본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

video-transcriber

Fetch video transcripts (subtitles) and metadata from online video sources and output them as Markdown, JSON, or plain text. Currently supported: YouTube. Prefers manually created subtitles, falls back to auto-generated ones.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

연동 도구YouTube
설치 방법 보기

포함된 파일(16)

  • SKILL.md7.9 KB
  • banner.png328.8 KB
  • en/SKILL.md6.9 KB
  • es/SKILL.md5.0 KB
  • ja/SKILL.md5.6 KB
  • README.md3.2 KB
  • ru/SKILL.md7.2 KB
  • SKILL.en.md6.9 KB
  • SKILL.es.md5.0 KB
  • SKILL.fr.md3.8 KB
  • SKILL.ja.md5.6 KB
  • SKILL.ru.md7.2 KB
  • SKILL.zh.md4.4 KB
  • tests/test_video_transcriber.py13.7 KB
  • video_transcriber.py23.2 KB
  • zh/SKILL.md4.4 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

<img src="banner.png" width="100%" alt="video-transcriber banner">

Video-Transkriber

Holt Transkripte (Untertitel) und Metadaten (Titel, Kanal, Datum, Views, Beschreibung) von Online-Videos. Bevorzugt manuell erstellte Untertitel, Fallback auf automatisch generierte. Ausgabe als Markdown, JSON oder Plaintext.

Liefert der Primärweg (youtube-transcript-api) nichts, greift automatisch ein zweiter Weg über die yt-dlp-Metadaten. Er liest ausschließlich die Untertitelspur, die die Plattform ohnehin zur Wiedergabe ausliefert — kein Video- oder Audio-Download. Welcher Weg gegriffen hat, steht im Feld source der JSON-Ausgabe und auf stderr.

Für jede gewünschte Sprache priorisiert der Fallback manuelle exakte und Basis-Spuren vor automatischen exakten und Basis-Spuren; beliebige Spuren folgen erst danach. Eine nicht lesbare JSON3-Spur beendet den Abruf nicht, solange noch eine weitere Kandidatin verfügbar ist.

Derzeit unterstützte Quelle: YouTube (youtube.com, youtu.be, youtube-nocookie.com).

Bei Videos dieses Tool nutzen statt Inhalte manuell zusammenzufassen — das Transkript ist die verlässliche Quelle.

Hinweis: Dieses Werkzeug ist nicht mit YouTube oder Google verbunden und wird von diesen weder unterstützt noch gebilligt. Die Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung. Nutzer sind für die Einhaltung der Nutzungsbedingungen der jeweiligen Plattform und des geltenden Urheberrechts selbst zuständig. Kein Umgehen von DRM, Paywalls oder Zugangsbeschränkungen; keine massenhafte Datenerhebung; keine Weiterveröffentlichung geschützter Transkripte ohne Zustimmung der Rechteinhaber.

Abhängigkeiten und Lizenzen

pip install youtube-transcript-api   # Transkripte (Pflicht) — MIT-Lizenz
pip install yt-dlp                   # Metadaten (optional, Fallback: noembed) — Unlicense (Public Domain)

Nutzung

Windows-Hinweis: Immer PYTHONIOENCODING=utf-8 setzen, sonst brechen Umlaute und Sonderzeichen in der Ausgabe (cp1252-Encoding).

# Standard: Markdown mit Timestamps
PYTHONIOENCODING=utf-8 python video_transcriber.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"

# Ausgabeformat waehlen
PYTHONIOENCODING=utf-8 python video_transcriber.py URL --format markdown|json|plain

# In Datei speichern
PYTHONIOENCODING=utf-8 python video_transcriber.py URL -o transcript.md

# Sprachen bevorzugen (Default: de en)
PYTHONIOENCODING=utf-8 python video_transcriber.py URL --lang de en fr

Optionen

OptionWirkung
--format markdown|json|plainAusgabeformat (Default: markdown)
--output, -o <datei>In Datei schreiben statt stdout
--lang <codes...>Bevorzugte Untertitel-Sprachen (Default: de en)
--meta-onlyNur Metadaten, kein Transkript
--transcript-onlyNur Transkript, keine Metadaten
--no-timestampsTranskript ohne Zeitstempel
--no-metaSchneller: yt-dlp-Metadaten überspringen
--allow-empty-transcriptLeeres Transkript als Erfolg werten (Exit 0 statt 3)

Exit-Codes

Ein leeres Transkript ist kein Erfolg. Vor 1.2.0 endete dieser Fall mit Exit 0: die Ausgabedatei wurde geschrieben, das Segment-Array war leer, und jeder aufrufende Automat hielt das für gelungen. Dieser stille Fehlschlag ist der eigentliche Defekt, den 1.2.0 beseitigt.

CodeBedeutung
0Erfolg — Transkript vorhanden, oder --meta-only, oder --allow-empty-transcript
1Keine gültige Video-URL/-ID
2Aufruffehler (von argparse vergeben, z. B. unbekannte Option)
3Kein Transkript erhalten — beide Wege leer

2 bleibt argparse vorbehalten, damit ein Tippfehler im Aufruf vom Video ohne Untertitel unterscheidbar bleibt.

