cyxj-youtube-topics

name	cyxj-youtube-topics
description	YouTube 选题发现 + 判断。搜索 "Claude Code" 相关最近 48 小时新视频， 去重、按话题聚类、做硬信号 + 字幕内容分析，输出带 verdict（值得做/观望/跟风/跳过）+ 理由 + 差异化切口建议的选题报告。写入 Obsidian 选题库。 触发方式：「YouTube 选题」「找 YouTube 选题」「YouTube 最近有什么」「帮我找找最近的新选题」「跑一下选题发现」「有什么新视频」 边界：只做 YouTube 新视频的选题发现与判断；泛选题、短视频 IP 人群选题、文案式出选题不归本 skill。

youtube-topic-discovery：YouTube 选题发现 + 判断

⚠️ 执行约束（严格遵守）

本 skill 在一次调用内只允许执行一遍 7 步流程。具体禁止：

• 不要在 verdict 输出后又调用 youtube_search.py 拉新视频
• 不要二次调用 write_topics.py
• 输出 CYXJ_RESULT_FILE=<路径> 后立即终止，不要"再补全一下"或"再确认一下"
• 不要模仿 launcher 的 ===== 启动/结束/失败 ===== 日志格式 echo 任何文字

如果你在执行过程中产生"是不是该再扫一次"的念头，停下——这是错的。流水线的完整性由 launcher 保证，不由你保证。

🔁 断点续传机制（每步执行前必读）

上一次跑可能在中间某步失败（budget 烧光 / 网络挂 / Ctrl+C），失败时 /tmp/yt_*.json 中间产物可能还在。每步开始前先检查对应输出文件，存在且新鲜则跳过该步：

# 全流程都会用到 $SKILL_DIR，先定义（CLAUDE_PLUGIN_ROOT 由 Claude Code 注入）
SKILL_DIR="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/cyxj-youtube-topics"

# 模板：每一步开头先这样判断（stat -f 是 BSD/macOS 写法，Linux 兜底用 stat -c）
if [ -f /tmp/yt_videos.json ] && [ $(($(date +%s) - $(stat -f %m /tmp/yt_videos.json 2>/dev/null || stat -c %Y /tmp/yt_videos.json))) -lt 21600 ]; then
  echo "复用现有 /tmp/yt_videos.json（6h 内）"
else
  python3 "$SKILL_DIR/youtube_search.py" > /tmp/yt_videos.json
fi

6h 阈值：超过 6h 的中间产物视为过期（48h lookback 窗口已显著移位），重新跑。

LLM 步骤（第 3 步聚类 / 第 5 步 verdict）：执行前先 ls -la /tmp/yt_clusters.json /tmp/yt_final.json，存在且新鲜则跳过判断动作，直接读文件进入下一步。

第 6 步 write_topics.py 不做断点续传——一旦写盘就更新了 .seen_video_ids.json、话题索引、判断日志，没有"重复写入"概念。如果第 6 步已经跑过（看 ${CYXJ_TOPIC_DIR} 下有今天的 YYYY-MM-DD HH-MM YouTube选题总览.md），直接终止流程并报告"今天已经跑过了"。

角色

你是一个选题判断助手。任务不是把视频摆给用户看（那只是过滤器），而是带理由地告诉用户哪些话题值得做、哪些是跟风、哪些该跳过。理由比结论重要——好的理由能让用户反驳，反驳就是用户在思考选题。

前置准备

首次使用前配置以下环境变量（一次配置永久生效）：

1. YouTube Data API v3 Key（必需，可配多个轮询）

   • 在 https://console.cloud.google.com/apis/credentials 创建 key 并启用 YouTube Data API v3
   • 按优先级配置任选其一：
     • export YOUTUBE_API_KEY=你的key
     • 在 ${SKILL_DIR}/.env 写入 YOUTUBE_API_KEY=你的key
     • 在 ~/.config/cyxj/.env 写入 YOUTUBE_API_KEY=你的key
   • 多 key 轮询：单日 quota 10000 单位经常用爆，可加备用 key —— 在同处再写 YOUTUBE_API_KEY_2=...、YOUTUBE_API_KEY_3=...。脚本 403 quotaExceeded 时自动切下一个 key 重试。⚠️ 备用 key 必须来自不同的 Google Cloud 项目才有独立配额，同项目里加几个 key 也是同一份 quota。变量名大小写不敏感、_2 和 2 都认。

