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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

封裝、交付已完成並通過 QA 的 Shorts 短片,並從中學習。

agentshift-shorts 是什麼?

此技能專為自動化處理已完成且通過 QA 審核的 YouTube Shorts 短片的封裝、交付與回饋循環而設計。它會將短片以 MP4 格式、標題、含來源的說明、標籤、固定留言等一併透過 Telegram 發布(審閱模式),並設定於台灣時間 19:00 發布。發布時會檢查 `PUBLISH_MODE` 是否為 `schedule` 且通過 OAuth 審核,確保僅在允許公開上傳時才實際發布。發布 48 小時後,技能會自動拉取 Shorts 的分析資料(平均觀看百分比、互動觀看次數、訂閱數),並將其整理為結構化格式附加到 `docs/LESSONS.md` 檔案中,包含主題、格式、鉤子、評分及結果。系統會保留表現超越頻道基準線的學習點,剔除未達標的項目,並避免從單一影片過度歸納。此外,技能會強制輪換視覺格式,確保連續三支 Shorts 不會使用相同格式。此技能支援命令列與 TELEGRAM_BOT_TOKEN、PUBLISH_MODE 等環境變數,可與 Claude Code 或 Cursor 等 AI 代理工具整合,適合需要數據驅動迭代 Shorts 策略的創作者或團隊。

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

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說明文件

  1. 透過 Telegram 交付(審閱模式):MP4 + 標題、含來源的說明、標籤、固定留言,發布時間為台灣時間 19:00,以及使用的 credit。
  2. 僅在 PUBLISH_MODE=schedule 且 OAuth 審核允許公開上傳時才發布。
  3. 48 小時後拉取 Shorts 分析資料(平均觀看百分比、互動觀看次數、訂閱數)。將結果附加到 docs/LESSONS.md:主題、格式、鉤子、評分、結果。保留超越頻道基準線的項目;刪除未達標的項目;不要從單一影片做出過度歸納。
  4. 輪換格式:連續三支 Shorts 不得使用相同的視覺格式。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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