SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB youtube-full-channel-transcripts

Бесплатно извлекайте транскрипции из всех видео на YouTube-канале (без платных API). Использует yt-dlp для обнаружения видео и получения доступных субтитров. Сохраняет объединенные транскрипции в виде структурированных JSON или CSV.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract transcripts from all videos in a YouTube channel for free (no…»

Extract transcripts from all videos in a YouTube channel for free (no paid APIs). Uses yt-dlp to discover videos and fetch available subtitles. Saves combined transcripts as structured JSON or CSV.

ClawHub Agent Skills автор: Blue Fox v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 671 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Бесплатно извлекайте транскрипции из всех видео на YouTube-канале (без платных API).

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

СправочникYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 671 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently uses local yt-dlp and jq to fetch YouTube subtitles and save transcript exports, with no evidence of hidden data access or unsafe persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.