yt-summary Skill 架構
概覽
用 NotebookLM 深度分析 YouTube 影片,輸出結構化廣東話總結,自動儲存至 Obsidian。
檔案結構
~/.claude/skills/yt-summary/
├── SKILL.md ← 主指令(觸發條件 + 執行流程 + 輸出格式)
├── evals/
│ └── evals.json ← 測試案例(3條片 × 5個 assertions)
└── references/
└── example-output-1.md ← 標準輸出 reference(人手優化第四版)
SKILL.md 內容摘要
觸發條件
- 見到 YouTube URL(
youtube.com/watch 或 youtu.be)+ 用戶想了解片內容
- 觸發詞:「幫我summary」、「呢條片講咩」、「睇下呢條片」、「幫我整理」等
- 有疑問時:只要有 YouTube URL 就觸發
- 唔觸發:下載片、搵片、YouTube 廣告策略、寫 script
執行流程(5步)
- 提取 YouTube URL
- NotebookLM 建 notebook + 加 source(wait=true)
- 平行問兩個 query:
- Q1:時間線分段(每部分講咩、有咩例子示範)
- Q2:深度分析(點解重要、限制、對業務嘅實際意義)
- 整合輸出
- 自動存 Obsidian(
/home/claude/obsidian-vault/YouTube/[片名].md)
輸出格式規範
- 第一行:中文標題(品牌/工具名保留英文)
- 第二行:🕐 約 XX 分鐘
- 每個部分:
### emoji **粗體主題**
- 每個 bullet:
- **關鍵詞**:解釋內容
- Bullet 數量動態調整(唔限定)
- 全程廣東話
Evals 測試案例
| ID | 測試 Prompt | 關鍵 Assertions |
|---|
| 1 | 幫我 summary 呢條片 [URL1] | 廣東話、中文標題、emoji標題、粗體keyword、存Obsidian |
| 2 | 睇下呢條片講咩 [URL2] | 廣東話、時間線順序、粗體keyword、存Obsidian |
| 3 | [URL3] 幫我整理一下 | 廣東話、中文標題、emoji標題、粗體keyword、存Obsidian |
開發歷程(Session to Skill)
今日測試過嘅三條影片
- “Your Claude Code Skills Can Now Improve Themselves! (Autoresearch)” —
NR5ACwo9ecw
- “Build Self-Improving Claude Code Skills. The Results Are Crazy.” —
wQ0duoTeAAU
- “How Smart People Are Using Claude Code Skills to Automate Anything” —
5AfSB0sWihw
輸出格式優化歷程
| 版本 | 改動 |
|---|
| 第一版 | 純 bullet points,冇粗體關鍵詞,內容淺 |
| 第二版 | 加咗粗體關鍵詞格式,但細節不足 |
| 第三版 | 補返完整細節(衝突檔案例子等) |
| 第四版(定稿) | 加實際 prompt 例子、限制改用 table 對比 |
為何選用 Reference 而非 Rubric
- Rubric(評分準則)主觀性強,唔同人對分數定義唔同
- Reference(輸出例子)更直觀,直接對照即知對唔對
- 第四版 output 存入
references/example-output-1.md 作基準
相關工具
- NotebookLM MCP:
mcp__notebooklm-mcp__notebook_create、source_add、notebook_query
- Skills Creator:已安裝
skill-creator@claude-plugins-official
- CLAUDE.md 索引:「YouTube 視頻分析」→
/yt-summary
已知限制
- NotebookLM 無法提取 exact timestamps(transcript 冇時間戳)
- Automated description optimization loop 需要 Anthropic API key(我哋用 OAuth,暫時手動優化)
- 私人影片、直播影片可能無 transcript