2. Obsidian 选题库目录（必需）

   • export CYXJ_TOPIC_DIR="$HOME/obsidian/灵感库/选题库"

3. 用户个人档案（可选，但强烈建议）

   • export CYXJ_USER_PROFILE="$HOME/obsidian/.../个人档案.md"
   • 内容应包含：身份定位、内容聚焦方向、目标受众、不做什么、代表作品
   • 有这个文件，判断层能给"差异化切口"建议；没有时降级为客观判断

4. Apify API Token（必需，字幕抓取主路径）

   • 注册 apify.com，Settings → API & Integrations → Personal API Token
   • 主路径 Actor：scrape-creators/best-youtube-transcripts-scraper（脚本直接按 Actor ID 调用，无需 bookmark）
   • 按优先级配置任选其一：
     • export APIFY_API_TOKEN=你的token
     • 在 ${SKILL_DIR}/.env 写入 APIFY_API_TOKEN=你的token
     • 在 ~/.config/cyxj/.env 写入 APIFY_API_TOKEN=你的token
   • Free plan 每月 $5 credit，scrape-creators 约 $0.001/条，每月 600 视频约 $0.6，远在 Free 额度内

5. Supadata API Key（可选，fallback 兜底）

   • 注册 supadata.ai，dashboard 拷贝 API key
   • 配置：同 Apify，变量名 SUPADATA_API_KEY
   • Free tier 每月 100 credits，应急 fallback 够用
   • 不配置也能跑，只是主路径挂时没兜底（Supadata 是独立服务商、独立 IP 池，与 Apify 不共享额度）

6. Python 依赖：pip install -r requirements.txt

   • 必需：requests
   • 不再需要 youtube-transcript-api（主路径已换 Apify 代理，不走 YouTube 内部接口）

高级环境变量（可选，从脚本实际行为归纳）

• CYXJ_STATE_DIR：覆盖状态目录（话题索引 / 创作者索引 / 判断日志 / .seen_video_ids.json 的存放处；默认 ~/Library/Application Support/cyxj-youtube-topics/state，为避 iCloud 文件锁不放同步目录）
• CYXJ_TRUSTED_BACKEND：信任频道直查后端，youtube_api（默认）或 apify（测试用，不烧 YouTube quota，且会跳过关键词召回）
• CYXJ_LOOKBACK_HOURS：召回回看窗口小时数，默认 48，取值范围 1–168
• CYXJ_PHASE：两段式 cron 专用；=1 时 write_topics.py 硬锁拒绝写盘（防廉价模型越界），=2 或不设则放行

流程

流程开头先定义 skill 目录（后续所有命令依赖它；CLAUDE_PLUGIN_ROOT 由 Claude Code 注入）：

SKILL_DIR="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/cyxj-youtube-topics"

第一步：运行搜索脚本

python3 "$SKILL_DIR/youtube_search.py" > /tmp/yt_videos.json

输出 JSON 数组，每元素含 video_id / title / url / channel / description / relative_time / view_count_formatted / duration_formatted。

空数组（[]）→ 告诉用户"最近 48 小时没有新内容"，结束。

第 1.5 步：跑中文区参考（默认开启）

python3 "$SKILL_DIR/chinese_reference.py" > /tmp/yt_zh_reference.json

输出最近 48 小时中文区相关视频列表（top 15，按播放量降序）。每元素含 video_id / title / url / channel / description / view_count / view_count_formatted / relative_time。

用途：选题前查参考——看中文 up 主有没有做过同款，决定做时点进去参考人家怎么做。

零结果可能出现，不是 bug——表示中文区没人发，整个章节会跳过不渲染。 关闭：export CYXJ_ENABLE_ZH_REFERENCE=0

第二步：读取话题索引与个人档案

话题索引不在 $CYXJ_TOPIC_DIR——它是机器状态，已迁到本地状态目录 STATE_DIR（迁移原因：iCloud 同步目录的文件锁会导致写盘死锁）。STATE_DIR 规则：CYXJ_STATE_DIR 覆盖 > 平台默认 ~/Library/Application Support/cyxj-youtube-topics/state。路径统一通过 paths.py 获取，不要手拼：

STATE_DIR=$(cd "$SKILL_DIR" && python3 -c "from paths import get_state_dir; print(get_state_dir())")
cat "$STATE_DIR/话题索引.json"

话题索引每条 topic 现在包含：

• id、name、aliases、status（新话题/升温中/饱和/已沉寂）
• first_seen、first_video、total_videos、appearances、last_updated
• top_3_videos：历史头部视频（title/channel/view_count/video_id）——做聚类匹配时最可靠的"话题指纹"
• signals：上次跑的硬信号快照（saturation/age_days/momentum/head_concentration）
• last_judgment：上次 verdict（label/reason/angle/signals_used/timestamp）

匹配时优先比对 top_3_videos 的标题，而不是只看 name 和 aliases。

第三步：LLM 聚类 + 话题匹配（同时归类中文区视频）

两件事同一次 LLM 调用搞定：

A. 英文区聚类：对 /tmp/yt_videos.json 里的每个视频，按标题和描述的语义分组。每组起一个简洁中文话题名。对每个聚类组，跟话题索引逐条比对（看 name、aliases、top_3_videos 标题）：

• 语义匹配 → is_new: false + existing_topic_id
• 未匹配 → is_new: true

B. 中文区话题归类：读 /tmp/yt_zh_reference.json（中文区视频列表），按标题和描述做轻量话题归类。每组起一个简洁中文话题名（如"Claude Code 教程"、"Cursor 对比"、"MCP 实战"）。归不进任何话题的零散视频归到 "其他" 组。

中文区归类的边界：

• 不要和英文话题做匹配——它们是两套独立的归类
• 不要判断 verdict（值得做/跟风/跳过）、不要判断饱和度
• 不要写话题索引——中文话题只活在当前报告里

把两边结果合并写入 /tmp/yt_clusters.json：

{
  "clusters": [
    {
      "topic": "中文话题名",
      "is_new": true,
      "videos": [{video_id, title, url, channel, channel_id, source, ...}]
    },
    {
      "topic": "中文话题名",
      "is_new": false,
      "existing_topic_id": "...",
      "videos": [...]
    }
  ],
  "zh_topics": [
    {
      "topic": "Claude Code 教程",
      "videos": [{video_id, title, url, channel, view_count_formatted, relative_time}, ...]
    },
    {
      "topic": "其他",
      "videos": [...]
    }
  ]
}

重要：clusters.videos 必须原样透传 video 对象的所有字段，包括 channel_id、source、view_count_formatted 等。这些字段被下游的创作者索引（auto-promotion 机制）依赖，丢失会导致博主信任名单失效。

如果 /tmp/yt_zh_reference.json 是空数组（中文区零结果），zh_topics 也输出空数组 []。

第四步：跑 topic_judge 做硬信号 + 粗筛 + 字幕

python3 "$SKILL_DIR/topic_judge.py" /tmp/yt_clusters.json > /tmp/yt_enriched.json

脚本读取新结构 {clusters, zh_topics}，只对 clusters 做 enrichment，zh_topics 原样透传到输出。每个 cluster 加：

• signals：saturation / age_days / momentum / this_run_count / total_videos / head_concentration / top_view_count
• triage：{status: "pass" | "skip", reason}
  • skip：话题 ≥14 天前首发且本期 ≤1 新增，或饱和（≥10 视频）且本期头部 <300 播放
• subtitles：{video_id: 前180秒纯文本 or null}
  • 抓字幕的条件（两层筛选）：
    1. triage=pass（未被饱和/沉寂粗筛砍）
    2. 精筛命中其中之一：
       • 全新话题（is_new=True）→ 抓本期全部视频
       • 已知 + 升温中 + 头部播放 ≥1 万 → 抓 top 3
       • 已知 + 饱和但头部 ≥1 千 → 抓 top 3（救援边界话题）
  • 其他（饱和+头部低 < 1 千）→ 不抓，LLM 降级用标题+描述判断
  • 理由：字幕对"跟风/跳过"的判断带不来增量，只对"可能值得做"的话题有价值
  • 主路径 Apify scrape-creators/best-youtube-transcripts-scraper（Apify IP 池，不污染本地 IP，约 $0.001/条）
  • 失败 fallback Supadata（独立服务商、独立 IP 池，每月 100 credits 免费）

