提取 YouTube 視訊文字記錄並產生結構化概念分析，其中包含多層摘要、關鍵概念和可操作的要點。純 Python，無 API 金鑰，無 MCP 依賴。透過 youtube-transcript-api 和 yt-dlp 回退取得成績單，然後 Claude 直接分析內容。當用戶提到以下內容時，請使用此技能：分析 YouTube 影片、YouTube 文字記錄、總結該影片、該影片涵蓋的內容、從影片中提取概念、影片分析、為我觀看該內容、分解該演講、YouTube URL、影片摘要、影片中的講座筆記、播客成績單、細分會議筆記、技術演講、影片要點、影片的 TL;
透過命令列快速安裝 youtube-analysis AI 技能到你的開發環境
來源：mathews-tom/praxis-skills。
Extract transcripts from YouTube videos and produce structured concept analysis — key ideas, arguments, technical terms, takeaways, and multi-level summaries — all without API keys or MCP servers.
| scripts/fetchtranscript.py | Core transcript + metadata fetcher (CLI + importable) | | scripts/analyzevideo.py | Orchestrator: fetch → structure → export scaffold | | scripts/utils.py | URL parsing, timestamp formatting, transcript chunking | | references/analysis-patterns.md | Prompt patterns for each video type |
Use scripts/utils.py:parseyoutubeurl() to extract the video ID. Supported formats:
提取 YouTube 視訊文字記錄並產生結構化概念分析，其中包含多層摘要、關鍵概念和可操作的要點。純 Python，無 API 金鑰，無 MCP 依賴。透過 youtube-transcript-api 和 yt-dlp 回退取得成績單，然後 Claude 直接分析內容。當用戶提到以下內容時，請使用此技能：分析 YouTube 影片、YouTube 文字記錄、總結該影片、該影片涵蓋的內容、從影片中提取概念、影片分析、為我觀看該內容、分解該演講、YouTube URL、影片摘要、影片中的講座筆記、播客成績單、細分會議筆記、技術演講、影片要點、影片的 TL; 來源：mathews-tom/praxis-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill youtube-analysis提取 YouTube 視訊文字記錄並產生結構化概念分析，其中包含多層摘要、關鍵概念和可操作的要點。純 Python，無 API 金鑰，無 MCP 依賴。透過 youtube-transcript-api 和 yt-dlp 回退取得成績單，然後 Claude 直接分析內容。當用戶提到以下內容時，請使用此技能：分析 YouTube 影片、YouTube 文字記錄、總結該影片、該影片涵蓋的內容、從影片中提取概念、影片分析、為我觀看該內容、分解該演講、YouTube URL、影片摘要、影片中的講座筆記、播客成績單、細分會議筆記、技術演講、影片要點、影片的 TL; 來源：mathews-tom/praxis-skills。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill youtube-analysis 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/mathews-tom/praxis-skills