Jeden Skill in Manus ausführen
mit einem Klick

Jeden Skill in Manus mit einem Klick ausführen

li-transcript

Sterne68

Forks17

Aktualisiert2. Mai 2026 um 07:53

当用户说「获取逐字稿」「转录视频」「提取文稿」「帮我扒一下」「这个视频说了什么」「这个博主说了啥」，或直接给一个视频链接要求提取内容时，应使用本 skill。即使用户只是丢了一个视频链接没说要干嘛，只要上下文涉及对标分析或内容提取，也应主动触发。调用 video2text.py 获取原始逐字稿，AI 校对常见语音识别错误，识别作者后归档到对标博主目录。不应触发：分析爆款规律（用 li-analyzer）、记录自己的选题想法（用 li-recorder）、写自己的脚本（用 li-writer）。 Use when the user wants to "get transcript", "transcribe video", "extract script", or gives a video link for content extraction. Runs speech-to-text, AI proofreads, and archives to benchmark blogger directory.

Installation

Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.

In Manus ausführen

Quelle

jiangjiax

jiangjiax/li-skills

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Verwandte BerufeSOC

Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation

Allgemeine BürokräfteBüro- und Verwaltungsberufe·SOC 43-9061

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SKILL.md

readonly

name

li-transcript

description

视频逐字稿提取 + 对标归档

从视频链接提取逐字稿，AI 校对后归档到对标博主目录。

工作流程

Step 0：首次使用前的环境准备（仅第一次需要）

如果是从开源仓库刚装好的 skill，需要先准备运行环境：

# 1. 系统依赖（macOS）
brew install yt-dlp ffmpeg

# 2. Python 虚拟环境 + 腾讯云 ASR SDK
python3 -m venv .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv
.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/pip install tencentcloud-sdk-python-asr

# 3. 在项目根目录创建 .env 文件，填入腾讯云密钥（控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 申请）
# 格式：
# TENCENT_SECRET_ID=你的_id
# TENCENT_SECRET_KEY=你的_key

环境准备好之后，跳到 Step 1。

Step 1：转录视频

运行转录脚本（脚本和 venv 都在 skill 目录下，自包含）：

.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/python3 .claude/skills/li-transcript/scripts/video2text.py "视频链接"

脚本会输出：

stderr：进度信息 + [标题] xxx（视频原标题）
stdout：去除时间戳的纯文本逐字稿

脚本报错时的排查顺序：

项目根目录的 .env 是否包含 TENCENT_SECRET_ID 和 TENCENT_SECRET_KEY（脚本会从当前目录向上查找最多 6 层）
.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/ 是否正常（重建：python3 -m venv .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv && .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/pip install tencentcloud-sdk-python-asr）
视频链接是否被 yt-dlp 支持

Step 2：AI 校对

对原始逐字稿做文字校对，只改错字不改内容：

同音/近音字纠错：根据上下文推断（如「艺人公司」→「一人公司」、「四动会」→「私董会」、「体校」→「提效」）
专有名词修正：技术术语、产品名、人名、英文词汇
明显的 ASR 乱码：替换为合理推断

保留口语表达（「啊」「嗯」「就是说」），不改写句子结构，不美化风格。

校对直接执行，不逐条列出差异——用户想核对可以自己对比原文。

Step 3：识别作者 & 归档

识别作者——按优先级：

用户已告知 → 直接使用
逐字稿中有自我介绍（「大家好我是XXX」「我是XXX」）→ 提取
都没有 → 问用户

匹配对标——读取 05-选题研究/对标博主/短视频/ 目录列表：

匹配到已有博主 → 归档到该目录
没匹配到 → 问用户「[名字]还不在对标列表里，创建吗？」，同意则创建目录

作者和是否创建对标可以合并为一次提问，减少来回。

确定标题——优先用 yt-dlp 获取的原标题（stderr 中 [标题] 行），获取不到则从逐字稿内容概括一个。

Step 4：保存文件

路径：05-选题研究/对标博主/短视频/[博主名]/[YYYY年M月]/[视频标题].md

时间目录不存在则创建。

格式——根据视频来源平台调整 YAML 字段名：

---
[平台]数据:
  点赞数: 
  收藏数: 
  评论数: 
  分享数: 
  观看数: 
tags: 
---

# 标题

[视频标题]

