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Youtube Clipper

YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕,AI 分析生成精细章节(几分钟级别), 用户选择片段后自动剪辑、翻译字幕为中英双语、烧录字幕到视频,并生成总结文案。...

Install

npx skills add op7418/Youtube-clipper-skill --skill youtube-clipper -g -a claude-code -y
Category
Media
Updated
10mo ago
License
MIT
Context cost
Mediumabout 1,520 tokens
Runs scripts
No, instructions only

What it does

YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕,AI 分析生成精细章节(几分钟级别), 用户选择片段后自动剪辑、翻译字幕为中英双语、烧录字幕到视频,并生成总结文案。 使用场景:当用户需要剪辑 YouTube 视频、生成短视频片段、制作双语字幕版本时。 关键词:视频剪辑、YouTube、字幕翻译、双语字幕、视频下载、clip video

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

    yt-dlp --version
    
  2. 检测 FFmpeg 版本和 libass 支持

    # 优先检查 ffmpeg-full(macOS)
    /opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg -version
    
    # 检查标准 FFmpeg
    ffmpeg -version
    
    # 验证 libass 支持(字幕烧录必需)
    ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles
    
  3. 检测 Python 依赖

    python3 -c "import yt_dlp; print('✅ yt-dlp available')"
    python3 -c "import pysrt; print('✅ pysrt available')"
    

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
    brew install ffmpeg-full  # macOS
    
  • 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 download_video.py 脚本

    cd ~/.claude/skills/youtube-clipper
    python3 scripts/download_video.py <youtube_url>
    
  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 analyze_subtitles.py 解析 VTT 字幕

    python3 scripts/analyze_subtitles.py <subtitle_path>
    
  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)
Read the whole SKILL.md on GitHub

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