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title: "Youtube Content — YouTube 视频转文字摘要、推文、博客"
sidebar_label: "Youtube Content"
description: "YouTube 视频转文字摘要、推文、博客"
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{/* This page is auto-generated from the skill's SKILL.md by website/scripts/generate-skill-docs.py. Edit the source SKILL.md, not this page. */}

# Youtube Content

YouTube 视频转文字摘要、推文、博客。

## Skill 元数据

| | |
|---|---|
| 来源 | 内置（默认安装） |
| 路径 | `skills/media/youtube-content` |
| 平台 | linux, macos, windows |

## 参考：完整 SKILL.md

:::info
以下是 Hermes 在触发此 skill 时加载的完整 skill 定义。这是 skill 激活时 agent 所看到的指令内容。
:::

# YouTube Content Tool

## 使用时机

当用户分享 YouTube URL 或视频链接、要求总结视频、请求获取文字稿，或希望提取并重新格式化任意 YouTube 视频内容时使用。可将文字稿转换为结构化内容（章节、摘要、推文线程、博客文章）。

从 YouTube 视频中提取文字稿并将其转换为实用格式。

## 安装

通过 `terminal` 使用 PM 准备的 Hermes 源码检出中的 Python。`youtube` extra
声明了此辅助脚本的依赖；不要用 pip 或会自动发现项目的 `uv run` 修改 Hermes 环境。
先按照[包管理](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/package-management#developer-workflow)
选择独立开发数据目录，再准备依赖并重新激活：

```bash
source ./activate
python -c "import pm; pm.sync_venv(['youtube'], explicit=True)"
source ./activate
python -c "import youtube_transcript_api; print(youtube_transcript_api.__file__)"
```

Windows 使用 `. .\activate.ps1` 激活。终端在另一台主机或沙箱中时，
请在该环境内准备独立的辅助脚本环境，不要修改 agent 的生产环境。
下面所有命令都使用导入检查成功的 Python。

## 辅助脚本

`SKILL_DIR` 是包含此 SKILL.md 文件的目录。该脚本接受任何标准 YouTube URL 格式、短链接（youtu.be）、Shorts、嵌入链接、直播链接，或原始 11 位视频 ID。

```bash
# JSON 输出（含元数据）
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"

# 纯文本输出（适合管道传递给后续处理）
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --text-only

# 带时间戳
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --timestamps

# 指定语言并设置回退链
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --language tr,en
```

## 输出格式

获取文字稿后，根据用户需求选择以下格式：

- **章节（Chapters）**：按主题转换分组，输出带时间戳的章节列表
- **摘要（Summary）**：对整个视频进行 5–10 句的简洁概述
- **章节摘要（Chapter summaries）**：各章节附带简短段落摘要
- **推文线程（Thread）**：Twitter/X 线程格式——编号帖子，每条不超过 280 字符
- **博客文章（Blog post）**：含标题、各节及关键要点的完整文章
- **引用（Quotes）**：带时间戳的精彩引用

### 示例——章节输出

```
00:00 Introduction — host opens with the problem statement
03:45 Background — prior work and why existing solutions fall short
12:20 Core method — walkthrough of the proposed approach
24:10 Results — benchmark comparisons and key takeaways
31:55 Q&A — audience questions on scalability and next steps
```

## 工作流程

1. **获取**：使用辅助脚本并加上 `--text-only --timestamps` 参数获取文字稿。
2. **验证**：确认输出非空且语言符合预期。若为空，去掉 `--language` 参数重试以获取任意可用文字稿。若仍为空，告知用户该视频可能已禁用文字稿。
3. **分块（如需）**：若文字稿超过约 50K 字符，将其拆分为有重叠的块（约 40K，重叠 2K），逐块摘要后再合并。
4. **转换**：将内容转换为用户请求的输出格式。若用户未指定格式，默认输出摘要。
5. **校验**：重新阅读转换后的输出，在呈现前检查连贯性、时间戳准确性及完整性。

## 错误处理

- **文字稿已禁用**：告知用户；建议其在视频页面检查字幕是否可用。
- **视频不可用或为私密视频**：转达错误信息，请用户核实 URL。
- **无匹配语言**：去掉 `--language` 参数重试以获取任意可用文字稿，并向用户说明实际语言。
- **缺少依赖**：重复上述 PM 准备和激活步骤，确认辅助脚本使用该 Python。不要用 pip 修复选中的环境。