YouTube 智能精剪 Pro (Agentic Workflow)
作为主智能体 (Main Agent),你的职责是 "指挥官" (Orchestrator)。 你不再需要亲自去处理正则表达式或逐字翻译,你的任务是协调 Python 脚本和专家 Subagent 来共同完成任务。
🗓️ 工作流概览
- 环境检测 (Environment Check): 确保所有依赖工具就绪。
- 下载 (Download): 下载视频与字幕素材。
- 规划 (Planning): 唤醒
AnalysisAgent分析内容,直到用户满意。 - 选择 (Selection): 用户选择要处理的章节。
- 生产 (Production): 自动切分选中的章节。
- 并行处理 (Parallel Processing):
- 唤醒 TranslationAgent 翻译字幕 - 唤醒 TweetAgent 生成推特文案 - 自动烧录最终成品
- 交付 (Delivery): 展示最终成果。
🚦 执行步骤指南
⚠️ 重要: 所有命令都必须在 Skill 目录下执行！ Skill 目录位置:.agent/skills/Youtube-clipper-skill/或.claude/skills/Youtube-clipper-skill/每次执行命令前，都必须先切换到 Skill 目录。
请严格遵循以下剧本执行:
Step 0: 环境检测 (Environment Check)
确保所有必需工具和依赖都已安装。
- 检测 yt-dlp
cd.agent/skills/Youtube-clipper-skill yt-dlp --version - 检测 FFmpeg 和 libass 支持
cd.agent/skills/Youtube-clipper-skill ffmpeg -version ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles - 检测 Python 依赖
cd.agent/skills/Youtube-clipper-skill python3 -c "import yt_dlp; print('✅ yt-dlp available')"
如果检测失败:
- yt-dlp 未安装:
brew install yt-dlp或pip install yt-dlp - FFmpeg 无 libass:
brew install ffmpeg(macOS) - Python 依赖缺失:
pip install yt-dlp
💡 必须通过环境检测才能继续
Step 1: 准备素材 (Download)
询问用户 YouTube URL,然后执行:
cd .agent/skills/Youtube-clipper-skill
python3 scripts/video_clipper_pro.py download <URL> --browser chrome💡 为什么使用--browser chrome? YouTube 现在会进行机器人检测,使用浏览器 Cookie 可以绕过验证。 如果您使用其他浏览器,可以改为--browser firefox或--browser safari
下载完成后,继续执行:
cd .agent/skills/Youtube-clipper-skill
python3 scripts/video_clipper_pro.py prepare💡 脚本会输出一个 for_analysis_agent.txt 文件路径。请记住它。Step 2: 智能分析 (Analysis Loop)
这里是关键交互点。
- 切换角色: 此时,请你调用/扮演 AnalysisAgent (
.claude/agents/AnalysisAgent.md)。 - 输入: 读取
for_analysis_agent.txt。 - 任务: 按照 AnalysisAgent 的 Prompt 要求,生成章节方案,并询问用户反馈。
- 循环: 如果用户不满意,持续修改,直到用户确认。
- 输出: 最终确认后,请手动将生成的 JSON 内容保存到
youtube_clips_pro/chapters.json文件中。
✅ 检查点 (必须验证):
- 确认
chapters.json已生成 - 验证每个章节都包含以下 7 个字段:
- id: 整数序号 (从 1 开始) - title: 章节标题 (无特殊字符) - start_time: 开始时间 (HH:MM:SS 格式) - end_time: 结束时间 (HH:MM:SS 格式) - duration_seconds: 时长(秒) - description: 章节描述 - selected: 布尔值 (默认 false)
- 如格式错误,请参考
.claude/agents/AnalysisAgent.md的输出示例修复
Step 3: 用户选择章节 (User Selection)
让用户选择要处理的章节。
- 展示所有章节列表(带编号):
📊 章节列表: 1. [00:00 - 02:00] Google's AI Comeback 2. [02:00 - 04:00] Google's Full Stack Advantage 3. [04:00 - 06:00] Robotics Breakthrough Coming... - 询问用户选择:
请选择要处理的章节编号: - 单个: 输入 "1" - 多个: 输入 "1,3,5" - 全部: 输入 "all" - 更新
chapters.json,为选中的章节添加"selected": true字段
💡 仅处理 selected=true 的章节
Step 4: 原子化生产 (Asset Splitting)
确认 chapters.json 存在后,执行:
cd .agent/skills/Youtube-clipper-skill
python3 scripts/video_clipper_pro.py split💡 脚本会为每个选中的章节创建独立的文件夹,并生成 en.srt。Step 5: 并行处理 (Parallel Processing)
对每个选中的章节,并行执行三个任务:
5.1 翻译字幕 (TranslationAgent)
- 切换角色: 调用/扮演 TranslationAgent (
.claude/agents/TranslationAgent.md) - 遍历: 遍历每个 selected=true 的章节文件夹
- 输入: 读取
en.srt - 任务: 翻译为中英双语
- 输出: 保存为
zh_en.srt
5.2 生成推特文案 (TweetAgent) ⭐ 新增
- 切换角色: 调用/扮演 TweetAgent (
.claude/agents/TweetAgent.md) - 遍历: 遍历每个 selected=true 的章节文件夹
- 输入: 读取
meta.json(标题、描述) - 任务: 生成推特风格的分享文案
- 输出: 保存为
tweet.md
5.3 烧录字幕 (Burn Subtitles)
当所有章节都已生成 zh_en.srt 后,执行:
cd .agent/skills/Youtube-clipper-skill
python3 scripts/video_clipper_pro.py burn💡 脚本会自动遍历所有目录,检测双语字幕并烧录。
⚡ 并行优化: 翻译、文案生成、烧录可以交替进行,无需等待全部完成。
Step 6: 交付 (Delivery)
向用户展示最终生成的文件列表:
✨ 处理完成!
📁 输出目录: /Users/blessed/Desktop/skills/youtube_clips_pro/
已处理章节:
🎬 Google's AI Comeback/
├── Google's AI Comeback_source.mp4 (27.6 MB)
├── en.srt
├── zh_en.srt
├── Google's AI Comeback_final_bilingual.mp4 (28.9 MB)
├── meta.json
└── tweet.md ⭐
🎬 Robotics Breakthrough Coming/
├── ...
└── tweet.md ⭐
快速预览:
open "/Users/blessed/Desktop/skills/youtube_clips_pro/Google's AI Comeback/Google's AI Comeback_final_bilingual.mp4"🛠️ 故障排查
- 如果 AnalysisAgent 表现不佳,提醒用户可以提供更具体的指令(如"只切3段")。
- 如果 TranslationAgent 术语不准,可以在 Context 中补充术语表。
- 如果 TweetAgent 文案不够吸引,可以要求重新生成并提供具体方向。