정보
이 스킬은 transcriptapi.com을 통해 YouTube 동영상의 텍스트를 추출하고 처리하며, 자막 생성, 요약, 번역, 정보 추출 기능을 담당합니다. 사용자가 YouTube 링크나 ID를 제공하거나 동영상을 텍스트로 변환하는 작업을 요청할 때 사용하세요. 인터넷 연결과 `TRANSCRIPT_API_KEY` 환경 변수만 필요합니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add ZeroPointRepo/youtube-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skillsgit clone https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills.git ~/.claude/skills/video-transcriptClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Video Transcript
Extract transcripts from videos via TranscriptAPI.com.
Setup
If $TRANSCRIPT_API_KEY is not set, read references/auth-setup.md and follow the instructions there to get and store the key.
Required Headers
Every request needs two headers:
- Authorization:
Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY - User-Agent: your agent's name and version if known (e.g.
HermesAgent/0.11.0,ClaudeCode/1.0). Version is optional — agent name alone is fine. Do not omit this header or send a bare default — Cloudflare will return a 403 (error code 1010) and block the request.
GET /api/v2/youtube/transcript
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_URL&format=text&include_timestamp=true&send_metadata=true" \
-H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
-H "User-Agent: YourAgent/1.0"
| Param | Required | Default | Values |
|---|---|---|---|
video_url | yes | — | YouTube URL or 11-char video ID |
format | no | json | json (structured), text (readable) |
include_timestamp | no | true | true, false |
send_metadata | no | false | true, false |
Accepted URL formats:
https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_IDhttps://youtu.be/VIDEO_IDhttps://youtube.com/shorts/VIDEO_ID- Bare video ID:
dQw4w9WgXcQ
Response (format=text&send_metadata=true):
{
"video_id": "dQw4w9WgXcQ",
"language": "en",
"transcript": "[00:00:18] We're no strangers to love\n[00:00:21] You know the rules...",
"metadata": {
"title": "Rick Astley - Never Gonna Give You Up",
"author_name": "Rick Astley",
"author_url": "https://www.youtube.com/@RickAstley",
"thumbnail_url": "https://i.ytimg.com/vi/dQw4w9WgXcQ/maxresdefault.jpg"
}
}
Response (format=json):
{
"video_id": "dQw4w9WgXcQ",
"language": "en",
"transcript": [
{ "text": "We're no strangers to love", "start": 18.0, "duration": 3.5 },
{ "text": "You know the rules and so do I", "start": 21.5, "duration": 2.8 }
]
}
Tips
- Summarize long transcripts into key points first, offer full text on request.
- Use
format=jsonwhen you need precise timestamps for quoting specific moments. - Use
send_metadata=trueto get video title and channel for context. - Works with YouTube Shorts too.
Errors
| Code | Meaning | Action |
|---|---|---|
| 401 | Bad API key | Check key or re-setup |
| 402 | No credits | Top up at transcriptapi.com/billing |
| 403/1010 | Cloudflare block | Add or fix User-Agent header |
| 404 | No transcript | Video may not have captions enabled |
| 408 | Timeout | Retry once after 2s |
1 credit per successful request. Errors don't consume credits. Free tier: 100 credits, 300 req/min.
GitHub 저장소
자주 묻는 질문
video-transcript Skill이란 무엇인가요?
video-transcript은(는) ZeroPointRepo이(가) 만든 Claude Skill입니다. Skill은 Claude가 필요할 때 불러오는 지침과 리소스를 묶어 추가 프롬프트 없이 video-transcript 관련 작업을 수행할 수 있게 합니다.
video-transcript은(는) 어떻게 설치하나요?
이 페이지의 설치 명령을 사용하세요. video-transcript을(를) Claude Code 플러그인으로 추가하거나 저장소를 skills 디렉터리에 복제한 다음 Claude를 다시 시작해 Skill을 불러옵니다.
video-transcript은(는) 어떤 카테고리에 속하나요?
video-transcript은(는) 기타 카테고리에 속합니다.
video-transcript은(는) 무료로 사용할 수 있나요?
네. video-transcript은(는) AIMCP에 등록되어 있으며 무료로 설치할 수 있습니다.
연관 스킬
LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.
이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.
이 Claude Skill은 스프레드, 오버/언더, 프로프 베트를 포함한 스포츠 베팅 시장을 분석합니다. 역사적 추이와 상황별 통계를 검토하여 가치 베트를 발견하고, 교육적 목적으로 실행 가능한 권장 사항이 담긴 구조화된 마크다운 결과를 제공합니다. 개발자는 이 기능을 스포츠 베팅 분석 도구에 활용할 수 있으며, 단순히 엔터테인먼트/교육 목적으로만 설계되었음을 유의해야 합니다.
이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.
