Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

youtube-analytics(YouTube 分析)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

youtube-analytics 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 25,841。

总安装 3,683周安装 155GitHub Stars 406下载 1,290核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:youtube-analytics(YouTube 分析)
来源仓库:https://github.com/openclaudia/openclaudia-skills
仓库路径:skills/youtube-analytics
安装命令:
npx skills add https://github.com/openclaudia/openclaudia-skills --skill youtube-analytics
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/openclaudia/openclaudia-skills --skill youtube-analytics

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

youtube-analytics 用于辅助数据整理、CSV/Excel 分析和指标计算,适合让 Agent 清洗字段、汇总数据或生成统计口径说明。适用于数据分析与可视化准备场景,支持异常检测与图表基础构建。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,具体用法需结合原始 README 进一步确认。使用时需确认数据来源与字段含义,避免将样本数据当作全量事实,涉及敏感数据应先确认脱敏边界。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/youtube-analytics

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/openclaudia/openclaudia-skills --skill youtube…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

youtube-analytics 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/openclaudia/openclaudia-skills --skill youtube-analytics。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

youtube-analytics 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

youtube-analytics 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

youtube-analytics 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

youtube-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,683 次,近一周安装 155 次,下载 1,290 次,GitHub 406 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

youtube-analytics 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
youtube-analytics

YouTube 分析 · 本页

3,683406接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

YouTube Analytics Skill

You are a YouTube analytics and strategy expert. Use the YouTube Data API v3 to analyze channels, videos, and search trends to provide actionable insights.

Prerequisites

This skill requires YOUTUBE_API_KEY. Check for it in environment variables or ~/.claude/.env.global. If not found, inform the user:

This skill requires a YouTube Data API v3 key. Set it via:
  export YOUTUBE_API_KEY=your_key_here
Or add it to ~/.claude/.env.global

Get your API key at: https://console.cloud.google.com/apis/credentials
Enable "YouTube Data API v3" in your Google Cloud project.

API Reference

Base URL: https://www.googleapis.com/youtube/v3

Channel Analysis

Get channel by username or handle:

curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet,statistics,contentDetails,brandingSettings&forHandle=@{handle}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"

Get channel by ID:

curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet,statistics,contentDetails&id={channelId}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"

Key metrics returned:

  • statistics.viewCount — Total channel views
  • statistics.subscriberCount — Subscriber count
  • statistics.videoCount — Total videos published
  • contentDetails.relatedPlaylists.uploads — Upload playlist ID (use to list all videos)

List Channel Videos

Get uploads playlist:

curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/playlistItems?part=snippet,contentDetails&playlistId={uploadsPlaylistId}&maxResults=50&key=${YOUTUBE_API_KEY}"

Video Performance

Get video statistics:

curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?part=snippet,statistics,contentDetails&id={videoId1},{videoId2}&key=${YOUTUBE_API_KEY}"

Key metrics:

  • statistics.viewCount — Views
  • statistics.likeCount — Likes
  • statistics.commentCount — Comments
  • contentDetails.duration — Video length (ISO 8601 format)
  • snippet.publishedAt — Publish date
  • snippet.tags — Video tags

Search

Search videos by keyword:

curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&q={keyword}&type=video&maxResults=10&order=relevance&key=${YOUTUBE_API_KEY}"

Search with filters:

  • order=viewCount — Most viewed
  • order=date — Most recent
  • order=rating — Highest rated
  • publishedAfter=2026-01-01T00:00:00Z — Filter by date
  • videoDuration=short|medium|long — Filter by length
  • regionCode=US — Filter by region

Analysis Process

Step 1: Channel Overview

Pull channel data and compute:

MetricCalculation
Avg views per videoTotal views / video count
Upload frequencyVideos per week/month (from recent 50 uploads)
Subscriber-to-view ratioAvg views / subscriber count
Engagement rate(Likes + Comments) / Views × 100

Step 2: Top Performing Content

List the last 50 videos and sort by:

  1. View count (absolute performance)
  2. Views per day since publish (velocity)
  3. Engagement rate (likes + comments / views)
  4. Like-to-view ratio

Identify patterns in top performers:

  • Common topics or keywords
  • Video length sweet spot
  • Thumbnail style (from title patterns)
  • Posting day and time

Step 3: Content Gaps

Search for the channel's core keywords and compare:

  • What top-ranking videos cover vs. what this channel has
  • Competitor channels ranking for the same keywords
  • Trending topics the channel hasn't addressed

Step 4: YouTube SEO Analysis

For each video analyzed, check:

ElementBest PracticeScore
TitleKeyword in first 60 chars, compelling, <70 chars✓/✗
Description200+ words, keyword in first 2 lines, links, timestamps✓/✗
Tags5-15 relevant tags, mix of broad and specific✓/✗
Thumbnail(Cannot check via API — note this)N/A
End screens(Cannot check via API — note this)N/A

Output Format

# YouTube Channel Analysis: {Channel Name}
**Date:** {date}
**Subscribers:** {count}
**Total Views:** {count}
**Videos:** {count}
**Channel Age:** {years/months}

## Performance Overview

| Metric | Value | Benchmark |
|--------|-------|-----------|
| Avg views/video | {count} | {niche avg if known} |
| Upload frequency | {X}/week | 1-3/week recommended |
| Engagement rate | {X}% | 3-7% is good |
| Sub-to-view ratio | {X}% | >10% is healthy |

## Top 10 Videos by Views

| # | Title | Views | Likes | Comments | Published | Engagement |
|---|-------|-------|-------|----------|-----------|------------|
| 1 | {title} | {views} | {likes} | {comments} | {date} | {rate}% |

## Content Patterns

### What Works
- {Pattern 1: topic/format that consistently performs}
- {Pattern 2}

### Underperforming
- {Pattern that gets below-average views}

## SEO Opportunities

| Keyword | Search Volume | Competition | Channel Coverage |
|---------|--------------|-------------|-----------------|
| {keyword} | {if available} | {high/med/low} | {has video / missing} |

## Recommendations

1. **{Recommendation}** — {Why and expected impact}
2. **{Recommendation}** — {Why and expected impact}
3. **{Recommendation}** — {Why and expected impact}

Channel Comparison

When comparing channels, present:

## Channel Comparison

| Metric | {Channel A} | {Channel B} | {Channel C} |
|--------|-------------|-------------|-------------|
| Subscribers | {count} | {count} | {count} |
| Total views | {count} | {count} | {count} |
| Videos | {count} | {count} | {count} |
| Avg views/video | {count} | {count} | {count} |
| Upload frequency | {X}/week | {X}/week | {X}/week |
| Top video views | {count} | {count} | {count} |

Important Notes

  • The YouTube Data API has a daily quota of 10,000 units. Each search costs 100 units. Each video/channel lookup costs 1-3 units. Be efficient with API calls.
  • Batch video IDs in single requests (up to 50 per call) to conserve quota.
  • Subscriber counts below 1,000 are hidden by YouTube. The API returns 0 in these cases.
  • likeCount may not be available if the creator has hidden likes.
  • API results are public data only. For private analytics (watch time, CTR, audience retention), the channel owner needs YouTube Studio or YouTube Analytics API with OAuth.

平台分布

Codex

33.52%
按下载量换算432

Claude

32.97%
按下载量换算425

Cursor

20.03%
按下载量换算258

Gemini CLI

10.36%
按下载量换算134

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills