К основному содержанию
скилл CX Codex

scraping-youtube-comments — скилл для Claude Code: установка

Собирает комментарии к роликам на YouTube через Apify и передаёт агенту текст, авторов, лайки и даты. Пригодится для анализа мнений зрителей.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill scraping-youtube-comments -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает scraping-youtube-comments

Скилл забирает комментарии к видео на YouTube через платформу Apify. В выгрузку попадают имя автора, текст сообщения, число отметок «нравится» и время публикации. Парсер работает с отдельными роликами, Shorts и поисковой выдачей.

Для запуска агент использует вспомогательный скрипт run_actor.js, инструмент Apify MCP или прямой вызов через curl. Результат можно сразу сохранить в файлы CSV или JSON. Если автор ролика отключил комментарии, парсер вернёт 0 записей. Удалённые реплики возвращаются с пустым полем текста.

Без переменной окружения APIFY_TOKEN запустить сбор через Apify не получится.

Какие задачи решает

  • собрать комментарии и ветки ответов к видео на YouTube
  • выгрузить тексты комментариев, имена авторов и лайки в CSV или JSON
  • отфильтровать удалённые реплики и пустые строки

Примеры запросов агенту

  • Собери все комментарии к видео <url> и сохрани результат в JSON.
  • Выгрузи комментарии и количество лайков для ролика <url> в формате CSV.
  • Найди комментарии под видео <url> и покажи таблицу с авторами и текстом.

Как установить scraping-youtube-comments

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill scraping-youtube-comments -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/scraping-youtube-comments/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scraping-youtube-comments/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о scraping-youtube-comments

Как установить scraping-youtube-comments в Claude Code?

Выполните команду npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill scraping-youtube-comments -a claude-code. Файл навыка сохранится по пути ~/.claude/skills/scraping-youtube-comments/SKILL.md.

Какие данные возвращает скилл?

Парсер возвращает структурированный список комментариев. В него входят идентификатор комментария, имя автора, текст отзыва, количество лайков, число ответов и отметка времени.

Что нужно настроить перед началом работы?

Вам потребуется аккаунт Apify и токен доступа. Задайте переменную окружения APIFY_TOKEN в системе или в файле .env.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: scraping-youtube-comments
description: >
  Scrapes comments from any YouTube video using apidojo's YouTube scraper on Apify.
  Triggers when the user asks to: get all comments on a YouTube video, export YouTube
  comment data, scrape what viewers say about a YouTube video, fetch comment text and
  likes from a YouTube URL, collect comment threads from a YouTube video, or download
  audience feedback from a YouTube video. Returns commenter username, comment text,
  like count, reply count, and timestamp per comment.
  Ideal for sentiment researchers, product teams, and content analysts.
license: Apache-2.0
metadata:
  author: apidojo
  version: "1.0"
  apify-actor: apidojo/youtube-scraper
---

# Scraping YouTube Comments

Exports the full comment dataset from any YouTube video. Returns comment text, author, and engagement for downstream analysis.

## Prerequisites

- `APIFY_TOKEN` environment variable set
- Optional: Apify MCP server installed

## Inputs

| Parameter | Type | Required | Default | Notes |
|-----------|------|----------|---------|-------|
| `startUrls` | array | Optional | `[]` | YouTube URLs — channels, playlists, Shorts, search results |
| `youtubeHandles` | array | Optional | `[]` | YouTube channel handles (e.g. `@kurzgesagt`) |
| `getTrending` | boolean | Optional | `false` | Retrieve trending videos |
| `keywords` | array | Optional | `[]` | Search keywords |
| `gl` | string | Optional | `us` | Country code for results (e.g. `US`, `GB`) |
| `hl` | string | Optional | `en` | Language code (e.g. `en`, `de`) |
| `uploadDate` | string | Optional | `all` | Upload date filter: `any`, `hour`, `today`, `week`, `month`, `year` |
| `duration` | string | Optional | `all` | Duration filter: `any`, `short`, `long` |
| `features` | string | Optional | `all` | Feature filter: `4k`, `hd`, `live`, `cc`, `3d`, `hdr`, etc. |
| `sort` | string | Optional | `r` | Sort order for search results |
| `maxItems` | number | Optional | Unlimited | Maximum videos to return |
| `customMapFunction` | string | Optional | — | JavaScript function to transform each output object |

## Workflow

```
Progress:
- [ ] Step 1: Validate video URLs
- [ ] Step 2: Run youtube-scraper (comment mode)
- [ ] Step 3: Poll for SUCCEEDED
- [ ] Step 4: Deliver comment dataset
```

### Step 2: Run the Actor


**Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):**
```bash
# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~youtube-comments-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~youtube-comments-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~youtube-comments-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json
```
> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.

