YouTube/マルチプラットフォーム動画からAIでハイライトを抽出し、 バイリンガル字幕付きクリップを自動生成するスキル。「動画からクリップを切り出して」「ハイライトを抽出」「字幕付きクリップ」等で発動。
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python skills/youtube-clipper/scripts/main.py --url "https://..."
YouTube/Vimeo/X等の動画から、AIで意味的にハイライトを分析し、 バイリンガル字幕付きのクリップを自動生成します。
# YouTube動画からクリップ抽出
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--url "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx"
# ローカル動画にも対応
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--file /path/to/local.mp4
# 自動選択モード（スコア0.8以上のチャプターを自動抽出）
python skills/youtube-clipper/scripts/clipper.py \
--url "https://..." --auto-select "score>0.8"
入力（URL or ローカルファイル）
↓
Step 1: 動画DL + 字幕取得（字幕なし → Gemini音声認識）
↓
Step 2: AIチャプター分析（セマンティック分割 + 要約 + スコア）
↓
Step 3: ユーザーがハイライト選択（番号/自然言語/スコアフィルタ）
↓
Step 4: クリップ抽出 + 字幕翻訳 + 焼き込み
↓
出力: clips/ + chapters.json + SNSサマリー
| パラメータ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
--url | - | YouTube/Vimeo/X等のURL |
--file | - | ローカル動画ファイル |
--output | output/clips/ | 出力ディレクトリ |
--resolution | 1080 | 動画品質（720/1080/best） |
--target-lang | ja | 翻訳先言語 |
--burn-subtitles | false | 字幕焼き込み |
--auto-select | - | 自動選択条件（score>0.8, all） |
--chapters-only | false | チャプター分析のみ（クリップ抽出しない） |
output/clips/YYYYMMDD_HHMMSS_{video_id}/
├── metadata.json
├── chapters.json
├── subtitles/
│ ├── original.srt
│ └── translated_ja.srt
├── clips/
│ ├── clip_01/
│ │ ├── clip_01.mp4
│ │ ├── clip_01_subtitled.mp4
│ │ ├── original.srt
│ │ ├── translated_ja.srt
│ │ ├── bilingual.srt
│ │ └── summary.json
│ └── ...
└── remotion_input.json
YouTube, Vimeo, X/Twitter, ニコニコ動画, Dailymotion等（yt-dlp対応範囲）
字幕が利用できない場合、FFmpegで音声を抽出し、 Gemini 3.0 Flash Previewで文字起こし + タイムスタンプ生成を行います。
| 処理 | コスト |
|---|---|
| 動画DL | $0 |
| Gemini文字起こし（10分動画） | ~$0.02 |
| チャプター分析 | ~$0.01 |
| 字幕翻訳 | ~$0.005 |
| 合計 | ~$0.035/動画 |
ヘッドレスサーバーからはYouTubeのbot検出で弾かれることがあります。 cookieファイルを設定してください:
# 方法1: cookieファイルを指定
export YTDLP_COOKIES=/path/to/cookies.txt # Mac/Linux/WSL
# 方法2: ブラウザからcookieを取得（ローカルPC向け）
export YTDLP_COOKIES_FROM_BROWSER=chrome # Mac/Linux/WSL
cookieファイルの取得方法:
YTDLP_COOKIES にパスを指定uv add yt-dlp
sudo apt-get install -y ffmpeg # Ubuntu/Debian
# macOS: brew install ffmpeg
# Windows: winget install ffmpeg
yt-dlpのYouTube抽出にdeno JSランタイムが必要な場合があります。
⚠️ セキュリティ注意:
curl ... | shはリモートスクリプトを無検証で実行します。 可能なら次の代替を優先してください:
- macOS:
brew install deno- Windows:
winget install DenoLand.Deno- 手動: Deno 公式インストール手順 を確認
# パイプ実行に同意した上で
curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh # Mac/Linux/WSL
export PATH="$HOME/.deno/bin:$PATH" # Mac/Linux/WSL
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A/Bテストや実験の設計・実装を支援するスキル。 「A/Bテストを設計して」「スプリットテストしたい」「仮説を立ててテストしたい」「バリアントを比較」等のリクエストで発動。 トラッキング実装は analytics-tracking を参照。
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マルチエージェントシステムのアーキテクチャ設計ツールキット。 「エージェントを設計して」「マルチエージェント構成」「エージェントのアーキテクチャ」「オーケストレーション設計」等のリクエストで発動。
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ai-agent-campのローカル環境セットアップを確認するスキル。 「セットアップ確認」「環境チェック」「初期設定できてる？」「インストール確認」「依存関係チェック」等のリクエストで発動。
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ai-agent-campのスラッシュコマンドをCodexでルーティングするスキル。 「/start-0-1を実行」「スラッシュコマンドを使いたい」「コマンドルーティング」「Cursorのコマンドを使いたい」等のリクエストで発動。
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ai-agent-campの環境変数・認証情報を安全に管理するスキル。 「APIキーを設定」「.envを管理」「環境変数の設定」「credential managerを使いたい」「秘密情報の管理」等のリクエストで発動。
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ai-agent-campリポジトリの案内・オリエンテーションスキル。 「リポジトリ案内」「次のレッスンは？」「どこから始める」「ツールの違い」「aiagent概要」等のリクエストで発動。
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