read-podcast-workflow

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"。

播客处理工作流

从 YouTube 到飞书发布的一站式播客处理流程。

两种入口

入口 A：获取播客更新（推荐）

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

入口 B：直接处理链接

用户提供 YouTube 链接时：

YouTube 链接 → 字幕提取 → [询问] → Content-Digest → 飞书

入口 A：获取播客更新流程

Step A1: 获取更新列表

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】
   ...

Step A2: 用户选择

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。

---

入口 B：直接处理流程

Step 1: 提取 YouTube 字幕

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

Step 2: 询问是否处理

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。

Step 3: Content-Digest 处理

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

Step 4: 保存到本地

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

Step 5: 自动保存到飞书

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）

Step 6: 返回结果并询问图片

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）

Step 7: 转换为图片（可选）

如果用户确认要转为图片，调用 markdown-to-image Skill：

1. 提取短文版本：只保留标题 + 核心观点列表（不含精华片段）
2. 优化格式：
   • 添加 emoji 序号（1️⃣ 2️⃣ 3️⃣）
   • 精简每条观点到 1-2 句话
   • 控制总字数在 500 字以内
3. 使用浏览器 MCP 操作 Madopic：
   • 打开 https://madopic.thus.chat
   • 粘贴优化后的 Markdown
   • 选择模式（小红书 3:4 或朋友圈长图）
   • 导出 PNG
4. 告知用户图片已下载到下载目录

快速使用示例

用户说：

处理这个播客 https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx

Agent 执行：

1. 提取字幕 ✓
2. 询问用户 → 用户确认
3. Content-Digest 处理 ✓
4. 保存本地 ✓
5. 保存飞书 ✓
6. 返回结果

错误处理

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

关注的 YouTube 频道

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

依赖的 Skills

• 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

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