Перейти к содержанию

На этой странице

Субтитры YouTube в саммари, треды, блог-посты.

Метаданные навыка​
Источник Встроенный (устанавливается по умолчанию)
Путь skills/media/youtube-content

Справочник: полный SKILL.md​

info Ниже приведено полное определение навыка, которое Hermes загружает при его активации. Это те инструкции, которые видит агент, когда навык активен.

YouTube Content Tool

Когда использовать​

Используйте, когда пользователь делится ссылкой на YouTube или видео, просит сделать саммари видео, запросить субтитры или извлечь и преобразовать контент из любого видео на YouTube. Преобразует субтитры в структурированный контент (разделы, саммари, треды, блог-посты).

Извлекает субтитры из видео YouTube и конвертирует их в полезные форматы.

Установка​

[code] pip install youtube-transcript-api

[/code]

Вспомогательный скрипт​

SKILL_DIR — каталог, содержащий этот файл SKILL.md. Скрипт принимает любой стандартный URL YouTube, короткие ссылки (youtu.be), shorts, встраиваемые ссылки, прямые трансляции или 11-символьный ID видео.

[code] # JSON-вывод с метаданными
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" 

# Простой текст (удобно для передачи в дальнейшую обработку)  
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --text-only

# С таймстампами  
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --timestamps

# Конкретный язык с цепочкой fallback  
python3 SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --language tr,en

[/code]

Форматы вывода​

После получения субтитров отформатируйте их в зависимости от запроса пользователя:

  • Chapters (Разделы) : Сгруппировать по смене тем, вывести список разделов с таймстампами
  • Summary (Саммари) : Краткий обзор всего видео на 5–10 предложений
  • Chapter summaries (Саммари разделов) : Разделы с кратким абзацем-саммари для каждого
  • Thread (Тред) : Формат Twitter/X — пронумерованные посты, каждый до 280 символов
  • Blog post (Блог-пост) : Полноценная статья с заголовком, разделами и ключевыми выводами
  • Quotes (Цитаты) : Запоминающиеся цитаты с таймстампами

Пример — вывод разделов​

[code] 00:00 Introduction — ведущий начинает с описания проблемы
03:45 Background — предыдущие работы и почему существующие решения не подходят
12:20 Core method — разбор предлагаемого подхода
24:10 Results — сравнение бенчмарков и ключевые выводы
31:55 Q&A — вопросы аудитории о масштабируемости и следующих шагах

[/code]

Рабочий процесс​

  1. Fetch (Получить) субтитры с помощью вспомогательного скрипта с флагами --text-only --timestamps.
  2. Validate (Проверить) : убедиться, что вывод непустой и на ожидаемом языке. Если пусто, повторить без --language, чтобы получить любые доступные субтитры. Если всё ещё пусто, сообщить пользователю, что в видео, скорее всего, отключены субтитры.
  3. Chunk if needed (Разделить при необходимости) : если объём субтитров превышает ~50K символов, разбить на перекрывающиеся части (~40K с перекрытием 2K) и сделать саммари каждой части перед объединением.
  4. Transform (Преобразовать) в запрошенный формат вывода. Если пользователь не указал формат, по умолчанию используется саммари.
  5. Verify (Проверить) : перечитать преобразованный вывод на связность, корректность таймстампов и полноту перед показом.

Обработка ошибок​