Agent skill · op7418
youtube-clipper-skill
youtube-clipper-skill — an agent skill for coding agents.
What it needs
2,097 stars on the source repository.
What this skill does
YouTube 视频智能剪辑工具 Installation: If you're installing this skill from GitHub, please refer to README.md for installation instructions. The recommended method is npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill. 工作流程 你将按照以下 6 个阶段执行 YouTube 视频剪辑任务： 阶段 1: 环境检测 目标: 确保所有必需工具和依赖都已安装 1. 检测 yt-dlp 是否可用 2. 检测 FFmpeg 版本和 libass 支持 3. 检测 Python 依赖 如果环境检测失败: yt-dlp 未安装: 提示 brew install yt-dlp 或 pip install yt-dlp FFmpeg 无 libass: 提示安装 ffmpeg-full Python 依赖缺失: 提示 pip install pysrt python-dotenv 注意: 标准 Homebrew FFmpeg 不包含 libass，无法烧录字幕 ffmpeg-full 路径: /opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg (Apple Silicon) 必须先通过环境检测才能继续 --- 阶段 2: 下载视频 目标: 下载 YouTube 视频和英文字幕 1. 询问用户 YouTube URL 2. 调用 downloadvideo.py 脚本 3. 脚本会： 下载视频（最高 1080p，mp4 格式） 下载英文字幕（VTT 格式，自动字幕作为备选） 输出文件路径和视频信息 4. 向用户展示： 视频标题 视频时长 文件大小 下载路径 输出: 视频文件: <id>.mp4（使用视频 ID 命名，避免特殊字符问题） 字幕文件: <id>.en.vtt --- 阶段 3: 分析章节（核心差异化功能） 目标: 使用 Claude AI 分析字幕内容，生成精细章节（2-5 分钟级别） 1. 调用 analyzesubtitles.py 解析 VTT 字幕 2. 脚本会输出结构化字幕数据： 完整字幕文本（带时间戳） 总时长 字幕条数 3. 你需要执行 AI 分析（这是最关键的步骤）： 阅读完整字幕内容 理解内容语义和主题转换点 识别自然的话题切换位置 生成 2-5 分钟粒度的章节（避免半小时粗粒度切分） 4. 为每个章节生成： 标题: 精炼的主题概括（10-20 字） 时间范围: 起始和结束时间（格式: MM:SS 或 HH:MM:SS） 核心摘要: 1-2 句话说明这段讲了什么（50-100 字） 关键词: 3-5 个核心概念词 5. 章节生成原则： 粒度：每个章节 2-5 分钟（避免太短或太长） 完整性：确保所有视频内容都被覆盖，无遗漏 有意义：每个章节是一个相对独立的话题 自然切分：在主题转换点切分，不要机械地按时间切 6. 向用户展示章节列表： --- 阶段 4: 用户选择 目标: 让用户选择要剪辑的章节和处理选项 1. 使用 AskUserQuestion 工具让用户选择章节 提供章节编号供用户选择 支持多选（可以选择多个章节） 2. 询问处理选项： 是否生成双语字幕？（英文 + 中文） 是否烧录字幕到视频？（硬字幕） 是否生成总结文案？ 3. …
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
@skills op7418/youtube-clipper-skill