youtube-downloader
À propos
Cette compétence permet de télécharger des vidéos YouTube, d'en extraire l'audio et d'obtenir les transcriptions en utilisant yt-dlp. Elle est utile pour l'analyse concurrentielle, la réutilisation de contenu, l'archivage de webinaires et la curation de recherches. Les développeurs peuvent l'intégrer pour le traitement automatisé des médias et l'accès hors ligne au contenu.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/youtube-downloaderCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
YouTube Downloader
Download YouTube videos, extract audio, and get transcripts using yt-dlp - the most reliable YouTube extraction tool.
When to Use This Skill
- Competitor research - Download and analyze competitor videos
- Content repurposing - Extract audio for podcasts or transcripts for blogs
- Training material - Archive webinars and tutorials
- Quote extraction - Get transcripts for pulling quotable moments
- Offline access - Save videos for travel or presentations
What Claude Does vs What You Decide
| Claude Does | You Decide |
|---|---|
| Structures production workflow | Final creative direction |
| Suggests technical approaches | Equipment and tool choices |
| Creates templates and checklists | Quality standards |
| Identifies best practices | Brand/voice decisions |
| Generates script outlines | Final script approval |
Dependencies
pip install yt-dlp click
# Optional for transcription:
pip install openai-whisper
Commands
Download Video
python scripts/main.py download "https://youtube.com/watch?v=..." --format mp4
python scripts/main.py download "https://youtube.com/watch?v=..." --quality 1080p
Extract Audio
python scripts/main.py audio "https://youtube.com/watch?v=..." --format mp3
python scripts/main.py audio "https://youtube.com/watch?v=..." --format wav
Get Transcript
python scripts/main.py transcript "https://youtube.com/watch?v=..."
python scripts/main.py transcript "https://youtube.com/watch?v=..." --translate en
Download Playlist
python scripts/main.py playlist "https://youtube.com/playlist?list=..." --limit 10
python scripts/main.py playlist "https://youtube.com/playlist?list=..." --audio-only
Get Metadata
python scripts/main.py info "https://youtube.com/watch?v=..."
python scripts/main.py info "https://youtube.com/watch?v=..." --format json
Examples
Example 1: Research Competitor Content
# Get video metadata
python scripts/main.py info "https://youtube.com/watch?v=ABC123"
# Output:
# Title: How We Grew to $1M ARR
# Channel: SaaS Founder
# Duration: 15:32
# Views: 45,230
# Published: 2024-01-15
# Tags: saas, growth, startup
# Download transcript for analysis
python scripts/main.py transcript "https://youtube.com/watch?v=ABC123"
# Output: how-we-grew-to-1m-arr.txt
Example 2: Create Podcast from Webinar
# Download audio only
python scripts/main.py audio "https://youtube.com/watch?v=WEBINAR" --format mp3 --quality best
# Output: webinar-title.mp3 (ready for podcast editing)
# Get transcript for show notes
python scripts/main.py transcript "https://youtube.com/watch?v=WEBINAR"
# Output: webinar-title.txt
Example 3: Archive Training Playlist
# Download entire playlist
python scripts/main.py playlist "https://youtube.com/playlist?list=TRAINING" \
--output ./training-videos/ \
--limit 20
# Output:
# ./training-videos/
# ├── 01-introduction.mp4
# ├── 02-getting-started.mp4
# └── ...
Quality Options
| Option | Resolution | File Size | Use Case |
|---|---|---|---|
best | Highest available | Largest | Archival |
1080p | 1920x1080 | ~1GB/hour | Standard |
720p | 1280x720 | ~500MB/hour | Balance |
480p | 854x480 | ~250MB/hour | Mobile |
audio | N/A | ~100MB/hour | Podcasts |
Audio Formats
| Format | Quality | Size | Compatibility |
|---|---|---|---|
mp3 | Good | Small | Universal |
m4a | Better | Medium | Apple/Modern |
wav | Lossless | Large | Editing |
opus | Best | Smallest | Modern apps |
Legal Considerations
⚠️ Important: Only download content you have rights to use.
Generally OK:
- Your own videos
- Creative Commons content
- Content for personal research/reference
- Content with explicit download permission
Check First:
- Competitor content (fair use analysis)
- Content for derivative works
- Anything for commercial use
Skill Boundaries
What This Skill Does Well
- Structuring audio production workflows
- Providing technical guidance
- Creating quality checklists
- Suggesting creative approaches
What This Skill Cannot Do
- Replace audio engineering expertise
- Make subjective creative decisions
- Access or edit audio files directly
- Guarantee commercial success
Related Skills
- whisper-transcription - Transcribe downloaded audio
- video-processing - Process downloaded videos
- content-repurposer - Repurpose transcripts
Skill Metadata
- Mode: cyborg
category: automation
subcategory: content-extraction
dependencies: [yt-dlp]
difficulty: beginner
time_saved: 4+ hours/week
Dépôt GitHub
Compétences associées
llamaguard
AutreLlamaGuard est le modèle de Meta, doté de 7 à 8 milliards de paramètres, conçu pour modérer les entrées et sorties des LLM selon six catégories de sécurité comme la violence et les discours haineux. Il offre une précision de 94 à 95 % et peut être déployé avec vLLM, Hugging Face ou Amazon SageMaker. Utilisez cette compétence pour intégrer facilement le filtrage de contenu et des garde-fous de sécurité dans vos applications d'IA.
cost-optimization
AutreCette compétence de Claude aide les développeurs à optimiser les coûts du cloud grâce au redimensionnement des ressources, aux stratégies d'étiquetage et à l'analyse des dépenses. Elle fournit un cadre pour réduire les dépenses cloud et mettre en œuvre une gouvernance des coûts sur AWS, Azure et GCP. Utilisez-la lorsque vous devez analyser les coûts d'infrastructure, redimensionner les ressources ou respecter des contraintes budgétaires.
quantizing-models-bitsandbytes
AutreCette compétence quantifie les LLMs en précision 8 bits ou 4 bits à l'aide de bitsandbytes, permettant une réduction de 50 à 75 % de la mémoire utilisée avec une perte de précision minime. Elle est idéale pour exécuter des modèles plus volumineux sur une mémoire GPU limitée ou pour accélérer l'inférence, prenant en charge des formats comme INT8, NF4 et FP4. La compétence s'intègre à HuggingFace Transformers et permet l'entraînement QLoRA ainsi que l'utilisation d'optimiseurs en 8 bits.
dispatching-parallel-agents
AutreCette compétence Claude déploie plusieurs agents pour enquêter et résoudre simultanément 3 problèmes indépendants ou plus. Elle est conçue pour des scénarios impliquant des défaillances non liées qui peuvent être résolues sans état partagé ni dépendances. La capacité fondamentale est la résolution de problèmes en parallèle, en assignant un agent par domaine problématique indépendant afin de maximiser l'efficacité.
