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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

Paketieren, ausliefern und aus einer fertigen YouTube Short lernen. Nach bestandener QA-Prüfung verwenden.

Was ist agentshift-shorts?

Dieses Skill automatisiert den End-to-End-Workflow für die Veröffentlichung von YouTube Shorts und deren anschließende Analyse. Es ist für Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex gedacht, die den Publishing-Prozess nach einer erfolgreichen Qualitätssicherung steuern. Das Skill stellt sicher, dass Shorts über Telegram in einem Review-Modus ausgeliefert werden – inklusive MP4, Titel, Quellen, Tags, Pinned Comment und geplanter Post-Zeit um 19:00 Uhr IST. Die Veröffentlichung erfolgt nur, wenn der `PUBLISH_MODE=schedule` gesetzt ist und ein OAuth-Audit öffentliche Uploads erlaubt. Nach 48 Stunden zieht das Skill automatisch Shorts-Analysedaten (durchschnittliche Aufrufrate, engagierte Aufrufe, neue Abonnenten) und hängt die Ergebnisse an `docs/LESSONS.md` an. Dabei werden Kennzahlen mit dem Kanaldurchschnitt verglichen: Nur Videos, die den Durchschnitt übertreffen, werden als erfolgreich vermerkt; aus einem einzelnen Video wird nicht generalisiert. Zudem erzwingt das Skill eine Formatrotation, sodass nie drei Shorts hintereinander das gleiche visuelle Format haben.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bsaisuryacharan/agentshift-shorts/tree/HEAD/skills/shorts-publish-learn

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Dokumentation

  1. Auslieferung über Telegram (Review-Modus): MP4 + Titel, Beschreibung mit Quellen, Tags, Pinned Comment, Post-Zeit 19:00 Uhr IST, verwendete Credits.
  2. Nur veröffentlichen, wenn PUBLISH_MODE=schedule gesetzt ist und ein OAuth-Audit öffentliche Uploads erlaubt.
  3. Nach 48 Stunden Shorts-Analysedaten abrufen (durchschnittliche Aufrufrate, engagierte Aufrufe, Abonnenten). Anhängen an docs/LESSONS.md: Thema, Format, Hook, Bewertungen, Ergebnis. Behalten, was den Kanaldurchschnitt übertroffen hat; verwerfen, was nicht; aus einem einzelnen Video keine Verallgemeinerungen ableiten.
  4. Formatrotation: Niemals drei Shorts in Folge im gleichen visuellen Format.

Individual skills in this repo

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