晨间 YouTube 知识笔记

知识型视频的复习困境

YouTube 上充斥着技术教程、行业分析和科普内容，这些视频的共同问题是：信息密度高，但时效性短。看完之后，你很难系统地回忆其中的关键概念、案例和限定条件。手动整理笔记不仅耗时，还容易把视频原话和自己的理解混在一起，导致复习时无法区分哪些是说话人明确陈述的，哪些是自己推断的。

这个技能要解决的正是这个问题。它不是逐字转写字幕，而是把知识型视频压缩成结构化的学习材料，同时保留可复核的原始分析结果。

核心能力与工作流程

技能的输入只有一个：公开的 YouTube 视频链接。典型输入形如 https://www.youtube.com/watch?v=，同时拒绝账号主页、搜索页、私有链接和含凭据的 URL。

执行流程依赖 scripts/generate.js，核心步骤包括：

• 调用脚本时使用 --json 参数输出机器可读结果，并指定独立的 --output-dir 目录
• 每个链接只请求一次，避免重复消耗配额
• 仅在 success 为 true、summary 或 subtitle 至少一项非空且结果文件存在时继续后续分析
• 识别视频的知识主题、受众基础和学习目标
• 整理概念、方法、案例和重要限定条件
• 严格区分视频陈述、客观事实和基于内容的推断
• 生成知识大纲、复习问题和行动清单

最终输出包含学习目标、知识大纲、核心概念、案例与方法、复习问题和行动清单六个部分，并附带来源链接、识别到的平台、警告和证据限制。完整的原始结果保存在 media-analysis.json 中，方便后续复核。

适用边界与注意点

这个技能不适用于娱乐内容的营销拆解、逐字字幕提取或互动数据请求。它只处理知识型视频，目标是帮助学习和复习，而非内容传播分析。

结果的质量取决于原始链接的公开可访问性。如果视频需要登录、存在地区限制或已被删除，服务会直接报告失败，不会尝试绕过访问控制。

另一个关键约束是：技能不会虚构说话人、时间戳、引文、指标或事实。所有输出都基于视频内容本身，分析解释会与原始陈述明确区分。如果你需要精确的引文或时间戳，这个技能并不适合，它提供的是经过归纳的知识点而非原文摘录。

API 密钥通过 --api-key 参数或 UNITYCLAW_KEY 环境变量提供，真实密钥不会出现在日志、结果文件或任务输出中。