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Agent Skill · 研究检索

youtube-clip-curator(YouTube 剪辑策展人)

youtube-clip-curator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

youtube-clip-curator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 40,402。

总安装 1,294周安装 55GitHub Stars 公开资料未说明下载 453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
MIT-0
版本
1.0.0

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-clip-curator(YouTube 剪辑策展人)
来源仓库:https://github.com/noahcraft-open/youtube-clip-curator
安装命令:
openclaw skills install youtube-clip-curator
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install youtube-clip-curator

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。

分析长 YouTube 视频,提取带有时间戳、标题、挂钩、情感标签和可选编辑项目文件的排名候选剪辑。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install youtube-clip-curator;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

youtube-clip-curator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install youtube-clip-curator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

youtube-clip-curator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-clip-curator 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

youtube-clip-curator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

youtube-clip-curator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,294 次,近一周安装 55 次,下载 453 次。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-clip-curator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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-clip-curator

YouTube 剪辑策展人 · 本页

1,294—只读MIT-0通过

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 Clip Curator

Analyze a long-form YouTube video (e.g. VTuber stream, podcast, lecture) and extract a ranked list of "clip candidates" with start/end timestamps, hook descriptions, click-worthy titles, and emotion tags. Optionally generate FCPXML for Premiere Pro / DaVinci Resolve, plus thumbnail briefs ready for an image AI.

When to use

Use this skill when the user needs to:

  • Turn a 1-3 hour stream into 5-10 short YouTube clip candidates
  • Reverse-engineer the editing thinking of a target clip channel
  • Get start/end seconds + title + hook for each clip — ready to cut
  • Emotion-tag each clip for thumbnail and promotion strategy
  • Bridge from raw long video to a Premiere Pro / DaVinci Resolve timeline
  • Suggest the most click-worthy moments without reviewing the full video

How it works

  1. Ask for the source video (YouTube URL, MP4 path, or transcript)
  2. Optionally ask for a "style template" channel (e.g. ちばちゃんねる) to mimic editing thinking
  3. Ask for the target clip count (default: 5) and duration target (short / medium / long)
  4. Analyze the transcript to find hooks, punchlines, emotion peaks, character moments
  5. Score each candidate by:

- Emotion intensity (laughter, surprise, chaos, cuteness) - Clear punchline / story structure - Quotable phrases / meme potential - Character trait expression - Standalone comprehensibility

  1. Output a ranked JSON list with start/end times, titles, hooks, and reasons

Output format

{
  "source_video": {"title": "...", "duration_min": 87},
  "template_style": "@ChannelChiba (chaos+character observation)",
  "clips": [
    {
      "rank": 1,
      "start_sec": 595,
      "end_sec": 932,
      "duration_sec": 337,
      "score": 0.95,
      "title_suggestion": "【ふざけるな】サイコロ振りながら偽フワワに応募してきたフブブにもこ田が本気でブチギレるwww",
      "hook_description": "ふぶき『ホロライブのふわふわしたとこからやってきたフブブです』+直後にカラカラ音→もこ田『ふざけるなよ!』の即ツッコミ",
      "expected_appeal": "笑い・カオス・ツッコミ",
      "emotion_tags": ["笑い", "カオス", "ツッコミ", "天然"],
      "peak_frame_sec": 658,
      "reason": "明確なパンチライン+キャラの濃い側面+ギャップ構造+ビジュアル化しやすい瞬間"
    }
  ]
}

Selection rules (built-in)

The skill uses these criteria when analyzing candidates:

High priority

  • Clear punchline / story structure — must have a beat that closes
  • Strong emotion peak — laughter, surprise, chaos, or cuteness above baseline
  • Character expression —天然 / 暴走 / ツッコミ / 暴言 / drysarcasm shines through
  • Standalone comprehensibility — viewer can understand without prior context

Medium priority

  • Quotable phrases — short impactful lines that meme well
  • Visual moment — facial expression / situation that thumbnails strongly
  • First 3 seconds hook — opens with strong statement or visual
  • Gap / contrast structure — serious situation × silly reaction etc.

Hard avoids

  • Pure gameplay walkthrough with no reaction
  • Long silence or downtime without payoff
  • Inside-joke moments that need 5+ minutes of context
  • Content that risks defamation / harm

Composition rules

  • Target length: 30-90 sec for short, 2-5 min for standard, 5-10 min for story
  • Open with the strongest 3 seconds
  • Maintain フリ→展開→オチ structure
  • Cut tempo: faster during chaos peaks, slower during character moments
  • Caption emphasis on power words: やばい / 神 / 草 / 終わった / ヤバ / うわ

Optional outputs

  • Premiere Pro FCPXML — drop into File > Import > XML, builds a timeline
  • DaVinci Resolve script — places clips on tracks, creates render queue
  • Thumbnail brief JSON — peak_frame_sec + emotion_tags + title hints for image AI
  • SRT subtitles — Whisper-derived per-clip captions, editable in any NLE

Tips for best results

  • Provide stream subtitles if available (auto-captions are OK but Whisper transcripts are better)
  • Specify a reference clip channel — output style adapts to that channel's thinking
  • For VTuber clips: include character name + game name so context-specific phrases score correctly
  • Ask for "3-5 clips" first to validate, then re-run for full set

平台分布

OpenClaw

95.36%
按下载量换算432

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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