Aitishiku.com📌 Skill基础信息
Skill名称：Podcast Transcript TXT
简称：podcast-transcript-txt
来源：社区第三方 (KingJing1)
运行宿主：仅能在支持 Python CLI 脚本执行的 Agent 环境中运行（需直接调用 Python 脚本）
核心定位：通过确定性工作流从多种来源（YouTube、小宇宙、Apple Podcasts 等）提取播客完整转录文本，并导出为清理后的 TXT 文件，适用于需要快速获取逐字稿/文字版的场景。
🧩 内部核心组成
子Agent集合
【无公开信息】
斜杠命令
【无公开信息】
MCP工具
【无公开信息】
模板文件
【无公开信息】
Hooks钩子
【无公开信息】
规则约束
- 严格按优先级顺序执行转录源获取（官方转录 > 平台字幕 > 网页文本 > 本地ASR）
- 禁止绕过登录/付费墙/DRM保护
- 不使用浏览器Cookie（除非明确要求并批准）
- 不上传私人音视频到第三方转录站点
目录结构
scripts/
podcast_transcript_txt.py # 主执行脚本
references/
sources.md # 源策略和可靠性矩阵核心工具/命令
| 组件/参数 | 功能简述 |
|---|---|
| --input | 指定输入源（URL/标题/音频链接） |
| --asr-model | 选择ASR模型（small/medium） |
| --out-dir | 设置输出目录 |
| faster-whisper | 本地语音识别回退方案 |
| yt-dlp | YouTube内容下载工具 |
🛠 安装与启用方式
前置依赖：
- Python 3
- faster-whisper
- yt-dlp
安装命令：
skills install --user KingJing1/podcast-transcript-txt-skill启动方式：
python3 scripts/podcast_transcript_txt.py \
--input "输入源" \
--out-dir "输出目录"📋 标准工作流
- 输入标准化：接收一个或多个输入源（YouTube URL、网页链接、音频URL、纯标题）
- 源解析：通过决策树确定规范剧集来源（YouTube直接使用、网页解析、标题搜索等）
- 转录获取：按严格优先级获取文本：
- A. 官方转录源
- B. 平台字幕（yt-dlp）
- C. 结构化网页文本
- D. 本地ASR回退（faster-whisper）
- 清理导出：移除时间戳标记、HTML标签，处理滚动字幕重复，保持段落可读性
- 后处理：自动生成说话人标注版本，提取说话人提示，标注每段最可能说话人
- 输出：生成
.txt主文件和.meta.json元数据文件
⚠️ 关键限制、缺陷、注意事项
平台限制：
- 不支持需要登录/付费的转录源
- 不绕过DRM保护
Token消耗：本地ASR使用需考虑计算资源，small/medium模型选择影响精度和速度
适用项目：
- 公开可访问的播客内容转录
- 快速获取初步文字稿需求
不适用项目：
- 私有/加密音视频内容
- 需要高精度转录的 production 场景
已知坑点：
- ASR转录可能存在语音错误
- 说话人推断可能不准确
- 输出为工作草案，需人工校对
生产环境：建议仅用于初步转录，需配合强LLM校对后才能用于生产环境
✅ 适用场景 & ❌ 不适合场景
适用场景：
- 内容创作者需要快速获取播客文字材料
- 研究人员需要分析公开播客内容
- 媒体工作者需要制作文字版内容
- 个人用户想保存喜欢的播客文字记录
不适合场景：
- 处理私有或版权保护内容
- 需要100%准确率的正式转录
- 实时转录需求
- 处理非公开的音视频资源
*本工具由 [@一龙小包子](https://x.com/KingJing001) 开发，关注 AI 与人文的交叉领域，推荐关注获取更多原创观察与思考。*
如何安装
skills install --user KingJing1/podcast-transcript-txt-skill通用安装教程：在哪里输入上面的命令
上面的命令本质是在「终端 / 命令行」中调用技能管理器，把该 Skill 下载并注册到你的 AI 工具。各主流工具打开终端的位置不同，按下面操作即可：
- 打开工具自带的终端面板，或系统终端（macOS「终端」、Windows「PowerShell」、Linux「Terminal」）。
- 把上面的安装命令复制进去，回车运行，等待下载与注册完成。
- 重启或重新加载 AI 工具，让新安装的 Skill 被识别。
- 新建对话并触发：直接描述用途，或通过该工具的技能 / 斜杠菜单选中此 Skill。
Claude 桌面版（macOS / Windows）
桌面版没有内置命令行，Skill 需通过 Claude Code CLI 安装。打开系统终端，先执行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code，再运行上面的安装命令；完成后完全退出并重新打开 Claude。
Claude Code（终端 CLI）
直接在项目目录的终端里运行上面的命令即可。也可先输入 claude 启动交互界面，再在对话中引用该 Skill（/ 斜杠菜单或直接描述用途）。
VS Code（含 GitHub Copilot）
打开终端面板：菜单「终端 → 新建终端」，或快捷键 Ctrl+`（macOS 为 ⌃+`）。在终端里运行上面的命令；装完后执行「重新加载窗口」（Ctrl+Shift+P → Reload Window），让 Copilot 等扩展识别新技能。
Cursor
底部「终端」面板（Ctrl+`）即是内置终端。粘贴运行上面的命令，完成后在命令面板执行「Reload Window」刷新，再开始对话。
Windsurf
底部「终端」面板运行命令；也可直接使用其内置 Agent 终端，在对话侧执行安装。
其他工具（ChatGPT、本地脚本等）
不支持本地终端的产品，可先在本机终端完成安装，再在对话中描述该 Skill 的能力让其调用；不同工具的命令格式请以其官方文档为准。
风险提示
本 Skill 涉及读取隐私 / 敏感信息（如密钥、环境变量、凭据）。安装前请确认其用途是否必要。
检测到隐私/敏感信息读取（预设模式 #11）
命中检测项
- privacy_collect