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podcast-workflow

播客处理一站式工作流。支持两种入口： (1) 直接处理：提供 YouTube 链接，直接进入处理流程 (2) 更新检查：获取关注博主的最新更新，用户挑选后处理 功能：字幕提取 → content-digest 处理 → 自动保存飞书知识库。 触发词："获取播客更新"、"处理这个播客"、"播客工作流"、"有什么新播客"。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: podcast-workflow
description: |
  播客处理一站式工作流。支持两种入口：
  (1) 直接处理：提供 YouTube 链接，直接进入处理流程
  (2) 更新检查：获取关注博主的最新更新，用户挑选后处理
  功能：字幕提取 → content-digest 处理 → 自动保存飞书知识库。
  触发词："获取播客更新"、"处理这个播客"、"播客工作流"、"有什么新播客"。

播客处理工作流

从 YouTube 到飞书发布的一站式播客处理流程。

两种入口

入口 A：获取播客更新（推荐）

用户说"获取播客更新"或"有什么新播客"时：

code
获取更新 → 展示列表 → 用户选择 → 字幕提取 → [询问] → Content-Digest → 飞书

入口 B：直接处理链接

用户提供 YouTube 链接时：

code
YouTube 链接 → 字幕提取 → [询问] → Content-Digest → 飞书

入口 A：获取播客更新流程

Step A1: 获取更新列表

运行命令：

bash
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/youtube-feed/scripts/get_updates.py --days 2

输出格式：

code
📺 最近 2 天共有 N 个新播客更新：

1. 【Lenny's Podcast】
   📌 视频标题
   🕐 2026-01-30 15:00
   🔗 https://www.youtube.com/watch?v=xxx
   📝 简要描述...

2. 【No Priors】
   ...

Step A2: 用户选择

展示列表后询问：

code
请选择要处理的播客（输入序号，如 1 或 1,3），或输入 "跳过"：

等待用户选择后，进入 Step 1。

入口 B：直接处理流程

Step 1: 提取 YouTube 字幕

运行命令：

bash
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/youtube-transcript-cn/scripts/get_transcript.py "YOUTUBE_URL"

输出：Markdown 格式的字幕文本

Step 2: 询问是否处理

字幕提取成功后，必须询问用户：

code
字幕提取成功！是否使用 content-digest 处理成精华内容？
- 处理后会生成：标题 + 核心观点列表 + 精华片段
- 处理完成后自动保存到飞书「每日播客推荐」

等待用户确认后再继续。

Step 3: Content-Digest 处理

参考 /Users/ugreen/.claude/skills/content-digest/SKILL.md 的完整流程。

关键格式要求：

标题格式：

code
# MMDD：[嘉宾名] X [栏目名]：[一句话核心观点]

开头格式：

code
今天看到 [嘉宾名] 去了 [栏目名] 的播客。

[嘉宾名] [2-3句话介绍嘉宾背景，用具体数据]。

这期播客总共录了 [时长]，[嘉宾名] 谈到了 [N] 个有趣的观点：

观点列表格式（10-15条）：

code
1、[观点]。[完整的逻辑阐述，包含推理过程，2-4句话]

2、[观点]。[完整的逻辑阐述，包含推理过程，2-4句话]

精华片段： 使用 Style B（对话式访谈）格式。

Step 4: 保存到本地

保存位置： /Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/

文件命名： MMDD-嘉宾名-主题关键词.md

示例：0130-Peter-Steinberger-AI编程革命.md

Step 5: 自动保存到飞书

运行命令：

bash
python3 /Users/ugreen/.claude/skills/feishu-wiki/scripts/save_to_wiki.py \
  --file "/Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/MMDD-xxx.md" \
  --title "MMDD：嘉宾名 X 栏目名：一句话观点" \
  --parent "TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg"

父节点 Token： TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg（每日播客推荐）

Step 6: 返回结果并询问图片

处理完成后，向用户展示：

code
✅ 播客处理完成！

📝 本地文件：/Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/MMDD-xxx.md
📤 飞书文档：https://my.feishu.cn/wiki/xxx

核心观点数：N 条
精华片段数：N 个

---

是否要将核心观点转为图片海报？（适合小红书/朋友圈分享）

Step 7: 转换为图片（可选）

如果用户确认要转为图片，调用 markdown-to-image Skill：

  1. •提取短文版本：只保留标题 + 核心观点列表（不含精华片段）
  2. •优化格式：
    • •添加 emoji 序号（1️⃣ 2️⃣ 3️⃣）
    • •精简每条观点到 1-2 句话
    • •控制总字数在 500 字以内
  3. •使用浏览器 MCP 操作 Madopic：
    • •打开 https://madopic.thus.chat
    • •粘贴优化后的 Markdown
    • •选择模式（小红书 3:4 或朋友圈长图）
    • •导出 PNG
  4. •告知用户图片已下载到下载目录

快速使用示例

用户说：

处理这个播客 https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx

Agent 执行：

  1. •提取字幕 ✓
  2. •询问用户 → 用户确认
  3. •Content-Digest 处理 ✓
  4. •保存本地 ✓
  5. •保存飞书 ✓
  6. •返回结果

错误处理

错误处理方式
字幕提取失败告知用户视频可能没有字幕，询问是否手动提供文本
飞书写入失败检查权限，提示用户添加应用到知识库协作者
网络超时重试一次，仍失败则告知用户

关注的 YouTube 频道

数据来源：Zara's AI Learning Library

分类频道
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AI 产品Lenny's Podcast, Peter Yang, The MAD Podcast, Every
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Vibe CodingMckay Wrigley, Tiago Forte, The Pragmatic Engineer
AI 新闻The AI Daily Brief, TBPN, Brett Malinowski

共 21 个频道

添加新频道：编辑 /Users/ugreen/.claude/skills/youtube-feed/scripts/get_updates.py

依赖的 Skills

  • •youtube-feed：获取博主更新
  • •youtube-transcript-cn：字幕提取
  • •content-digest：内容处理
  • •feishu-wiki：飞书写入
  • •markdown-to-image：转换为图片海报（可选）

配置

配置项值
本地保存路径/Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/
飞书父节点TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg（每日播客推荐）
观点数量10-15 条
更新检查天数2 天