comment-mining について
comment-miningは、動画コメントから視聴者の質問、異議、要望を把握するスキルです。いいね数でテーマを重み付けし、引用と解釈を分けて示します。
主な機能
- 01質問・異議・要望の分類
- 02いいね数に基づく重み付け
- 03スパムや重複コメントの除去
- 04引用と分析の分離
活用シーン
- 01複数動画に共通する質問の把握
- 02異議や次に求められる話題の特定
- 03チャンネルやテーマへの反応の整理
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
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npx skills add https:/ / github.com/ tubelabhq/ youtube-research-skills --skill comment-miningインストール後、Claude Code で/comment-miningを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
コメント分析
概要
視聴者が何を尋ね、何に異議を唱え、次に何を求めているかを、本人たちの言葉で把握します。「いいね」は投票です。900件の「いいね」が付いた質問は、900人が尋ねているということです。引用は一字一句そのまま残し、その解釈は別の行に記載します。
ワークフロー
- 必要な場合にのみ、対象範囲を明確にします。デフォルトでは動画を10~15本にします。指定された動画があればそれを、なければチャンネルの最新動画(希望があれば人気動画)、それもなければ特定のトピックで突出して人気の動画を選びます。トピック別の動画を探すには、検索を1回行います。
- コメントは動画ごとに1本ずつ取得します。並列で取得すると結果が上書きされるためです。スパム、重複した行、投稿者本人の返信を除外します。
- 残りのコメントを、質問、異議、要望に分類し、「いいね」の数に応じて重み付けします。
出力形式
# 🗣️ Voice of Audience: {channel, topic or videos}
- **Biggest ask:** {one sentence, with likes and number of videos}
- **Sample:** {n} videos, {n} comments
## 🧵 Themes
1. **{Theme}**
- {n} videos · {total likes} likes
- "{best quote}" · [{video}]({video url})
- **What it means:** {one sentence}
| Comment (verbatim) | Type | Likes | Video (link) |
|---|---|---:|---|
## 💬 Their Words
- "{phrase}" · {n} times
## 💡 Video Ideas
1. **{Title}** · {the theme it answers}
- 長さ:約700語。テーマは5つ、コメントは8件、アイデアは3つです。
- 言葉遣い:平易な言葉と、短く完結した文を使います。文を圧縮しません。
- 箇条書き:引用と原文のタイトルを除き、各項目は1つの事実のみとし、25語未満にします。セクションや箇条書きは追加しません。
- 長くなりすぎる場合は、項目全体を削ります。引用は決して削らず、文を無理に短くまとめません。
- リンク:データ内のID、ハンドル、リンクから作成し、引用する動画、チャンネル、場面、ブランド、オファーすべてにリンクを付けます。推測でリンクを作成しません。
よくある落とし穴
publishedAtFromとclassificationQualityを指定せずに検索しないでください。classificationQualityは"neutral"以上に設定します。指定しないと、内容の薄い動画ばかりが検索結果に表示されます。- 言い換えを引用として提示しないでください。
- 3本以上の動画に現れないものをテーマとして扱わないでください。1本の動画にしか現れないものは、その動画への反応です。
- スパムを順位付けしないでください。書籍の宣伝やボットは、多くの「いいね」を集めることがあります。
- コメント欄が静かなことを、視聴者の満足と解釈しないでください。上位のコメントは肯定的な内容に偏ります。
- コメントが無効になっていることを調査結果として扱わないでください。「データなし」と記載します。
コメント
Markdown 対応