# In Skripten
PYTHONIOENCODING=utf-8 python video_transcriber.py URL -o out.md || {
  code=$?
  [ "$code" -eq 3 ] && echo "Video hat keine Untertitel" || echo "Fehler: $code"
}

Als Python-Library

from video_transcriber import extract_video_id, fetch_metadata, fetch_transcript, format_markdown

video_id = extract_video_id("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")
meta = fetch_metadata(video_id)
transcript = fetch_transcript(video_id, languages=["de", "en"])
output = format_markdown(meta, transcript)

# Immer pruefen -- fetch_transcript wirft nicht, es meldet:
if not transcript["segments"]:
    raise RuntimeError(transcript["error"])
print(transcript["source"])  # "youtube_transcript_api" oder "yt-dlp"

Beide Wege sind einzeln aufrufbar: fetch_transcript_primary() (nur youtube-transcript-api) und fetch_transcript_ytdlp() (nur der Ersatzweg). fetch_transcript() verkettet sie und garantiert die Felder segments, language, is_generated, full_text, source und im Fehlerfall error.

Typische Einsatzfälle

  • Recherche: Videoinhalte zitierfähig als Text erschließen
  • Quellenanalyse: Argumentation/Metaphern in Vorträgen untersuchen
  • Zusammenfassungen: Transkript als verlässliche Grundlage statt Halluzination

Grenzen

  • Funktioniert nur, wenn das Video Untertitel hat (manuell oder automatisch)
  • Automatische Untertitel können Erkennungsfehler enthalten
  • Kein Audio-Download, keine eigene Spracherkennung — auch der Ersatzweg lädt nur die Untertitelspur, nie Video oder Audio
  • Der Ersatzweg braucht eine JSON3-Spur; liefert die Plattform nur andere Formate, endet der Lauf mit Exit 3 statt mit einer Teilausgabe

Changelog

1.2.0 (2026-08-24)

  • Exit-Semantik: Leeres Transkript endet mit Exit 3 statt stillschweigend mit 0. Ungültige URL nun 1 als benannte Konstante. --meta-only bleibt erfolgreich, weil dort kein Transkript erwartet wird.
  • Neue Option --allow-empty-transcript: wertet ein leeres Transkript bewusst als Erfolg — für Aufrufer, die Untertitel als optional behandeln.
  • yt-dlp-Untertitel-Fallback: greift, sobald der Primärweg keine Segmente liefert (nicht erst bei einer Ausnahme). Nutzt extract_info(download=False) und liest nur die Untertitel-URL — kein Video, kein Audio, kein Umgehen von Zugangsbeschränkungen.
  • Sprachwahl gehärtet: de-orig/de-DE werden für --lang de gefunden (Basissprachen-Abgleich). Manuelle Untertitel weiterhin vor automatischen.
  • Feld source im Ergebnis: youtube_transcript_api oder yt-dlp.
  • Regressionstests: 29 Tests mit gemockten Antworten (UTF-8, alle drei Ausgabeformate, Exit-Codes, Sprachwahl, JSON3-Parsing).

1.1.0 (2026-06-20)

  • Umbenannt von yt-transcriber → video-transcriber (YouTube-Markenrichtlinie: „yt" ist eine explizit verbotene Abkürzung; Empfehlung: RECHTSCHECK_2026-06-20.md)
  • Script: yt_transcriber.py → video_transcriber.py
  • Disclaimer + Dependency-Lizenzen ergänzt (Nutzerverantwortung, ToS, kein Endorsement)
  • YouTube nur noch als beschreibende Quellangabe, nicht als Namens-/Markenbestandteil
  • Backward-Compat-Wrapper yt_transcriber.py am alten Pfad belassen

1.0.0 (2026-06-12)

  • SKILL.md ergänzt (Tool existierte bereits als Script + README)
  • Script v1.0.0: Transkript + Metadaten, 3 Ausgabeformate, Sprachpräferenzen

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Akademisches Studien- und Fristenmanagement mit Quellenprüfung, Datenschutz und realistischer Handlungsplanung.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

Aktives Lernen, Erarbeitung von Fachinhalten und strukturierte Erstellung von Synthesen.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

Prüfungsvorbereitung, Selbsttests, Probeklausuren und systematische Fehleranalyse.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

Terapia de Aceptación y Compromiso (ACT) según Steven Hayes: modelo Hexaflex con los seis procesos nucleares de la flexibilidad psicológica.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

Acceptance & Commitment Therapy (ACT) nach Steven Hayes: Hexaflex-Modell mit den sechs Kernprozessen psychischer Flexibilität.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

スティーブン・ヘイズによるアクセプタンス&コミットメント・セラピー(ACT):心理的柔軟性の6つのコアプロセスを備えたヘキサフレックス・モデル。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ellmos-ai/skills82026년 10월 22일 업데이트

ellmos-ai의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고