**If Apify MCP is available:**
```
Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~youtube-comments-scraper"
Input:
{
  "videoUrls": ["https://www.youtube.com/watch?v=<VIDEO_ID>"],
  "maxComments": 200,
  "includeReplies": false
}
```

**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-comments-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"videoUrls": ["<url>"], "maxComments": 200}'
```

Save `id` as `RUN_ID`. Poll until `status = SUCCEEDED`:
```bash
curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=$APIFY_TOKEN" | grep '"status"'
```

Fetch results:
```bash
curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN&format=json"
```

### Step 3: Handle Edge Cases

- **Comments disabled**: Returns 0 — inform user.
- **Live streams**: Comment data may be incomplete for live/premiere videos.
- **Deleted comments**: May appear as empty text strings — filter out rows with `text: ""`.

## Output Format

```
# YouTube Comment Dataset
Video: <url> | Comments collected: N | Includes replies: YES/NO

| Comment ID | Author | Text | Likes | Replies | Timestamp |
|------------|--------|------|-------|---------|-----------|
| ...        | ...    | ...  | ...   | ...     | ...       |

Available fields: id, authorDisplayName, textDisplay, likeCount, totalReplyCount,
publishedAt, isReply, parentId
```

## Troubleshooting

**Comments disabled:** Creator has turned off comments — cannot be retrieved.
**Truncated text:** YouTube API may truncate very long comments; full text requires reply fetching.

© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Браузер и парсинг» →
agent-browser vercel-labs Скилл управляет браузером через CLI: открывает страницы, заполняет формы, нажимает кнопки и проверяет веб-приложения. Подходит для задач, где агенту нужно действовать в интерфейсе. CX Codex +1 1 200 000установок webapp-testing официальный anthropics Скилл запускает проверки локальных веб-приложений через Playwright: помогает отлаживать UI, делать скриншоты и смотреть логи браузера. 186 758установок computer-use stablyai Скилл ведёт видимое окно приложения через orca computer: читает дерево доступности, кликает, печатает и снимает скриншоты. Нужен, когда задача упирается в интерфейс. CX Codex +1 239 600установок browser-use browser-use Даёт агенту живой Chrome через CDP: клики, ввод, скриншоты и страницы, которым нужен JS или ваша логин-сессия. CX Codex +1 98 200установок playwright-cli microsoft Скилл, который даёт агенту браузер: открыть страницу, кликнуть по элементу, снять снимок и разобрать тесты Playwright. CX Codex +1 195 700установок last30days mvanhorn Собирает посты и реакции по любой теме за последние 30 дней из Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub и веба. Пригодится, когда нужно понять, что реально говорят люди, а не что пишут в обзорах. CX Codex +1 53 000установок

Из того же набора96

finding-podcast-hosts-for-outreach Скилл ищет ведущих подкастов для PR и гостевых предложений через Twitter-скрейперы Apify. Подходит для сбора списка контактов по теме. CX Codex +1 782установок scraping-instagram-location-posts Выгружает публикации Instagram с геометками заведений или площадок через Apify. Помогает собирать отзывы посетителей и UGC-материалы. CX Codex +1 781установок building-journalist-outreach-list-from-twitter Собирает контакты журналистов и медиа по заданной теме через скраперы Twitter/X на Apify. Пригодится для питча пресс-релиза или поиска авторов в нише. CX Codex +1 780установок scraping-tiktok-comments Собирает комментарии с любого видео TikTok через актёра apidojo на Apify: текст, автор, лайки, ответы и время. Пригодится для разбора реакции зрителей. CX Codex +1 778установок discovering-viral-tiktok-content-trends Скилл ищет вирусные форматы TikTok в заданной нише и разбирает хэштеги, охваты, вовлечённость и хуки. Пригодится для подготовки контентных идей. CX Codex +1 777установок analyzing-competitor-youtube-content-strategy Разбирает стратегию YouTube-канала конкурента: темы, форматы, частоту публикаций, просмотры и вовлечённость. Подходит для сравнения двух каналов. CX Codex +1 776установок finding-ecommerce-brands-for-outreach Собирает список e-commerce и DTC-брендов в Instagram и TikTok по хештегам товарной категории. Пригодится, когда нужна база для аутрича, а не ручной перебор профилей. CX Codex +1 776установок finding-hospitality-brands-on-instagram Находит отели и курорты в Instagram через парсер Apify, собирает охваты и делит контакты на три категории лидов для B2B-продаж. CX Codex +1 774установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой