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播客处理一站式工作流。支持两种入口： (1) 直接处理：提供 YouTube 链接，直接进入处理流程 (2) 更新检查：获取关注博主的最新更新，用户挑选后处理 功能：字幕提取 → read-content-digest 处理 → 自动保存飞书知识库。 触发词："获取播客更新"、"处理这个播客"、"播客工作流"、"有什么新播客"。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/SpaceZephyr/read-buddy --skill read-podcast-workflowコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
基于微信读书的书架、阅读时长、笔记、划线数据，生成 10 维度的深度阅读分析报告。当用户说"分析我的微信读书"、"读书画像"、"阅读分析"、"我的阅读报告"、"猜我的 MBTI"、"读书复盘"时触发。输出美观的 9:16 白底简约 HTML 可视化页面。
微信读书教练 — 把读过的书"用起来"。三种用法：(1) 推荐 - 想搞懂一个领域时，先判段位再给阶梯书单；(2) 引用 - 写作时基于已读划线给出可引用的书与原话；(3) 回顾 - 每天推送一条历史划线，自动去重，支持手动与定时触发。触发词："我想搞懂 XX"、"入门书单"、"阶梯书单"、"我想引用一本书"、"这个观点哪本书讲过"、"今日笔记"、"推一条划线给我"、"读书回顾"。
导出微信读书划线笔记为 Markdown 或 PDF 文件。当用户说"导出我的微信读书划线"、"导出读书笔记"、"把划线保存下来"、"weread 导出"时触发。依赖 weread-skills 调用接口，按书籍-章节分组排版，附划线时间，输出美观的笔记文档。
| name | read-podcast-workflow |
| description | 播客处理一站式工作流。支持两种入口： (1) 直接处理：提供 YouTube 链接，直接进入处理流程 (2) 更新检查：获取关注博主的最新更新，用户挑选后处理 功能：字幕提取 → read-content-digest 处理 → 自动保存飞书知识库。 触发词："获取播客更新"、"处理这个播客"、"播客工作流"、"有什么新播客"。 |
从 YouTube 到飞书发布的一站式播客处理流程。
用户说"获取播客更新"或"有什么新播客"时：
获取更新 → 展示列表 → 用户选择 → 字幕提取 → [询问] → Content-Digest → 飞书
用户提供 YouTube 链接时：
YouTube 链接 → 字幕提取 → [询问] → Content-Digest → 飞书
运行命令：
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/read-youtube-feed/scripts/get_updates.py --days 2
输出格式：
📺 最近 2 天共有 N 个新播客更新：
1. 【Lenny's Podcast】
📌 视频标题
🕐 2026-01-30 15:00
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=xxx
📝 简要描述...
2. 【No Priors】
...
展示列表后询问：
请选择要处理的播客（输入序号，如 1 或 1,3），或输入 "跳过"：
等待用户选择后，进入 Step 1。
运行命令：
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/read-youtube-transcript/scripts/get_transcript.py "YOUTUBE_URL"
输出：Markdown 格式的字幕文本
字幕提取成功后，必须询问用户：
字幕提取成功！是否使用 read-content-digest 处理成精华内容？
- 处理后会生成：标题 + 核心观点列表 + 精华片段
- 处理完成后自动保存到飞书「每日播客推荐」
等待用户确认后再继续。
参考 /Users/ugreen/.claude/skills/read-content-digest/SKILL.md 的完整流程。
关键格式要求（v2 — 2026-05-12 更新）：
每篇播客摘要使用如下统一格式，所有字段都必须填写：
文章标题：MMDD-文章中文一句话主题（如 0512-如何搭建个人 AI OS）
嘉宾：[嘉宾名]（Twitter @handle）
频道：[频道名]
日期：YYYY-MM-DD
主题：[一句话主题描述，30 字内]
播客地址：[YouTube 完整 URL]
# 核心观点
1、[观点]。[完整的逻辑阐述，包含推理过程，2-4 句话]
2、[观点]。[完整的逻辑阐述，包含推理过程，2-4 句话]
...（10-15 条）
# 精彩片段
[使用 Style B 对话式访谈格式，挑选 3-5 个最精彩的片段，保留嘉宾原话翻译]
字段说明：
文章标题：用作飞书文档的标题和本地文件名前缀，格式 MMDD-中文一句话主题嘉宾：如果能查到 Twitter 账号附上，查不到就只写名字日期：视频在 YouTube 的发布日期，不是处理日期主题：一句话能让人决定要不要看的描述保存位置： /Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/
文件命名： MMDD-嘉宾名-主题关键词.md
示例：0130-Peter-Steinberger-AI编程革命.md
运行命令：
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/feishu-wiki/scripts/save_to_wiki.py \
--file "/Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/MMDD-xxx.md" \
--title "MMDD：嘉宾名 X 栏目名：一句话观点" \
--parent "TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg"
父节点 Token： TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg（每日播客推荐）
处理完成后，向用户展示：
✅ 播客处理完成！
📝 本地文件：/Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/MMDD-xxx.md
📤 飞书文档：https://my.feishu.cn/wiki/xxx
核心观点数：N 条
精华片段数：N 个
---
是否要将核心观点转为图片海报？（适合小红书/朋友圈分享）
如果用户确认要转为图片，调用 markdown-to-image Skill：
用户说：
Agent 执行：
| 错误 | 处理方式 |
|---|---|
| 字幕提取失败 | 告知用户视频可能没有字幕，询问是否手动提供文本 |
| 飞书写入失败 | 检查权限，提示用户添加应用到知识库协作者 |
| 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知用户 |
数据来源：Zara's AI Learning Library
| 分类 | 频道 |
|---|---|
| AI 教育 | Andrej Karpathy, Anthropic, Lex Fridman |
| AI 产品 | Lenny's Podcast, Peter Yang, The MAD Podcast, Every |
| VC 投资 | Y Combinator, Latent Space, South Park Commons, No Priors, a16z |
| 大厂研究 | Google DeepMind, Google for Developers, Stanford GSB |
| Vibe Coding | Mckay Wrigley, Tiago Forte, The Pragmatic Engineer |
| AI 新闻 | The AI Daily Brief, TBPN, Brett Malinowski |
共 21 个频道
添加新频道：编辑 /Users/ugreen/.claude/skills/read-youtube-feed/scripts/get_updates.py
read-youtube-feed：获取博主更新read-youtube-transcript：字幕提取read-content-digest：内容处理feishu-wiki：飞书写入markdown-to-image：转换为图片海报（可选）| 配置项 | 值 |
|---|---|
| 本地保存路径 | /Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/ |
| 飞书父节点 | TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg（每日播客推荐） |
| 观点数量 | 10-15 条 |
| 更新检查天数 | 2 天 |