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enstw/thesisbug2

Transcrit une vidéo YouTube ou un fichier audio/vidéo local en texte brut avec ./fw yt2sub. À utiliser lorsqu'une tâche nécessite le contenu parlé sous forme de texte : l'utilisateur fournit une URL YouTube ou un fichier média à transcrire, résumer ou 觀看, ou souhaite des notes ou un devoir rédigé à partir d'une conférence, d'un cours ou d'un podcast. Essaie d'abord les sous-titres YouTube (zh-Hant/en) et se rabat sur faster-whisper local, donc à utiliser plutôt qu'un pipeline yt-dlp + whisper fait maison.

Qu'est-ce que thesisbug2 ?

Cette compétence permet de transcrire le contenu parlé d'une vidéo YouTube ou d'un fichier audio/vidéo local en texte brut à l'aide de la commande `./fw yt2sub`. Elle est conçue pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA qui ont besoin de convertir des enregistrements vocaux, des conférences, des cours ou des podcasts en texte pour une analyse, un résumé ou la rédaction de notes. La compétence optimise le processus en essayant d'abord de récupérer les sous-titres officiels YouTube (en priorité zh-Hant ou anglais), ce qui est plus rapide et plus précis. Si ceux-ci ne sont pas disponibles, elle passe automatiquement à un modèle whisper local (faster-whisper) pour une transcription hors ligne. Cette approche évite d'avoir à assembler manuellement un pipeline complexe avec yt-dlp et whisper, économisant du temps et des ressources. Elle prend en charge les fichiers locaux ainsi que les URL YouTube, ce qui en fait un outil polyvalent pour toute tâche nécessitant une transcription fiable et rapide.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/enstw/thesisbug2/tree/main/.agents/skills/yt2sub
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Documentation

Que fait thesisbug2 ?

Transcrit une vidéo YouTube ou un fichier audio/vidéo local en texte brut avec ./fw yt2sub. À utiliser lorsqu'une tâche nécessite le contenu parlé sous forme de texte : l'utilisateur fournit une URL YouTube ou un fichier média à transcrire, résumer ou 觀看, ou souhaite des notes ou un devoir rédigé à partir d'une conférence, d'un cours ou d'un podcast. Essaie d'abord les sous-titres YouTube (zh-Hant/en) et se rabat sur faster-whisper local, donc à utiliser plutôt qu'un pipeline yt-dlp + whisper fait maison.

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