# extracting-youtube-comments-for-research

Тянет комментарии с YouTube-видео и каналов через Apify и раскладывает их по темам, вопросам и тональности. Нужен, когда надо понять, о чём пишут зрители.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 794 установки · ★ 1
- Автор: apidojo
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills/tree/HEAD/skills/intent/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md
- Обновлён: 2026-05-13
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/extracting-youtube-comments-for-research

## Что делает

Скилл запускает актор `apidojo/youtube-comments-scraper` на Apify и забирает текст комментария, число лайков, количество ответов, имя автора и время публикации. На вход идут ссылки на видео, каналы, плейлисты и Shorts, хэндлы вида `@kurzgesagt`, ключевые слова или тренды. Есть фильтры по стране (`gl`), языку (`hl`), дате загрузки, длительности и признакам вроде `4k` или `live`.

Дальше идёт чистка: короткие реплики до 8 слов, самореклама со ссылками и ответы самого автора канала отсеиваются. Анализ зависит от цели — вопросы ищутся по знаку вопроса и оборотам вроде «how do you», боли по фразам «I can't» и «doesn't work», тональность считается обычным лексическим классификатором. Вес комментария складывается из лайков и ответов, так что в топ попадает то, что реально задело аудиторию.

Перед запуском нужна переменная окружения `APIFY_TOKEN` — без неё скрипты не пойдут. Есть три пути: `scripts/run_actor.js` с сохранением в CSV или JSON, вызов через Apify MCP-сервер и прямой запрос к REST API. Если у видео отключены комментарии или вернулось мало строк, скилл советует взять другое видео с того же канала. На каналах, где зрители почти не пишут, разбор выйдет пустым — это повод сразу проверить, есть ли вообще о чём говорить.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill extracting-youtube-comments-for-research -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/extracting-youtube-comments-for-research/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill extracting-youtube-comments-for-research -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill extracting-youtube-comments-for-research -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills extracting-youtube-comments-for-research
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill extracting-youtube-comments-for-research -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/extracting-youtube-comments-for-research
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill extracting-youtube-comments-for-research -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills/tree/HEAD/skills/intent/extracting-youtube-comments-for-research/SKILL.md

## Когда брать
- собрать комментарии с видео и канала в один датасет
- найти частые вопросы зрителей под будущий ролик
- оценить тональность отзывов о продукте
- вытащить самые залайканные реплики для разбора
- отфильтровать спам и саморекламу из выгрузки

## Примеры запросов агенту
- собери комментарии с этого видео и покажи топ-10 по лайкам
- какие вопросы чаще всего задают в комментариях под роликом?
- проанализируй тональность комментариев с канала @kurzgesagt

## Похожие
- [youtube-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/youtube-research.md) — скилл · 1100 установок
- [instagram-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/instagram-research.md) — скилл · 1500 установок
- [tiktok-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tiktok-research.md) — скилл · 1200 установок
- [brand-monitoring](https://affpapa.org/nevibecode/skills/brand-monitoring.md) — скилл · 1100 установок
- [youtube-search](https://affpapa.org/nevibecode/skills/youtube-search.md) — скилл · 986 установок
- [social-listening-brief](https://affpapa.org/nevibecode/skills/social-listening-brief.md) — скилл · 1200 установок

Из того же набора: [apidojo-io/apidojo-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/apidojo-io/apidojo-skills.md) — 22 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md