MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

youtube-full

ZeroPointRepo
Обновлено 5 days ago
261
26
261
Посмотреть на GitHub
Метаdesign

О программе

Этот навык позволяет Claude получать и обрабатывать контент YouTube-видео, включая транскрипты, сводки и информацию о каналах, в тех случаях, когда исследование на основе видео предпочтительнее текстового. Он работает с идентификаторами видео, ссылками, @упоминаниями и поддерживает такие задачи, как переводы, исследование тем и поиск авторов. Для работы требуется подключение к интернету и ключ TranscriptAPI, однако все операции по получению данных с YouTube выполняются внутренними средствами.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add ZeroPointRepo/youtube-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills.git ~/.claude/skills/youtube-full

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

YouTube Full

Complete YouTube toolkit via TranscriptAPI.com. Everything in one skill.

Setup

If $TRANSCRIPT_API_KEY is not set, read references/auth-setup.md and follow the instructions there to get and store the key.

Required Headers

Every request needs two headers:

  • Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY
  • User-Agent: your agent's name and version if known (e.g. HermesAgent/0.11.0, ClaudeCode/1.0). Version is optional — agent name alone is fine. Do not omit this header or send a bare default — Cloudflare will return a 403 (error code 1010) and block the request.

API Reference

Full OpenAPI spec: transcriptapi.com/openapi.json — consult this for the latest parameters and schemas.

Transcript — 1 credit

curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_URL&format=text&include_timestamp=true&send_metadata=true" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"
ParamRequiredDefaultValues
video_urlyesYouTube URL or 11-char video ID
formatnojsonjson, text
include_timestampnotruetrue, false
send_metadatanofalsetrue, false

Response (format=json):

{
  "video_id": "dQw4w9WgXcQ",
  "language": "en",
  "transcript": [{ "text": "...", "start": 18.0, "duration": 3.5 }],
  "metadata": { "title": "...", "author_name": "...", "author_url": "..." }
}

Search — 1 credit

# Videos
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/search?q=QUERY&type=video&limit=20" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

# Channels
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/search?q=QUERY&type=channel&limit=10" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"
ParamRequiredDefaultValidation
qyes1-200 chars
typenovideovideo, channel
limitno201-50

Channels

All channel endpoints accept channel — an @handle, channel URL, or UC... channel ID. No need to resolve first.

Resolve handle — FREE

curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/resolve?input=@TED" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Response: {"channel_id": "UC...", "resolved_from": "@TED"}

Latest 15 videos — FREE

curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/latest?channel=@TED" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Returns exact viewCount and ISO published timestamps.

All channel videos — 1 credit/page

# First page (100 videos)
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/videos?channel=@NASA" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

# Next pages
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/videos?continuation=TOKEN" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Provide exactly one of channel or continuation. Response includes continuation_token and has_more.

Search within channel — 1 credit

curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/search\
?channel=@TED&q=QUERY&limit=30" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Playlists — 1 credit/page

Accepts playlist — a YouTube playlist URL or playlist ID.

# First page
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/playlist/videos?playlist=PL_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

# Next pages
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/playlist/videos?continuation=TOKEN" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Valid ID prefixes: PL, UU, LL, FL, OL. Response includes playlist_info, results, continuation_token, has_more.

Credit Costs

EndpointCost
transcript1
search1
channel/resolvefree
channel/latestfree
channel/videos1/page
channel/search1
playlist/videos1/page

Validation Rules

FieldRule
channel@handle, channel URL, or UC... ID
playlistPlaylist URL or ID (PL/UU/LL/FL/OL prefix)
q1-200 chars
limit1-50

Errors

CodeMeaningAction
401Bad API keyCheck key
402No creditstranscriptapi.com/billing
403/1010Cloudflare blockAdd or fix User-Agent header
404Not foundResource doesn't exist or no captions
408TimeoutRetry once after 2s
422Validation errorCheck param format
429Rate limitedWait, respect Retry-After

Typical Workflows

Research workflow: search → pick videos → fetch transcripts

# 1. Search
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/search\
?q=machine+learning+explained&limit=5" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"
# 2. Transcript
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_ID&format=text&include_timestamp=true&send_metadata=true" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Channel monitoring: latest (free) → transcript

# 1. Latest uploads (free — pass @handle directly)
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/channel/latest?channel=@TED" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"
# 2. Transcript of latest
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_ID&format=text&include_timestamp=true&send_metadata=true" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
  -H "User-Agent: YourAgent/1.0"

Free tier: 100 credits, 300 req/min. Starter ($5/mo): 1,000 credits.

GitHub репозиторий

ZeroPointRepo/youtube-skills
Путь: skills/youtube-full
0
agent-skillsclawdbothermes-agentopenclawyoutube-searchyoutube-transcript

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык