result = await getSubtitles({ videoID: 'VIDEO_ID', lang: 'en' });
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
" > /tmp/yt-transcript.json

错误处理

  • 视频无字幕 → 告知用户，建议使用逐字稿模式（Gemini 可处理无字幕视频）
  • yt-dlp 不可用 → 切换备用方案
  • GEMINI_API_KEY 未设置 → 提示用户配置环境变量
  • SERPER_API_KEY 未设置 → 视频搜索功能不可用，提示配置
  • 频道追踪数据文件损坏 → 自动重建空列表

环境变量

变量用途必需
GEMINI_API_KEYGemini 逐字稿转录逐字稿模式必需
SERPER_API_KEY视频搜索搜索模式必需

在技能目录下创建 .env 文件配置：

GEMINI_API_KEY="your-gemini-key"
SERPER_API_KEY="your-serper-key"
发现
标签

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版本
最新版本元数据

版本

v2026.09.24

发布时间

2026年9月24日

分类

未分类

许可证

未指定

源路径

capture-youtube

默认分支

main

最新提交

409ee18

Tree SHA

bd75cd9