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carelvniekerk/okf-kb

YouTube動画を取り込み、生の素材を取得し、文字起こしの品質を評価し(自動キャプションが使えない場合はMLX Whisperを実行)、ffmpegでキーフレームを抽出し、構造化されたディスカッション記事をraw/videos/に書き込みます。コミットは行わず、/kb:compileで記事をWikiに統合します。

okf-kb とは?

このスキルは、YouTube動画を取得し、その内容を構造化されたディスカッション記事として整理するためのものです。動画の自動キャプションをダウンロードし、その品質を評価します。自動キャプションが不十分な場合には、MLX Whisperを使って高品質な文字起こしを実行します。さらに、ffmpegを使って動画から重要なキーフレームを抽出し、視覚的なコンテキストを記事に追加できます。最終的な成果物であるマークダウン形式の記事は`raw/videos/`ディレクトリに保存され、コミットは行いません。この記事をWikiに統合するには、別途`/kb:compile`コマンドを使用します。このスキールは、知識ベース(Knowledge Base)の一部として動画コンテンツを体系的に文書化したいClaude Codeユーザーに特に役立ちます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/carelvniekerk/okf-kb/tree/main/plugins/kb-video/skills/video

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プレビュー

スキル README より

フレーム1
フレーム2

ドキュメント

okf-kb は何をしますか?

YouTube動画を取り込み、生の素材を取得し、文字起こしの品質を評価し(自動キャプションが使えない場合はMLX Whisperを実行)、ffmpegでキーフレームを抽出し、構造化されたディスカッション記事をraw/videos/に書き込みます。コミットは行わず、/kb:compileで記事をWikiに統合します。

機能

  • YouTube動画の自動キャプションをダウンロード
  • キャプションの品質を自動評価
  • 低品質の場合、MLX Whisperで文字起こし
  • ffmpegを使ってキーフレームを抽出
  • 構造化されたマークダウン記事を生成
  • raw/videos/に記事を保存(コミットなし)

使用方法

# スキルを実行
/kb:ingest <YouTube URL>

必須条件

  • yt-dlp(YouTube動画のメタデータとキャプション取得用)
  • ffmpeg(フレーム抽出用)
  • mlx-whisper(オプション、高品質文字起こし用)

出力例

生成される記事は以下の構造になります:

# 動画タイトル

- **URL**: [video link](https://youtube.com/watch?v=...)
- **公開日**: YYYY-MM-DD
- **文字起こしソース**: auto-captions / mlx-whisper

## 概要

動画の簡潔な要約。

## 議論

動画の内容に関する詳細な分析と考察。

## キーフレーム

![フレーム1](frames/frame_001.jpg)
![フレーム2](frames/frame_002.jpg)

注意事項

  • このスキルは自動的にコミットを行いません。
  • 記事をWikiに統合するには、/kb:compileを実行してください。
  • raw/videos/ディレクトリが存在することを確認してください。

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