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1c7abd81d1
- 310 registry:skill items, 1528 files, 7 categories (hub tags) - registry.json generated by @kortix/registry buildRegistry - nested SKILL.md in sn-da-* renamed SUBSKILL.md (no phantom skills) - provenance + licenses: SOURCES.md
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11 KiB
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name: youtube-clipper
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description: >
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YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕，AI 分析生成精细章节（几分钟级别），
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用户选择片段后自动剪辑、翻译字幕为中英双语、烧录字幕到视频，并生成总结文案。
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使用场景：当用户需要剪辑 YouTube 视频、生成短视频片段、制作双语字幕版本时。
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关键词：视频剪辑、YouTube、字幕翻译、双语字幕、视频下载、clip video
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allowed-tools:
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- Read
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- Write
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- Bash
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- Glob
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- AskUserQuestion
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model: claude-sonnet-4-5-20250514
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# YouTube 视频智能剪辑工具
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> **Installation**: If you're installing this skill from GitHub, please refer to [README.md](README.md#installation) for installation instructions. The recommended method is `npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill`.
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## 工作流程
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你将按照以下 6 个阶段执行 YouTube 视频剪辑任务：
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### 阶段 1: 环境检测
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**目标**: 确保所有必需工具和依赖都已安装
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1. 检测 yt-dlp 是否可用
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```bash
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yt-dlp --version
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```
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2. 检测 FFmpeg 版本和 libass 支持
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```bash
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# 优先检查 ffmpeg-full（macOS）
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/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg -version
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# 检查标准 FFmpeg
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ffmpeg -version
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# 验证 libass 支持（字幕烧录必需）
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ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles
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```
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3. 检测 Python 依赖
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```bash
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python3 -c "import yt_dlp; print('✅ yt-dlp available')"
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python3 -c "import pysrt; print('✅ pysrt available')"
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```
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**如果环境检测失败**:
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- yt-dlp 未安装: 提示 `brew install yt-dlp` 或 `pip install yt-dlp`
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- FFmpeg 无 libass: 提示安装 ffmpeg-full
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```bash
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brew install ffmpeg-full # macOS
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```
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- Python 依赖缺失: 提示 `pip install pysrt python-dotenv`
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**注意**:
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- 标准 Homebrew FFmpeg 不包含 libass，无法烧录字幕
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- ffmpeg-full 路径: `/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg` (Apple Silicon)
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- 必须先通过环境检测才能继续
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### 阶段 2: 下载视频
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**目标**: 下载 YouTube 视频和英文字幕
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1. 询问用户 YouTube URL
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2. 调用 download_video.py 脚本
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```bash
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cd ~/.claude/skills/youtube-clipper
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python3 scripts/download_video.py <youtube_url>
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```
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3. 脚本会：
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- 下载视频（最高 1080p，mp4 格式）
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- 下载英文字幕（VTT 格式，自动字幕作为备选）
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- 输出文件路径和视频信息
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4. 向用户展示：
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- 视频标题
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- 视频时长
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- 文件大小
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- 下载路径
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**输出**:
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- 视频文件: `<id>.mp4`（使用视频 ID 命名，避免特殊字符问题）
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- 字幕文件: `<id>.en.vtt`
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### 阶段 3: 分析章节（核心差异化功能）
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**目标**: 使用 Claude AI 分析字幕内容，生成精细章节（2-5 分钟级别）
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1. 调用 analyze_subtitles.py 解析 VTT 字幕
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```bash
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python3 scripts/analyze_subtitles.py <subtitle_path>
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```
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2. 脚本会输出结构化字幕数据：
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- 完整字幕文本（带时间戳）
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- 总时长
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- 字幕条数
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3. **你需要执行 AI 分析**（这是最关键的步骤）：
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- 阅读完整字幕内容
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- 理解内容语义和主题转换点
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- 识别自然的话题切换位置
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- 生成 2-5 分钟粒度的章节（避免半小时粗粒度切分）
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4. 为每个章节生成：
