agentleFS
Sign inStart free
bosfor273-cryptobosfor273-crypto/claude-skills/skills/youtube-study/SKILL.md

youtube-study

Skill0 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Изучение YouTube-видео: метаданные, описание, транскрипт, конспект — в корп-сети за MITM-прокси. Триггеры: youtube, видео, транскрипт, изучи видео, конспект доклада.

1 other project uses a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

  • Other versions1 project uses a version of this.

    Word for word · 0

    None found.

    Edited · 0

    None found.

    Wrote their own version · 1

    1. pravinemani5545/skills-and-mcp★ 0same name

    How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.

  • In this repository7 other files it gives its agents.

The file

Create a free account to mount
Files
SKILL.md

YouTube Study

Когда применять

Нужно изучить YouTube-видео из корп-сети за MITM-прокси: вытащить метаданные (название, автор, длительность, описание с таймкодами), получить транскрипт и сделать конспект доклада/лекции/интервью. Работает в любом проекте.

Локальный видеофайл (mp4), а не YouTube-URL — это скилл video-sync (транскрипт faster-whisper + кадры по таймкодам + sync.md), не этот.

Правила (must follow)

  1. WebFetch на MITM-хостах НЕ работает — не ретраить. Любой веб-фетч сразу через curl.exe -s --ssl-no-revoke <url>. Не тратить попытки на WebFetch.
  2. Метаданные — только через скрипт scripts/yt_meta.py (stdlib re+json). Запускать & $env:SKILLS_PY -X utf8 $SKILLS_HOME/skills\youtube-study\scripts\yt_meta.py <url> — без -X utf8 падение на cp1251 при символе «→» в описании.
  3. timedtext API не трогать — отдаёт пусто без POT-токена. Транскрипт только через Playwright MCP (рецепт scripts/yt_transcript_playwright.md).
  4. Клик «Показать текст видео» — через page.evaluate, не обычный click: обычный падает по visibility.
  5. Файлы Playwright писать только в разрешённый корень (напр. <проект>\.playwright-mcp\) — иначе запись запрещена.
  6. Длинный транскрипт (видео >20 мин, 30-50k токенов) НЕ читать целиком в основную сессию — отдать субагенту с кусочным чтением (Read offset/limit).
  7. ASR-текст содержит ошибки распознавания. Термины восстанавливать по контексту, имена/цифры перепроверять веб-поиском.
  8. Без секретов/ПДн в конспектах и заметках.
  9. Закрывать браузер за собой. После сбора транскрипта(ов) — browser_close (Playwright MCP). Не оставлять открытый Chrome/вкладки. Несколько видео — закрыть после последнего.

Процедура

  1. Перед работой: git -C $TEAM_SKILLS_HOME pull.
  2. Метаданные: & $env:SKILLS_PY -X utf8 $SKILLS_HOME/skills\youtube-study\scripts\yt_meta.py <url>. Получаешь title/author/lengthSeconds/shortDescription. В описании обычно есть таймкоды — это каркас будущего конспекта.
  3. Оцени длительность. Если lengthSeconds < ~1200 (20 мин) — можно работать в основной сессии. Иначе — план на субагента (шаг 6).
  4. Транскрипт: по рецепту scripts/yt_transcript_playwright.md через Playwright MCP — открыть видео, раскрыть описание (#expand), кликнуть «Показать текст видео» через page.evaluate, собрать ytd-transcript-segment-renderer, сохранить в файл в разрешённом корне.
  5. Короткое видео: прочитать сохранённый транскрипт, сверить с таймкодами описания, собрать конспект.
  6. Длинное видео: отдать субагенту задачу «конспект по таймкодам из описания» с путём к файлу транскрипта и списком таймкодов — субагент читает файл кусками (Read offset/limit), не грузя всё в контекст, и возвращает конспект.
  7. Вычитка: восстановить искажённые ASR термины по контексту, имена/числа/ названия проверить веб-поиском (curl.exe/веб-поиск).
  8. Закрыть браузер (browser_close), когда все транскрипты собраны — не оставлять открытый Chrome за собой.
  9. При активации допиши строку в data/usage.log (см. «Данные»).

Данные

Перед работой: git -C $TEAM_SKILLS_HOME pull. При активации скилла допиши строку <дата> youtube-study <проект> в data/usage.log (координатор закоммитит — сам git add/commit/push не делай).

Обратная связь

Если пользователь недоволен работой скилла — немедленно:

  1. Прочитай последние ~20 строк CHANGELOG.md — нет ли уже такой жалобы
  2. Спроси: что ожидал, что получил, что поправить
  3. Исправь SKILL.md (только инструкция) и допиши правку в конец CHANGELOG.md: `

    YYYY-MM-DD

    • Запрошено: <что просил пользователь>
    • Изменено: <что конкретно поправлено в SKILL.md> `
  4. Commit + push обоих файлов в master

CHANGELOG.md читается только с конца (последние записи) — не грузи весь в контекст.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free