Youtube Podcast To Md

YouTube 播客 → 中文 Markdown

概述

将 YouTube 播客视频的字幕提取，整理为高质量中文 Markdown 文档，默认针对英文播客优化；其他语言也可尽力处理。两种输出模式：

• 精简版（summary）：提取核心观点、关键数据、结构化摘要，过滤闲聊和重复表达
• 完整版（full）：高保真还原整个对话，保留对话结构、论述逻辑和信息完整性，经轻度书面化处理后呈现为自然流畅的中文对话

工作流（必须按顺序执行）

全局约定：

• 临时根目录默认使用 ${YTP2MD_TMP_DIR:-/tmp/youtube-podcast-to-md/}，每次任务必须在其中创建独立运行目录
• 最终 Markdown 默认输出到 ${YTP2MD_OUTPUT_DIR:-$PWD}；若用户想直接落到某个笔记库或知识库目录，请显式把 YTP2MD_OUTPUT_DIR 指向目标目录
• 任务结束后只清理本次独立运行目录，不删除用户指定的临时根目录
• 本技能可任意目录下执行，不依赖当前工作目录
• 所有命令使用 python3
• yt-dlp 可以直接在 PATH 中可用，或通过 python3 -m yt_dlp 可用；不要依赖某台机器上的固定 PATH
• 运行脚本时，把 SKILL_DIR 视为当前 skill 根目录（即包含本 SKILL.md 的目录）

Step 1：确认输入参数

从用户消息中提取：

• URL：YouTube 视频链接
• 模式：精简版 or 完整版；用户未指定时默认精简版，只有高保真要求明显影响成本或结果时再确认

Step 2：环境准备

SKILL_DIR="/absolute/path/to/youtube-podcast-to-md"
TMP_ROOT="${YTP2MD_TMP_DIR:-/tmp/youtube-podcast-to-md}"
OUTPUT_DIR="${YTP2MD_OUTPUT_DIR:-$PWD}"

mkdir -p "$TMP_ROOT" "$OUTPUT_DIR"
TMP_DIR="$(mktemp -d "$TMP_ROOT/run.XXXXXX")"
trap 'rm -rf -- "$TMP_DIR"' EXIT

python3 -m venv "$TMP_ROOT/.venv"
PYTHON="$TMP_ROOT/.venv/bin/python"
"$PYTHON" -m pip install --quiet -r "$SKILL_DIR/requirements.txt"

若需 Whisper 兜底，额外安装以下其一：

"$PYTHON" -m pip install --quiet -r "$SKILL_DIR/requirements-whisper.txt"

Whisper 还要求系统可调用 ffmpeg。安装失败时报告缺失依赖，不要静默退回不可靠结果。

Step 3：获取字幕

运行 "$PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py" "$TMP_DIR"，脚本按优先级自动选择：

1. YouTube 手动上传的英文字幕（质量最高）
2. YouTube 自动生成的英文字幕
3. YouTube 上其他可用字幕（自动适配）
4. 若以上均不可用 → 运行 "$PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/fetch_with_whisper.py" "$TMP_DIR" 使用 Whisper 离线转录

补充说明：

• fetch_transcript.py 会优先拿英文字幕；如果只有其他语言字幕，会继续返回该语言字幕
• fetch_with_whisper.py 默认使用 --language auto 自动识别语言；若你明确只想按英文转录，可传 --language en

中间文件（位于 "$TMP_DIR"）：

• transcript_raw.txt — 原始字幕文本（含 [TS:MM:SS] 时间戳标记）
• transcript_meta.json — 视频元数据（标题、频道、时长、字幕来源等）

Step 4：字幕清洗与分块

运行 "$PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/clean_transcript.py" "$TMP_DIR/transcript_raw.txt" "$TMP_DIR"，执行：

