YouTube Clipper Skill
Скилл для Claude Code: скачивает видео YouTube, делит на смысловые главы, вырезает выбранные фрагменты, переводит субтитры и вшивает двуязычные в ролик
- 2 254 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скрипты скачивают видео с YouTube через `yt-dlp` и пишут файлы в рабочую папку
- Скрипт установки ставит Python-пакеты и создает файл `.env` в папке скилла
- Текст субтитров передается модели агента для разбора и перевода
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/youtube-clipper-skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скрипты скачивают видео с YouTube через `yt-dlp` и пишут файлы в рабочую папку
- Скрипт установки ставит Python-пакеты и создает файл `.env` в папке скилла
- Текст субтитров передается модели агента для разбора и перевода
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
YouTube Clipper Skill нарезает видео YouTube на ролики по смысловым главам и ведет работу в шесть этапов. Сначала скилл проверяет окружение: `yt-dlp`, FFmpeg с поддержкой libass и Python-пакеты `pysrt` и `python-dotenv`. Затем `download_video.py` по ссылке скачивает через `yt-dlp` видео до 1080p в формате mp4 и английские субтитры VTT, а при их отсутствии автоматические. Главный шаг делает сам агент: он читает субтитры целиком, находит смены темы и делит запись на главы по 2–5 минут вместо механической нарезки по времени. Для каждой главы он пишет название, диапазон времени, краткое содержание и 3–5 ключевых слов, а затем просит вас выбрать главы и опции: двуязычные субтитры, вшивание в видео, итоговый текст для соцсетей. Для каждой выбранной главы `clip_video.py` вырезает фрагмент через FFmpeg, из полных субтитров берутся строки этого отрезка со сдвигом времени, а агент переводит их пачками по 20 строк на целевой язык (по умолчанию китайский). `merge_bilingual_subtitles.py` собирает двуязычный SRT с английским сверху, `burn_subtitles.py` вшивает его в ролик белым текстом с черной обводкой, `generate_summary.py` готовит краткий текст для Xiaohongshu, Douyin и WeChat. Результат сохраняется в `./youtube-clips/<дата и время>/<глава>/`: исходный фрагмент, версия с субтитрами, двуязычный SRT и файл с итоговым текстом.
Для кого. Для авторов коротких видео и переводчиков, которые режут длинные интервью и лекции YouTube на тематические ролики с двуязычными субтитрами и работают в Claude Code.
Подходит, если
- Из часового интервью нужны короткие тематические ролики с точными границами по смыслу, а не по таймеру
- К видео на английском нужны двуязычные субтитры, вшитые в картинку, и отдельный файл SRT
- Для каждого фрагмента требуется готовый текст под публикацию в социальных сетях
- Лекцию или курс нужно разбить на главы с названиями, кратким содержанием и ключевыми словами
- Результаты должны лежать в понятной структуре по папкам и датам, а обработка идти пачкой по выбранным главам
Не подходит, если
- Нужно видео не с YouTube: скрипт загрузки рассчитан на `yt-dlp` и английские субтитры YouTube
- У ролика нет английских субтитров, в том числе автоматических: главы строятся только по тексту субтитров
- В системе нет FFmpeg с libass: на macOS стандартная сборка из Homebrew не вшивает субтитры, нужна `ffmpeg-full`
- Вы работаете не в Claude Code: скилл рассчитан на него, и перевод делает сам агент в ходе сессии
Пример запроса к агенту
Нарежь видео https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID на смысловые главы, а для тех, что я выберу, сделай двуязычные субтитры и вшей их в роликОграничения
Скилл ориентирован на пару английский и китайский: файл настроек `.env` содержит `TARGET_LANGUAGE=中文`, а итоговые тексты рассчитаны на китайские платформы. Другой целевой язык меняется настройкой, но качество перевода зависит от модели. Видео скачивается в разрешении до 1080p по умолчанию (`MAX_VIDEO_HEIGHT`), длительность глав задается `TARGET_CHAPTER_DURATION`.
Скачивание и перекодирование больших видео занимает время и место на диске. Загрузка записей с YouTube ограничена правилами площадки и правами авторов видео: используйте скилл для материалов, на которые у вас есть право, и не публикуйте чужие записи без разрешения. Последнее обновление проекта вышло в январе 2026 года. Лицензия MIT.
Как отключить. Удалите папку `~/.claude/skills/youtube-clipper`. Готовые ролики лежат в `youtube-clips` в той папке, откуда вы запускали скилл, и удаляются отдельно. Python-пакеты, поставленные скриптом установки, можно убрать командой `pip uninstall yt-dlp pysrt python-dotenv`.
