Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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YouTubeで指定テーマや人物の動画を検索し、採用動画の全字幕を取得して、メタデータ、タイムスタンプ、要約、論点索引を持つ再利用可能な資料へ整理する。
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安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
YouTube動画の内容を、後から検索・引用・要約に使える資料として保存する。
ユーザー指定の保存先を優先する。指定がなければ、作業ディレクトリ内の research/youtube-transcripts/{YYYY-MM-DD}_{slug}/ を使う。
採用動画ごとに次を保存する。
複数動画を扱う場合は、候補一覧と採否理由を含む索引ファイルも作る。
字幕がない場合は、音声を取得でき、ローカルに文字起こし手段があるときだけ音声認識を行う。取得できない場合は、字幕未取得と記録し、内容確認済みとは扱わない。
候補検索:
python3 scripts/youtube_transcript.py search \
--query "検索語" \
--limit 20 \
--output /tmp/youtube-candidates.jsonl
全字幕取得:
python3 scripts/youtube_transcript.py fetch \
--url "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" \
--output-dir research/youtube-transcripts/2026-08-25_topic \
--languages "ja-orig,ja"
複数URLには --url を繰り返す。スクリプトは動画ごとのメタデータ、字幕JSON3、タイムスタンプ付きTSVとテキスト、全体manifestを保存する。
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Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML/Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
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責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
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AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
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人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
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既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
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