# 封面花字



# 视频脚本

[校对后的完整逐字稿]

平台判断规则：

URL 含 xiaohongshu.com → 小红书数据
URL 含 bilibili.com → B站数据
URL 含 douyin.com → 抖音数据
URL 含 youtube.com 或 youtu.be → YouTube数据
其他 → 平台数据

保存后一句话告知路径。

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li-analyzer

jiangjiax/li-skills

当用户说「数据复盘」「爆款分析」「分析我的内容」「拆解博主爆款」「分析哪期视频最火」时，应使用本 skill。当用户说「全对标分析」「跨博主分析」「哪类选题最容易爆」「总结爆款规律」时，以全对标模式运行，读取所有爆款话题分析报告进行横向比较。自动读取已发布视频脚本，按爆款等级（✈️🚗🛵🚲🚶）分类，提取标题公式、内容结构、话题类型等可复用创作规律，生成分类整理报告。不应触发：选题推荐（用 li-recorder）、写脚本（用 li-writer）。 Use when the user asks to "analyze my content", "data review", "viral analysis", or wants to break down a creator's top-performing videos.

2026-05-0268

li-cover

jiangjiax/li-skills

当用户说「生成封面」「封面配文」「小红书标题」「优化标题」「帮我写封面」时，应使用本 skill。基于认知心理学 + 行为经济学，识别内容类型和权威元素，自动选择驱动策略，输出激进/平衡/保守三版方案，每版含封面配文 + 3 个标题，并附四维评分和 A/B 测试建议。不应触发：写视频脚本（用 li-writer）、优化开头（用 li-opening）。 Use when the user asks to "generate cover", "cover copy", "XHS title", "optimize title", or needs Xiaohongshu cover text and title variants.

2026-05-0268

li-distribute

jiangjiax/li-skills

当用户说「一鱼多吃」「生成长文」「生成短文」「转成公众号文章」「帮我出朋友圈/推特/即刻版本」「基于这个脚本生成其他格式」时，应使用本 skill。基于已确认的短视频脚本，调用 li-writer 生成长文（公众号）或短文（朋友圈/推特/即刻）。即使用户只说「出长文」「出短文」没有明确说来源，也应主动找脚本让用户选择。不应触发：生成原始脚本（用 li-writer）、优化开头（用 li-opening）、生成封面（用 li-cover）。 Use when the user wants to repurpose a finalized video script into a long-form article or short posts.

2026-05-0268

li-factory

jiangjiax/li-skills

This skill should be used when the user wants to "create a skill", "build a new skill", "write a skill", "improve a skill", "update a skill", "optimize skill description", or needs guidance on skill structure, progressive disclosure, or skill development best practices. 触发方式：/li-factory、「创建skill」、「改进skill」、「帮我写一个skill」、「优化skill」、「把这个流程变成skill」、「这个工作流能做成skill吗」。即使用户没有明确说"skill"，只要他们想把某个重复流程自动化或封装成可复用工具，也应该触发本 skill。

2026-05-0268

li-index

jiangjiax/li-skills

当用户说「更新索引」「把这个加进索引」「添加了新文件」「新加了一本书/一篇笔记/一个文档」「素材库索引要更新」时，应使用本 skill 的【增量维护模式】。当用户说「索引体检」「index 体检」「检查索引」「索引同步」「补齐索引」时，应使用本 skill 的【体检模式】，扫描所有库 ↔ INDEX 找出漏录/失效条目并批量补齐。适用于所有带 INDEX.md 的库：读书笔记库、核心概念库、爆款脚本库、04-方法论沉淀，以及未来新建的任何库。索引的价值取决于内容准确性——必须先完整读取原文再写入，凭文件名或印象推断会导致索引失去参考价值。即使用户只说「我加了一个文件」「这个放进去」，只要涉及索引，也应触发本 skill。不应触发：仅查阅索引（直接 Read）、深化选题（用 li-topic）、生成脚本（用 li-writer）。 Use when the user adds new content to any indexed library, OR runs a global index health-check to find missing/stale entries.