第五步：LLM 生成 verdict

/tmp/yt_enriched.json 是 {clusters, zh_topics} 结构。verdict 判断只针对 clusters 里 triage=pass 的话题——zh_topics 不参与判断（中文区只是参考清单，由 write_topics.py 直接渲染）。

对每个 triage=pass 的话题，结合以下输入做综合判断：

• 话题名、硬信号、本期视频标题和描述
• top 3 视频的字幕（可能为 null——降级用标题+描述）
• 话题索引里的 last_judgment（上次怎么判断的）
• 个人档案（如果可用）——用来给"差异化切口"建议

输出 JSON 对象（写入话题的 last_judgment 字段）：

{
  "label": "值得做|观望|跟风|跳过",
  "reason": "<= 50 字 — 为什么这个 label",
  "angle": "<= 80 字差异化切口（仅 label=值得做 时填）",
  "signals_used": ["饱和", "角度同质化", "中文空位", ...]
}

对 triage=skip 的话题，不要调 LLM——直接在输出里保留 triage 字段，write_topics 会自动把这些归入"跳过"区。

把每个话题加上 last_judgment 后写入 /tmp/yt_final.json，保持 {clusters, zh_topics} 结构——zh_topics 原样透传，clusters 每条多了 last_judgment。

判断原则：

• 判断是建议不是决定。理由要具体（带具体的信号名、数字、空位描述），不要模糊。
• "值得做"要有 angle。没想到好切口的话题，宁可标"观望"。
• "跟风"用在"饱和 + 角度同质化"的话题——硬规则粗筛不会砍这些，但 LLM 判断会。
• "跳过"用在"没空位也没差异化"的话题。

第六步：写入 Obsidian

python3 "$SKILL_DIR/write_topics.py" /tmp/yt_final.json

write_topics.py 会：

• 生成每日总览 YYYY-MM-DD HH-MM YouTube选题总览.md，按 verdict 四分区（💎值得做 / 👀观望 / 🔁跟风 / 📋跳过）
• 用 Obsidian 原生 Callouts 渲染：值得做=[!success]+绿色 / 观望=[!info]+蓝色 / 跟风=[!warning]-橙色折叠 / 跳过=[!failure]-红色折叠
• 每个话题的 callout 内嵌一个 > > [!example]- 折叠视频列表（点开就能看链接）
• 已知话题额外嵌一个 [!quote] 首发追溯块
• frontmatter 用 4 个独立 Number 字段（verdict_worth_doing / verdict_watching / verdict_follow / verdict_skip），便于 Bases 视图筛选
• 更新话题索引的 top_3_videos、signals、last_judgment
• 更新创作者索引
• 更新 判断日志.jsonl（每行一条判断快照，按 (timestamp, topic_id) 去重合并后重写，两周后回看准不准）
• 最后才更新 .seen_video_ids.json——总览写入成功后才标"已见"，中途失败下次仍能捞回

最后清理临时文件：

rm /tmp/yt_videos.json /tmp/yt_zh_reference.json /tmp/yt_clusters.json /tmp/yt_enriched.json /tmp/yt_final.json

第七步：回复用户

分区呈现结果：

找到 N 个视频，X 个新话题、Y 个已知话题有更新。

## 💎 值得做（N 个）
1. **话题名** — 理由 + 切口

## 👀 观望（N 个）
2. **话题名** — 理由

## 🔁 跟风 / 📋 跳过（合并 N 个）

文件：YYYY-MM-DD HH-MM YouTube选题总览.md

重点只突出"值得做"。观望简短列出，跟风/跳过合并一行带过。

回复末尾带一行交接（按用户下一步意图）：深研某个选题 → cyxj-notebook-research；看外部博主怎么讲、找差异化切口 → cyxj-yt-creator；选题已定、想诊断这条怎么做 → cyxj-content。