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enstw/thesisbug2

Transkribiert ein YouTube-Video oder eine lokale Audio-/Videodatei in Klartext mit ./fw yt2sub. Nutze es, wenn eine Aufgabe gesprochene Inhalte als Text benötigt.

Was ist thesisbug2?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, gesprochene Inhalte aus YouTube-Videos oder lokalen Medien-Dateien in Klartext zu transkribieren, indem das Kommando `./fw yt2sub` ausgeführt wird. Sie ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen ein Benutzer eine YouTube-URL oder eine Mediendatei zum Transkribieren, Zusammenfassen oder Anschauen bereitstellt, sowie für das Erstellen von Notizen oder Aufgaben auf Basis von Vorträgen, Vorlesungen oder Podcasts. Die Fähigkeit versucht zunächst, die eingebetteten YouTube-Untertitel auf Chinesisch (zh-Hant) oder Englisch zu verwenden, und fällt bei Bedarf auf das lokale Modell `faster-whisper` zurück. Dadurch bietet sie eine optimierte und zuverlässige Alternative zu einer manuellen Pipeline aus `yt-dlp` und `whisper`, ideal für Entwickler, die Tools wie die Claude Code CLI, Cursor oder Codex verwenden. Die Benutzeranfrage muss lediglich die Ausführung von `./fw yt2sub` mit der entsprechenden Quelle auslösen; der Agent kümmert sich um den Rest.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/enstw/thesisbug2/tree/main/.agents/skills/yt2sub
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Dokumentation

Was macht thesisbug2?

Transkribiert ein YouTube-Video oder eine lokale Audio-/Videodatei in Klartext mit ./fw yt2sub. Verwende es, wenn eine Aufgabe gesprochene Inhalte als Text benötigt: Der Benutzer gibt eine YouTube-URL oder eine Mediendatei zum Transkribieren, Zusammenfassen oder Anschauen, oder möchte Notizen oder eine Aufgabe basierend auf einem Vortrag, einer Vorlesung oder einem Podcast erstellen. Es versucht zuerst YouTube-Untertitel (zh-Hant/en) und fällt auf das lokale faster-whisper zurück; verwende es daher anstelle einer selbst erstellten yt-dlp + whisper-Pipeline.

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