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blog-from-transcript

Skill1 starsChanged 46 days agoMITView on GitHub

Erzeugt aus einem (YouTube-)Transkript einen strukturierten Blogartikel. Nutzen, wenn Video/Transkript zu Text werden soll.

The file

Files
SKILL.md

Blogartikel aus Transkript

Formt ein gesprochenes Transkript in einen lesbaren, strukturierten Blogartikel um — nicht als Wortprotokoll, sondern als Lesetext.

Wann verwenden

  • Ein Video-/Podcast-/YouTube-Transkript soll zu einem Blogartikel werden.
  • Gesprochene Inhalte sollen dauerhaft als Text verfügbar sein.
  • Für Content Collections / MDX-Einbettung siehe mdx-content.

Input

  • Transkript (roh, ggf. mit Timestamps/Sprecherlabels)
  • optional: Zielkeyword, Zielgruppe

Vorgehen

  1. Kernthemen extrahieren: Welche 3–6 Aussagen tragen das Video?
  2. In logische Reihenfolge bringen (roter Faden), nicht chronologisch abtippen.
  3. Füllwörter, Wiederholungen und Redundanz entfernen.
  4. In Schreibsprache übersetzen: ganze Sätze, klare Übergänge, keine 1:1-Sprechsprache.

Output

  • Titel
  • Intro (worum geht es, warum relevant)
  • Abschnitte mit Zwischenüberschriften (H2/H3)
  • Fazit

Gotchas

  • Gesprochene Sprache ≠ Lesetext — umformulieren, nicht transkribieren.
  • Wörtliche Zitate als solche kennzeichnen (Anführungszeichen, ggf. Sprecher).
  • Roten Faden bauen statt der Video-Chronologie zu folgen.
  • Zahlen/Behauptungen aus dem Transkript prüfen, bevor sie im Text stehen bleiben.
  • Reverse-Outline-Check: fertigen Entwurf rückwärts ins Beat-Skelett zerlegen (ein Satz je Absatz: welche Funktion?). Absätze ohne Funktion oder mit schwachem Übergang streichen/umbauen.

Bevorzugte Formulierungen

  • „Es gibt Hinweise auf Barrieren." / „Die Prüfung zeigt Auffälligkeiten bei …" / „Aus technischer Sicht besteht Handlungsbedarf."

Nicht verwenden

  • „nicht barrierefrei" (absolut), „gesetzeswidrig", „abmahngefährdet" (außer ausdrücklich als allgemeines Risiko)
  • absolute Aussagen ohne Prüfung, Schuldzuweisungen, Panikmache, übertriebenes Marketing

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Does it work?

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  • 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.