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- **标题**: 精炼的主题概括（10-20 字）
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- **时间范围**: 起始和结束时间（格式: MM:SS 或 HH:MM:SS）
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- **核心摘要**: 1-2 句话说明这段讲了什么（50-100 字）
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- **关键词**: 3-5 个核心概念词
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5. **章节生成原则**：
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- 粒度：每个章节 2-5 分钟（避免太短或太长）
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- 完整性：确保所有视频内容都被覆盖，无遗漏
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- 有意义：每个章节是一个相对独立的话题
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- 自然切分：在主题转换点切分，不要机械地按时间切
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6. 向用户展示章节列表：
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```
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📊 分析完成，生成 X 个章节：
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1. [00:00 - 03:15] AGI 不是时间点，是指数曲线
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核心: AI 模型能力每 4-12 月翻倍，工程师已用 Claude 写代码
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关键词: AGI、指数增长、Claude Code
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2. [03:15 - 06:30] 中国在 AI 上的差距
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核心: 芯片禁运卡住中国，DeepSeek benchmark 优化不代表实力
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关键词: 中国、芯片禁运、DeepSeek
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... (所有章节)
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✓ 所有内容已覆盖，无遗漏
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```
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### 阶段 4: 用户选择
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**目标**: 让用户选择要剪辑的章节和处理选项
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1. 使用 AskUserQuestion 工具让用户选择章节
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- 提供章节编号供用户选择
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- 支持多选（可以选择多个章节）
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2. 询问处理选项：
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- 是否生成双语字幕？（英文 + 中文）
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- 是否烧录字幕到视频？（硬字幕）
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- 是否生成总结文案？
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3. 确认用户选择并展示处理计划
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### 阶段 5: 剪辑处理（核心执行阶段）
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**目标**: 并行执行多个处理任务
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对于每个用户选择的章节，执行以下步骤：
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#### 5.1 剪辑视频片段
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```bash
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python3 scripts/clip_video.py <video_path> <start_time> <end_time> <output_path>
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```
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- 使用 FFmpeg 精确剪辑
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- 保持原始视频质量
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- 输出: `<章节标题>_clip.mp4`
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#### 5.2 提取字幕片段
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- 从完整字幕中过滤出该时间段的字幕
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- 调整时间戳（减去起始时间，从 00:00:00 开始）
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- 转换为 SRT 格式
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- 输出: `<章节标题>_original.srt`
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#### 5.3 翻译字幕（如果用户选择）
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```bash
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python3 scripts/translate_subtitles.py <subtitle_path>
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```
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- **批量翻译优化**: 每批 20 条字幕一起翻译（节省 95% API 调用）
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- 翻译策略：
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- 保持技术术语的准确性
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- 口语化表达（适合短视频）
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- 简洁流畅（避免冗长）
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- 输出: `<章节标题>_translated.srt`
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#### 5.4 生成双语字幕文件（如果用户选择）
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- 合并英文和中文字幕
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- 格式: SRT 双语（每条字幕包含英文和中文）
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- 样式: 英文在上，中文在下
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- 输出: `<章节标题>_bilingual.srt`
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#### 5.5 烧录字幕到视频（如果用户选择）
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```bash
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python3 scripts/burn_subtitles.py <video_path> <subtitle_path> <output_path>
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```
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- 使用 ffmpeg-full（libass 支持）
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- **使用临时目录解决路径空格问题**（关键！）
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- 字幕样式：
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- 字体大小: 24
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- 底部边距: 30
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- 颜色: 白色文字 + 黑色描边
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- 输出: `<章节标题>_with_subtitles.mp4`
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#### 5.6 生成总结文案（如果用户选择）
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```bash
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python3 scripts/generate_summary.py <chapter_info>
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```
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- 基于章节标题、摘要和关键词
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- 生成适合社交媒体的文案
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- 包含: 标题、核心观点、适合平台（小红书、抖音等）
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- 输出: `<章节标题>_summary.md`
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**进度展示**:
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```
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🎬 开始处理章节 1/3: AGI 不是时间点，是指数曲线
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1/6 剪辑视频片段... ✅
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2/6 提取字幕片段... ✅
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3/6 翻译字幕为中文... [=====> ] 50% (26/52)
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4/6 生成双语字幕文件... ✅
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5/6 烧录字幕到视频... ✅
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6/6 生成总结文案... ✅
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✨ 章节 1 处理完成
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```
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### 阶段 6: 输出结果
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**目标**: 组织输出文件并展示给用户
