youtube-content — скилл для Claude Code: транскрипты YouTube
Скилл получает транскрипт YouTube-видео и превращает его в краткое содержание, главы, тред или статью. Пригодится, когда нужно переработать видео в текст.
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a claude-codeЧто делает youtube-content
Скилл извлекает транскрипт по ссылке YouTube или ID видео и готовит текст в нужном формате: главы с таймкодами, краткое содержание, тред для Twitter/X, статью или цитаты. Можно запросить транскрипт с временными метками и выбрать язык с запасными вариантами. Если формат не задан, результатом будет краткое содержание.
Внутри — Python-скрипт scripts/fetch_transcript.py: он принимает обычные ссылки, короткие ссылки, Shorts, embed-ссылки и live-ссылки. Для работы нужно подготовить изолированное окружение Hermes Agent, подключить extra youtube и запускать скрипт тем Python, где успешно импортируется youtube_transcript_api. Без этой подготовки загрузчик транскрипта не запустится. При пустом результате скилл пробует получить транскрипт без выбора языка; если его всё ещё нет, сообщает, что субтитры, вероятно, отключены.
Какие задачи решает
- получить транскрипт из ссылки YouTube
- разбить видео на главы с таймкодами
- сжать содержание видео до краткого обзора
- переработать видео в тред для Twitter/X
- подготовить статью и цитаты по видео
Примеры запросов агенту
- Сделай краткое содержание этого видео:
https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID. - Получи транскрипт видео с таймкодами и раздели его на главы:
URL. - Преврати транскрипт этого видео в статью с заголовками и основными выводами:
URL.
Как установить youtube-content
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/youtube-content/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/youtube-content/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/youtube-content/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/youtube-content/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NousResearch/hermes-agent youtube-content2Вручную: положить файлы
.github/skills/youtube-content/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NousResearch/hermes-agent --path skills/media/youtube-contentВручную: положить файлы
.devin/skills/youtube-content/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о youtube-content
Как установить youtube-content в Claude Code?
Выполните npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill youtube-content -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/youtube-content/SKILL.md.
Что делает youtube-content?
Получает транскрипты YouTube-видео и оформляет их как содержание, главы, тред, статью или цитаты с таймкодами.
Что нужно подготовить для работы youtube-content?
Нужно изолированное окружение Hermes Agent с extra youtube. Запускайте скрипт Python, в котором импортируется youtube_transcript_api.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: youtube-content
description: "YouTube transcripts to summaries, threads, blogs."
version: 1.0.0
author: Teknium (teknium1), Hermes Agent
license: MIT
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
hermes:
tags: [YouTube, Video, Transcripts, Media]
related_skills: []
---
# YouTube Content Tool
## When to use
Use when the user shares a YouTube URL or video link, asks to summarize a video, requests a transcript, or wants to extract and reformat content from any YouTube video. Transforms transcripts into structured content (chapters, summaries, threads, blog posts).
Extract transcripts from YouTube videos and convert them into useful formats.
## Setup
Use `terminal` with the Python from a PM-prepared Hermes source checkout. The
`youtube` extra declares the helper's dependency; do not install packages into
Hermes with raw pip or project-discovering `uv run`.
From that checkout, first follow the isolated development-home setup in
[Package Management](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/package-management#developer-workflow),
then prepare the extra and reactivate before running the helper:
```bash
source ./activate
python -c "import pm; pm.sync_venv(['youtube'], explicit=True)"
source ./activate
python -c "import youtube_transcript_api; print(youtube_transcript_api.__file__)"
```
On Windows, use `. .\activate.ps1` instead of `source ./activate`. If the terminal
runs on a different host or in a sandbox, use an explicitly isolated helper
environment there, not the agent's production environment. Run every command
below with the interpreter whose import check succeeded.
## Helper Script
`SKILL_DIR` is the directory containing this SKILL.md file. The script accepts any standard YouTube URL format, short links (youtu.be), shorts, embeds, live links, or a raw 11-character video ID.
```bash
# JSON output with metadata
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"
# Plain text (good for piping into further processing)
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --text-only
# With timestamps
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --timestamps
# Specific language with fallback chain
python SKILL_DIR/scripts/fetch_transcript.py "URL" --language tr,en
```
## Output Formats
After fetching the transcript, format it based on what the user asks for:
- **Chapters**: Group by topic shifts, output timestamped chapter list
- **Summary**: Concise 5-10 sentence overview of the entire video
- **Chapter summaries**: Chapters with a short paragraph summary for each
- **Thread**: Twitter/X thread format — numbered posts, each under 280 chars
- **Blog post**: Full article with title, sections, and key takeaways
- **Quotes**: Notable quotes with timestamps
### Example — Chapters Output
```
00:00 Introduction — host opens with the problem statement
03:45 Background — prior work and why existing solutions fall short
12:20 Core method — walkthrough of the proposed approach
24:10 Results — benchmark comparisons and key takeaways
31:55 Q&A — audience questions on scalability and next steps
```
## Workflow
1. **Fetch** the transcript using `terminal` and the prepared Python with `--text-only --timestamps`.
2. **Validate**: confirm the output is non-empty and in the expected language. If empty, retry without `--language` to get any available transcript. If still empty, tell the user the video likely has transcripts disabled.
3. **Chunk if needed**: if the transcript exceeds ~50K characters, split into overlapping chunks (~40K with 2K overlap) and summarize each chunk before merging.
4. **Transform** into the requested output format. If the user did not specify a format, default to a summary.
5. **Verify**: re-read the transformed output to check for coherence, correct timestamps, and completeness before presenting.
## Error Handling
- **Transcript disabled**: tell the user; suggest they check if subtitles are available on the video page.
- **Private/unavailable video**: relay the error and ask the user to verify the URL.
- **No matching language**: retry without `--language` to fetch any available transcript, then note the actual language to the user.
- **Dependency missing**: repeat PM preparation and reactivation above, then verify the helper uses that Python. Do not repair the selected generation with pip.
© Teknium (teknium1), Hermes Agent · MIT · NousResearch/hermes-agent