Skill802 estrellas del repoactualizado 1mo ago

youtube-digest

The youtube-digest skill extracts YouTube video transcripts and metadata, then generates summaries with key insights and Korean translations. It creates nine comprehension quiz questions across three difficulty levels and optionally performs web-based deep research. Use this when users request video summaries, transcript translations, comprehension quizzes, or provide YouTube URLs for analysis.

Ver fuente Repositorio: plugins-for-claude-natives

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git clone --depth 1 https://github.com/team-attention/plugins-for-claude-natives /tmp/youtube-digest && cp -r /tmp/youtube-digest/plugins/youtube-digest/skills/youtube-digest ~/.claude/skills/youtube-digest

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Definición

SKILL.md

# YouTube Digest

YouTube 영상 분석 → 요약/인사이트/번역 문서 생성 → 퀴즈 테스트.

## 워크플로우

### 1. 메타데이터 수집

```bash
scripts/extract_metadata.sh "<URL>"
```

추출: title, description, channel, upload_date, duration, tags

### 2. Transcript 추출

```bash
scripts/extract_transcript.sh "<URL>" [output_dir]
```

우선순위: 수동 자막(ko→en) > 자동 생성 자막(ko→en)

### 3. 맥락 파악 (WebSearch)

웹 검색으로 고유명사 정확한 표기 수집:
- `"{영상 제목}" {채널명} summary`
- `"{발표자명}" {주제 키워드}`

### 4. Transcript 교정

자동 자막의 고유명사 오인식을 웹 검색 결과로 대체:
- Kora → Cora, cloud code → Claude Code, every → Every.to

### 5. 문서 생성

```markdown
---
title: {영상 제목}
url: {YouTube URL}
channel: {채널명}
date: {업로드 날짜}
duration: {영상 길이}
processed_at: {처리 일시}
---

# {영상 제목}

## 요약
{3-5문장 요약 + 주요 포인트 3개}

## 인사이트
### 핵심 아이디어
### 적용 가능한 점

## 전체 스크립트 (한글 번역)
[00:00] ...
```

### 6. 파일 저장

위치: `research/readings/youtube/{YYYY-MM-DD}-{sanitized-title}.md`

### 7. 학습 퀴즈

3단계 × 3문제 = 총 9문제. AskUserQuestion으로 각 단계 3문제 동시 출제.

| 단계 | 난이도 | 출제 기준 |
|------|--------|----------|
| 1 | 기본 | 핵심 인사이트, 주요 개념 |
| 2 | 중급 | 인사이트 + 세부 내용 연결 |
| 3 | 심화 | 세부 내용, 적용/분석 |

문제 유형 상세: `references/quiz-patterns.md`

#### 결과 처리

틀린 문제에 대해 정답과 해설 제공 후, 문서 끝에 퀴즈 결과 추가:

```markdown
## 퀴즈 결과

총점: 7/9 (78%) | 1단계 3/3 ✅ | 2단계 2/3 | 3단계 2/3

### 오답 노트

**Q5**: {질문}
- 선택: B → 정답: C
- {1-2문장 해설}
```

### 8. 후속 선택

퀴즈 완료 후 AskUserQuestion:
- **한 번 더 퀴즈**: 다른 문제로 재테스트
- **Deep Research**: 웹 심층 조사 (`references/deep-research.md` 참조)
- **종료**: 마무리

## 참고사항

### 자막 언어 우선순위
1. 한국어 수동 → 2. 영어 수동 → 3. 한국어 자동 → 4. 영어 자동

### 불완전한 자막 처리
- 고유명사 오인식: 4단계에서 일괄 대체
- 이해 불가 부분: `[불명확]` 표시

### yt-dlp 옵션
- `--list-subs`: 자막 목록 확인
- `--cookies-from-browser chrome`: 로그인 필요 시

## 리소스

- `scripts/extract_metadata.sh` - 메타데이터 추출
- `scripts/extract_transcript.sh` - 자막 추출
- `references/quiz-patterns.md` - 퀴즈 문제 유형 상세
- `references/deep-research.md` - Deep Research 워크플로우

Del mismo repositorio

agent-councilSkill

Collect and synthesize opinions from multiple AI agents. Use when users say "summon the council", "ask other AIs", or want multiple AI perspectives on a question.

metamediumSkill

This skill should be used when the user is building, planning, or strategizing and the key question is whether to optimize content (what) or change form (how/medium). Trigger on "내용 vs 형식", "content vs form", "metamedium", "형식을 바꿔볼까", "새로운 포맷", "관점 전환", "perspective shift", "다른 방법 없을까", "같은 방식이 안 먹혀", "diminishing returns". Applies Alan Kay's metamedium concept to surface form-level alternatives. For requirement clarification use vague; for strategy blind spots use unknown.

unknownSkill

This skill should be used when the user provides a strategy, plan, or decision document and wants to surface hidden assumptions and blind spots using the Known/Unknown 4-quadrant framework. Trigger on "known unknown", "4분면 분석", "blind spots", "뭘 놓치고 있지", "뭘 모르는지 모르겠어", "전략 점검", "전략 분석", "assumption check", "가정 점검", "quadrant analysis", "what am I missing". Strategy-level blind spot analysis with hypothesis-driven questioning. For requirement clarification use vague; for content-vs-form reframing use metamedium.

vagueSkill

This skill should be used when the user's request or requirement is ambiguous and needs iterative questioning to become actionable. Trigger on "clarify requirements", "refine requirements", "요구사항 명확히", "요구사항 정리", "뭘 원하는 건지", "make this clearer", "spec this out", "scope this", "/clarify". Turns vague inputs into concrete specs. For strategy blind spots use unknown; for content-vs-form reframing use metamedium.

dev-scanSkill

개발 커뮤니티에서 기술 주제에 대한 다양한 의견 수집. "개발자 반응", "커뮤니티 의견", "developer reactions" 요청에 사용. Reddit, HN, Dev.to, Lobsters 등 종합.

tech-decisionSkill

This skill should be used when the user asks to "기술 의사결정", "뭐 쓸지 고민", "A vs B", "비교 분석", "라이브러리 선택", "아키텍처 결정", "어떤 걸 써야 할지", "트레이드오프", "기술 선택", "구현 방식 고민", or needs deep analysis for technical decisions. Provides systematic multi-source research and synthesized recommendations.

fetch-tweetSkill

This skill should be used when the user asks to "트윗 가져와", "트윗 번역", "X 게시글 읽어줘", "tweet fetch", "트윗 내용", "트윗 원문", or provides an X/Twitter URL (x.com, twitter.com) and wants to read, translate, or analyze the tweet content. Also useful when other skills need to fetch tweet text programmatically.

gmailSkill

This skill should be used when the user asks to "check email", "read emails", "send email", "reply to email", "search inbox", or manages Gmail. Supports multi-account Gmail integration for reading, searching, sending, and label management.