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YouTube/マルチプラットフォーム動画からAIでハイライトを抽出し、 バイリンガル字幕付きクリップを自動生成するスキル。 「動画からクリップを切り出して」「ハイライトを抽出」「字幕付きクリップ」等で発動。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Slack検索・TODO抽出・タスク管理を行うサブエージェント。 複数データソースからタスクを抽出し、優先順位付けを行う。 「Slackを検索」「タスクを抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
ai-agent-campのレッスンをCodexで開始・進行するスキル。 「レッスン開始」「次のレッスン」「start-0-1を始めたい」「Codexでレッスン」「スラッシュコマンドのレッスン」等のリクエストで発動。
メールとSlackから返信すべき項目・タスクを抽出する統合型スキル。 Gemini 3.0 Flashで文脈判定し、優先度と返信ドラフトを生成。 「受信箱チェック」「TODO確認」「返信すべきメッセージ」「メール確認」等のリクエストで発動。
コンテンツの投稿・配信実行スキル。Typefully経由のX投稿、画像アップロード、 投稿スケジューリングを行う。 「投稿して」「スケジュール設定」「Typefullyに下書き」等で発動。
CSVファイルの行数・列数の取得、データ型推定、欠損値検出、数値列の統計情報を出力するスキル。 「CSVを分析して」「CSVの中身を確認」「データの概要を見せて」等のリクエストで発動。
BigQuery/Snowflake接続、EDA、可視化、Marimoノートブック作成を行うサブエージェント。 データ分析関連の4つのルール（data_analysis, visualization, notebook, marimo_variable_naming）を統合。 「データ分析して」「BigQueryに接続」「EDAを実行」「Marimoで分析」等のリクエストで発動。
| name | youtube-clipper |
| description | YouTube/マルチプラットフォーム動画からAIでハイライトを抽出し、 バイリンガル字幕付きクリップを自動生成するスキル。 「動画からクリップを切り出して」「ハイライトを抽出」「字幕付きクリップ」等で発動。 |
| triggers | ["動画からクリップを切り出して","ハイライトを抽出","字幕付きクリップを作成","YouTubeからクリップ","動画の見どころを切り抜き","youtube-clipper","clip highlight"] |
python skills/youtube-clipper/scripts/main.py --url "https://..."
YouTube/Vimeo/X等の動画から、AIで意味的にハイライトを分析し、 バイリンガル字幕付きのクリップを自動生成します。
# YouTube動画からクリップ抽出
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--url "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx"
# ローカル動画にも対応
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--file /path/to/local.mp4
# 自動選択モード（スコア0.8以上のチャプターを自動抽出）
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--url "https://..." --auto-select "score>0.8"
入力（URL or ローカルファイル）
↓
Step 1: 動画DL + 字幕取得（字幕なし → Gemini音声認識）
↓
Step 2: AIチャプター分析（セマンティック分割 + 要約 + スコア）
↓
Step 3: ユーザーがハイライト選択（番号/自然言語/スコアフィルタ）
↓
Step 4: クリップ抽出 + 字幕翻訳 + 焼き込み
↓
出力: clips/ + chapters.json + SNSサマリー
| パラメータ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
--url | - | YouTube/Vimeo/X等のURL |
--file | - | ローカル動画ファイル |
--output | output/clips/ | 出力ディレクトリ |
--resolution | 1080 | 動画品質（720/1080/best） |
--target-lang | ja | 翻訳先言語 |
--burn-subtitles | false | 字幕焼き込み |
--auto-select | - | 自動選択条件（score>0.8, all） |
--chapters-only | false | チャプター分析のみ（クリップ抽出しない） |
output/clips/YYYYMMDD_HHMMSS_{video_id}/
├── metadata.json
├── chapters.json
├── subtitles/
│ ├── original.srt
│ └── translated_ja.srt
├── clips/
│ ├── clip_01/
│ │ ├── clip_01.mp4
│ │ ├── clip_01_subtitled.mp4
│ │ ├── original.srt
│ │ ├── translated_ja.srt
│ │ ├── bilingual.srt
│ │ └── summary.json
│ └── ...
└── remotion_input.json
YouTube, Vimeo, X/Twitter, ニコニコ動画, Dailymotion等（yt-dlp対応範囲）
字幕が利用できない場合、FFmpegで音声を抽出し、 Gemini 3.0 Flash Previewで文字起こし + タイムスタンプ生成を行います。
| 処理 | コスト |
|---|---|
| 動画DL | $0 |
| Gemini文字起こし（10分動画） | ~$0.02 |
| チャプター分析 | ~$0.01 |
| 字幕翻訳 | ~$0.005 |
| 合計 | ~$0.035/動画 |
ヘッドレスサーバーからはYouTubeのbot検出で弾かれることがあります。 cookieファイルを設定してください:
# 方法1: cookieファイルを指定
export YTDLP_COOKIES=/path/to/cookies.txt # Mac/Linux/WSL
# 方法2: ブラウザからcookieを取得（ローカルPC向け）
export YTDLP_COOKIES_FROM_BROWSER=chrome # Mac/Linux/WSL
cookieファイルの取得方法:
YTDLP_COOKIES にパスを指定uv add yt-dlp
sudo apt-get install -y ffmpeg # Ubuntu/Debian
# macOS: brew install ffmpeg
# Windows: winget install ffmpeg
yt-dlpのYouTube抽出にdeno JSランタイムが必要な場合があります。
⚠️ セキュリティ注意:
curl ... | shはリモートスクリプトを無検証で実行します。 可能なら次の代替を優先してください:
- macOS:
brew install deno- Windows:
winget install DenoLand.Deno- 手動: Deno 公式インストール手順 を確認
# パイプ実行に同意した上で
curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh # Mac/Linux/WSL
export PATH="$HOME/.deno/bin:$PATH" # Mac/Linux/WSL