Частые вопросы
Как скилл делит видео на главы?
Агент читает субтитры целиком с отметками времени, определяет смену темы и строит главы по 2–5 минут с названием, диапазоном времени, кратким содержанием и ключевыми словами. Скрипт `analyze_subtitles.py` только разбирает VTT и отдает текст, а решение о границах принимает модель.
Кто переводит субтитры?
Сам агент в ходе сессии: скрипт `translate_subtitles.py` готовит пачки по 20 строк и выводит требования к переводу (точность терминов, разговорная речь, краткость), а перевод возвращает модель. Размер пачки задается `TRANSLATION_BATCH_SIZE`, при сбое перевод повторяется до трех раз.
Почему на macOS не получается вшить субтитры?
Стандартный `ffmpeg` из Homebrew собран без библиотеки libass, поэтому фильтра `subtitles` в нем нет. Удалите обычный `ffmpeg` и поставьте полную сборку: `brew install ffmpeg-full`. Проверка: `ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles` должна вывести строку фильтра.
Что лежит в папке с результатами?
В `./youtube-clips/<дата и время>/<глава>/` лежат `_clip.mp4` без субтитров, `_with_subtitles.mp4` с вшитыми субтитрами, `_bilingual.srt` и `_summary.md` с текстом для публикации. Имена файлов очищаются от символов `/ \ : * ? " < > |`, пробелы заменяются подчеркиваниями, длина ограничена 100 знаками.
Какие настройки можно менять?
В `~/.claude/skills/youtube-clipper/.env`: `FFMPEG_PATH`, `OUTPUT_DIR`, `MAX_VIDEO_HEIGHT` (720, 1080, 1440 или 2160), `TRANSLATION_BATCH_SIZE` (рекомендуется 20–25), `TARGET_LANGUAGE`, `TARGET_CHAPTER_DURATION` (180–300 секунд), а также размер шрифта и поле субтитров.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл и MCP-сервер нарезки длинных видео: агент берет ссылку или файл и собирает клипы для Shorts, Reels и TikTok с обложкой, текстом и ZIP
YouTube Skills
YouTube Skills for AI Agents
Набор скиллов дает агенту транскрипты видео YouTube, поиск роликов и каналов и разбор плейлистов через один API
Скилл /watch: по ссылке или файлу достает кадры и субтитры, а при ключе Gemini передает видео целиком Google, чтобы агент отвечал на вопросы по ролику
Скиллы монтажа коротких видео
ChatGPT 剪短影音 Skills
Пара скиллов для агента: настройка среды монтажа и сборка вертикального короткого видео по восьми шагам с проверкой
ffmpeg-skill — скилл и MCP-сервер: агент режет и склеивает видео, правит звук, делает субтитры и экспорт под TikTok, Reels и YouTube через локальный FFmpeg
Скилл извлекает из длинного видео яркие фрагменты: скачивание, транскрипт, разбивка, анализ и нарезка клипов с заголовками
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| YouTube Clipper Skill (эта запись) | нет | 2 254 | ||
| video-use | нет | 29 550 | монтирует ролик из сырых дублей по переписке с агентом: вырезает паузы, делает цветокоррекцию и субтитры | |
| Violin | нет | 1 082 | переводит и озвучивает видео: расшифровка речи, перевод, синтез голоса и субтитры | |
| YouTube Transcript MCP Server | нет | не нужна | 492 | только отдает агенту текст расшифровки видео YouTube с таймкодами и метаданными, без нарезки |
Коротко о README
Описание на английском и китайском перечисляет возможности, два способа установки, требования к системе с предупреждением о libass, порядок работы в шесть этапов и состав выходных файлов. Дальше идут настройки, два примера, сравнение смыслового деления с механической нарезкой и описание пакетного перевода, раздел по неполадкам и ссылки на документацию. В репозитории лежат технические заметки о FFmpeg и yt-dlp, журнал исправлений, справочники по субтитрам и шаблон итогового текста.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
---
name: youtube-clipper
description: >
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
allowed-tools:
- Read
- Write
- Bash
- Glob
- AskUserQuestion
model: claude-sonnet-4-5-20250514
---
# YouTube 视频智能剪辑工具
> **Installation**: If you're installing this skill from GitHub, please refer to [README.md](README.md#installation) 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
```bash
yt-dlp --version
```
2. 检测 FFmpeg 版本和 libass 支持
```bash
# 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
```bash
python3 -c "import yt_dlp; print('✅ yt-dlp available')"
python3 -c "import pysrt; print('✅ pysrt available')"
```