2026-05-0268

li-opening

jiangjiax/li-skills

当用户说「优化开头」「开头怎么写」「帮我写钩子」「开头不好」或提供了视频脚本需要改进开头时，应使用本 skill。先做内容质量守门（素材是否充足）和视界诊断（是否从观众视界出发），再三路并发生成 10-15 条开头方案，附 Top 3 推荐和爆款模板说明。不应触发：生成完整脚本（用 li-writer）、生成封面标题（用 li-cover）。 Use when the user wants to "optimize opening", "write hook", "improve intro", or provides a script needing a better opening.

2026-05-0268

name

li-transcript

description

视频逐字稿提取 + 对标归档

从视频链接提取逐字稿，AI 校对后归档到对标博主目录。

工作流程

Step 0：首次使用前的环境准备（仅第一次需要）

如果是从开源仓库刚装好的 skill，需要先准备运行环境：

# 1. 系统依赖（macOS）
brew install yt-dlp ffmpeg

# 2. Python 虚拟环境 + 腾讯云 ASR SDK
python3 -m venv .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv
.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/pip install tencentcloud-sdk-python-asr

# 3. 在项目根目录创建 .env 文件，填入腾讯云密钥（控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 申请）
# 格式：
# TENCENT_SECRET_ID=你的_id
# TENCENT_SECRET_KEY=你的_key

环境准备好之后，跳到 Step 1。

Step 1：转录视频

运行转录脚本（脚本和 venv 都在 skill 目录下，自包含）：

.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/python3 .claude/skills/li-transcript/scripts/video2text.py "视频链接"

脚本会输出：

stderr：进度信息 + [标题] xxx（视频原标题）
stdout：去除时间戳的纯文本逐字稿

脚本报错时的排查顺序：

项目根目录的 .env 是否包含 TENCENT_SECRET_ID 和 TENCENT_SECRET_KEY（脚本会从当前目录向上查找最多 6 层）
.claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/ 是否正常（重建：python3 -m venv .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv && .claude/skills/li-transcript/scripts/.venv/bin/pip install tencentcloud-sdk-python-asr）
视频链接是否被 yt-dlp 支持

Step 2：AI 校对

对原始逐字稿做文字校对，只改错字不改内容：

同音/近音字纠错：根据上下文推断（如「艺人公司」→「一人公司」、「四动会」→「私董会」、「体校」→「提效」）
专有名词修正：技术术语、产品名、人名、英文词汇
明显的 ASR 乱码：替换为合理推断

保留口语表达（「啊」「嗯」「就是说」），不改写句子结构，不美化风格。

校对直接执行，不逐条列出差异——用户想核对可以自己对比原文。

Step 3：识别作者 & 归档

识别作者——按优先级：

用户已告知 → 直接使用
逐字稿中有自我介绍（「大家好我是XXX」「我是XXX」）→ 提取
都没有 → 问用户

匹配对标——读取 05-选题研究/对标博主/短视频/ 目录列表：

匹配到已有博主 → 归档到该目录
没匹配到 → 问用户「[名字]还不在对标列表里，创建吗？」，同意则创建目录

作者和是否创建对标可以合并为一次提问，减少来回。

确定标题——优先用 yt-dlp 获取的原标题（stderr 中 [标题] 行），获取不到则从逐字稿内容概括一个。

Step 4：保存文件

路径：05-选题研究/对标博主/短视频/[博主名]/[YYYY年M月]/[视频标题].md

时间目录不存在则创建。

格式——根据视频来源平台调整 YAML 字段名：

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[平台]数据:
  点赞数: 
  收藏数: 
  评论数: 
  分享数: 
  观看数: 
tags: 
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# 标题

[视频标题]

# 封面花字



# 视频脚本

[校对后的完整逐字稿]

平台判断规则：

URL 含 xiaohongshu.com → 小红书数据
URL 含 bilibili.com → B站数据
URL 含 douyin.com → 抖音数据
URL 含 youtube.com 或 youtu.be → YouTube数据
其他 → 平台数据

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