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1. 创建输出目录
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```
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./youtube-clips/<日期时间>/
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```
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输出目录位于当前工作目录下
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2. 组织文件结构：
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```
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<章节标题>/
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├── <章节标题>_clip.mp4 # 原始剪辑（无字幕）
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├── <章节标题>_with_subtitles.mp4 # 烧录字幕版本
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├── <章节标题>_bilingual.srt # 双语字幕文件
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└── <章节标题>_summary.md # 总结文案
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```
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3. 向用户展示：
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- 输出目录路径
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- 文件列表（带文件大小）
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- 快速预览命令
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```
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✨ 处理完成！
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📁 输出目录: ./youtube-clips/20260121_143022/
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文件列表:
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🎬 AGI_指数曲线_双语硬字幕.mp4 (14 MB)
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📄 AGI_指数曲线_双语字幕.srt (2.3 KB)
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📝 AGI_指数曲线_总结.md (3.2 KB)
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快速预览:
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open ./youtube-clips/20260121_143022/AGI_指数曲线_双语硬字幕.mp4
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||
```
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4. 询问是否继续剪辑其他章节
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- 如果是，返回阶段 4（用户选择）
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- 如果否，结束 Skill
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## 关键技术点
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### 1. FFmpeg 路径空格问题
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**问题**: FFmpeg subtitles 滤镜无法正确解析包含空格的路径
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**解决方案**: burn_subtitles.py 使用临时目录
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- 创建无空格临时目录
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- 复制文件到临时目录
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- 执行 FFmpeg
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- 移动输出文件回目标位置
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### 2. 批量翻译优化
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**问题**: 逐条翻译会产生大量 API 调用
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**解决方案**: 每批 20 条字幕一起翻译
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- 节省 95% API 调用
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- 提高翻译速度
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- 保持翻译一致性
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### 3. 章节分析精细度
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**目标**: 生成 2-5 分钟粒度的章节，避免半小时粗粒度
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**方法**:
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- 理解字幕语义，识别主题转换
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- 寻找自然的话题切换点
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- 确保每个章节有完整的论述
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- 避免机械按时间切分
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### 4. FFmpeg vs ffmpeg-full
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**区别**:
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- 标准 FFmpeg: 无 libass 支持，无法烧录字幕
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- ffmpeg-full: 包含 libass，支持字幕烧录
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**路径**:
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- 标准: `/opt/homebrew/bin/ffmpeg`
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- ffmpeg-full: `/opt/homebrew/opt/ffmpeg-full/bin/ffmpeg` (Apple Silicon)
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## 错误处理
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### 环境问题
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- 缺少工具 → 提示安装命令
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- FFmpeg 无 libass → 引导安装 ffmpeg-full
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- Python 依赖缺失 → 提示 pip install
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### 下载问题
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- 无效 URL → 提示检查 URL 格式
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- 字幕缺失 → 尝试自动字幕
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- 网络错误 → 提示重试
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### 处理问题
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- FFmpeg 执行失败 → 显示详细错误信息
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- 翻译失败 → 重试机制（最多 3 次）
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- 磁盘空间不足 → 提示清理空间
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## 输出文件命名规范
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- 视频片段: `<章节标题>_clip.mp4`
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- 字幕文件: `<章节标题>_bilingual.srt`
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- 烧录版本: `<章节标题>_with_subtitles.mp4`
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- 总结文案: `<章节标题>_summary.md`
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**文件名处理**:
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- 移除特殊字符（`/`, `\`, `:`, `*`, `?`, `"`, `<`, `>`, `|`）
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- 空格替换为下划线
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- 限制长度（最多 100 字符）
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## 用户体验要点
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1. **进度可见**: 每个步骤都展示进度和状态
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2. **错误友好**: 清晰的错误信息和解决方案
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3. **可控性**: 用户选择要剪辑的章节和处理选项
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4. **高质量**: 章节分析有意义，翻译准确流畅
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5. **完整性**: 提供原始和处理后的多个版本
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## 开始执行
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当用户触发这个 Skill 时：
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1. 立即开始阶段 1（环境检测）
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2. 按照 6 个阶段顺序执行
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3. 每个阶段完成后自动进入下一阶段
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4. 遇到问题时提供清晰的解决方案
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5. 最后展示完整的输出结果
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记住：这个 Skill 的核心价值在于 **AI 精细章节分析** 和 **无缝的技术处理**，让用户能快速从长视频中提取高质量的短视频片段。
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