subtitles
О программе
Этот навык извлекает субтитры с временными метками из любого видео на YouTube, когда пользователям нужен произнесенный текст, например, для перевода, чтения параллельно с видео или извлечения контента. Он предназначен для изучения языков, обеспечения доступности и работы с контентом на иностранных языках. Для работы навыка требуется TRANSCRIPT_API_KEY и доступ в интернет.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/subtitlesСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Subtitles
Fetch YouTube video subtitles 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=false&send_metadata=true" \
-H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
-H "User-Agent: YourAgent/1.0"
| Param | Values | Use case |
|---|---|---|
video_url | YouTube URL or video ID | Required |
format | json, text | json for sync'd subs with timing |
include_timestamp | true, false | false for clean text for reading/translation |
send_metadata | true, false | Include title, channel, description |
For language learning — clean text without timestamps:
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_ID&format=text&include_timestamp=false" \
-H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
-H "User-Agent: YourAgent/1.0"
For translation — structured segments:
curl -s "https://transcriptapi.com/api/v2/youtube/transcript\
?video_url=VIDEO_ID&format=json&include_timestamp=true" \
-H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT_API_KEY" \
-H "User-Agent: YourAgent/1.0"
Response (format=json):
{
"video_id": "dQw4w9WgXcQ",
"language": "en",
"transcript": [
{ "text": "We're no strangers to love", "start": 18.0, "duration": 3.5 }
]
}
Response (format=text, include_timestamp=false):
{
"video_id": "dQw4w9WgXcQ",
"language": "en",
"transcript": "We're no strangers to love\nYou know the rules and so do I..."
}
Tips
- Many videos have auto-generated subtitles in multiple languages.
- Use
format=jsonto get timing for each line (great for sync'd reading). - Use
include_timestamp=falsefor clean text suitable for translation apps.
Errors
| Code | Meaning | Action |
|---|---|---|
| 401 | Bad API key | Check key |
| 402 | No credits | transcriptapi.com/billing |
| 403/1010 | Cloudflare block | Add or fix User-Agent header |
| 404 | No subtitles | No subtitles available |
| 408 | Timeout | Retry once after 2s |
1 credit per request. Free tier: 100 credits, 300 req/min.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