• 去除 HTML 标签和噪音标记（[Music]、[Applause] 等）
• 合并被错误切断的句子
• 按约 5 分钟自动切分为处理块

中间文件（位于 "$TMP_DIR"）：

• transcript_clean.txt — 清洗后的完整字幕文本
• chunks.json — 分块数据（每块含 chunk_index、start_time、end_time、text、word_count 字段；chunk_index 从 1 开始）

Step 5：模型内容重建（核心步骤）

读取 references/prompt_templates.md 获取对应模式的 prompt 模板。

分块处理策略：

1. 读取 "$TMP_DIR/chunks.json"，按 chunk_index 顺序处理
2. 将相邻 3 块合并为一组（约 15 分钟内容，~3000 词），最后一组可 2 块，减少处理轮数
3. 每组处理时传入前一组已处理内容的主题/标题列表作为上下文，保证跨组连贯
4. 在当前对话中直接调用模型，无需外部 API

两种模式的行为差异：

| 维度 | 精简版 | 完整版 | |------|--------|--------| | 目标 | 提取核心价值 | 还原完整对话 | | 内容比例 | 原文 30-40% | 接近 100%，过滤掉口头禅 | | 结构 | 按主题归类，用列表呈现 | 按对话时间线，保留说话人切换 | | 语言 | 中文摘要 | 中文书面化对话 | | 典型场景 | 快速了解观点 | 深入理解论述过程 |

所有分块处理完毕后，使用整合 prompt 做全局统合（合并重复话题、统一标题层级、生成头尾模块）。

Step 6：组装最终 Markdown

按 references/output_format.md 中对应模式的格式规范组装文档。

最终输出路径： "$OUTPUT_DIR/.md"

若用户想把结果直接落到某个笔记库目录，可先执行：

export YTP2MD_OUTPUT_DIR="/path/to/your/notes/youtube-podcast-notes"
mkdir -p "$YTP2MD_OUTPUT_DIR"

文件命名规则：{频道名}_{视频标题前20字}_{YYYYMMDD}_{mode}.md

（特殊字符 / \ : * ? " | 替换为 _）

文档头部必须记录 transcript_meta.json 中的字幕来源和字幕语言。保存后运行：

"$PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/validate_output.py" "$OUTPUT_DIR/.md" --mode summary

完整版改用 --mode full。校验失败时回修并重跑；来源不可访问时交付明确的失败报告，不生成虚构笔记。

Step 7：清理中间文件并呈现结果

删除中间文件目录：

rm -rf -- "$TMP_DIR"
trap - EXIT

告知用户：

• 输出文件的完整路径
• 文档结构概要（章节数、核心主题）
• 如果是完整版，提示总对话轮数和覆盖的时长范围

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错误处理

| 情况 | 处理方式 | |------|---------| | 视频无任何字幕且 Whisper 不可用 | 告知用户无法处理，说明原因 | | 视频为私密/会员内容 | 明确报错，提示无法访问非公开视频 | | 字幕语言非英文 | 可继续处理；若走 Whisper 兜底，优先使用 --language auto 或显式传入语言代码 | | 视频超过 3 小时 | 警告处理时间较长，建议只处理用户感兴趣的时间段 |

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参考文件

| 文件 | 用途 | 使用步骤 | |------|------|---------| | scripts/fetch_transcript.py | 字幕获取（youtube-transcript-api + yt-dlp） | Step 3 时读取并执行 | | scripts/fetch_with_whisper.py | Whisper 离线转录兜底 | Step 3 备选方案 | | scripts/clean_transcript.py | 字幕清洗与自动分块 | Step 4 时读取并执行 | | scripts/validate_output.py | 最终 Markdown 结构与溯源检查 | Step 6 时执行 | | references/prompt_templates.md | 模型内容重建 prompt 模板 | Step 5 时读取 | | references/output_format.md | Markdown 输出格式规范 | Step 6 时读取 |

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: sanqi-cd
• Source: sanqi-cd/Sanqi-Skills
• License: MIT

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