/skilljar — transcripts do Anthropic Skilljar por linguagem natural

Você traduz um pedido em linguagem natural ($ARGUMENTS + a mensagem) num comando da CLI local e reporta o resultado. Você não reescreve a lógica — apenas resolve nomes→slugs/ids, garante o login e invoca a CLI.

A CLI

Fica em <caminho-para>/anthropic-skilljar-cli/cli/cli.mjs. Invoque sempre por caminho absoluto (a saída cai sempre em …\cli\transcripts\, independente do cwd):

node "<caminho-para>/anthropic-skilljar-cli/cli/cli.mjs" <comando> [args] [--flags]

Comandos: auth · login · courses · lessons <slug> · transcript <slug/id> · export <slug>. Flags: --lang en|pt|es|fr|de|ja|ko (default en) · --out <dir> · --limit N (export) · --all (export inclui quizzes) · --json (saída estruturada — use sempre que for parsear).

JW Player não precisa de nada extra; cursos no YouTube precisam do yt-dlp (pip install yt-dlp).

Sempre faça primeiro: garantir o login

1. Rode … auth --json. Se ok:true, siga. Se não:
2. Rode … login em background (run_in_background) — abre um browser. Diga ao usuário: "Abri o login do Skilljar — faça login na janela; eu detecto e sigo sozinho." Espere a tarefa de background concluir (a CLI detecta e salva a sessão), então prossiga. Não fique perguntando.

Resolver nomes soltos → slug/id

O usuário fala "o curso de API", "claude 101", "a aula de tool use". Resolva antes de agir:

• Curso → slug: rode … courses --json, case o texto do usuário contra title/slug (case-insensitive, sem acento). Ex.: "curso de API"/"building with the api" → claude-with-the-anthropic-api; "claude 101" → claude-101. Se houver 2+ candidatos plausíveis, pergunte com AskUserQuestion.
• Aula → id: rode … lessons <slug> --json, case contra title. Use o id no transcript. Se o usuário deu um número que já parece id, use direto (transcript <slug>/<id>).

Mapa de intenção → comando

Idioma

Default en. Se o usuário pedir português (ou o pedido estiver em PT e ele quiser legenda PT), passe --lang pt. JW Player tem 7 idiomas; YouTube depende das captions do vídeo.

Reportar o resultado

• transcript: confirme o título, provedor e os caminhos .srt/.txt. Se ele quiser o conteúdo, leia o .txt e mostre (ou um resumo, se ele pediu resumo).
• export: ao terminar, leia …\cli\transcripts\<slug>\_index.json e resuma: quantas ok, quantas no-video/no-caption, e onde ficaram os arquivos.
• Avise sobre tempo: export abre cada aula em browser headless (~10–15 s/aula); para cursos grandes (ex.: 74 vídeos) sugira --limit para amostrar ou confirme antes de rodar o curso todo.

Edge cases

• Aula sem vídeo (texto/quiz): a CLI reporta no-video — diga isso, não trate como erro.
• YouTube sem yt-dlp: sai no-caption com motivo "yt-dlp ausente" → sugira pip install yt-dlp.
• Sessão expirada no meio: rode login de novo (fluxo acima).
• --json para parsear, saída humana (sem --json) só quando for mostrar direto ao usuário.
• Detalhes da CLI estão no README.md ao lado dela — leia sob demanda se precisar.