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あらゆる YouTube 動画のトランスクリプト全文を取得し、要約、ブログ記事、ソーシャルコンテンツ、引用、番組ノート、または生テキストなど、ユーザーが必要とする形式に変換します。その後、クリック率の高いサムネイル、SEO 対策済みのタイトル、説明文を作成して、動画をアップロードできる状態にします。

ルーティング

ユーザーの意図	参照先
トランスクリプト、要約、再利用、引用、チャプター	このガイド（以下）
サムネイル、スタイルの模倣、SEO 対策済みのタイトル／説明文	references/thumbnails.md

要件

• Hyper MCP がインストールされていること。 https://app.hyperfx.ai/mcp
• サンドボックスでのテキストワークフロー： 接続済みカタログに ai_functions_run があり、サンドボックスツールキットが必要です。これらのスクリプトは、サンドボックスのツールブリッジ経由で LLM 呼び出しをインライン実行します。
• https://app.hyperfx.ai/apps で YouTube ツールキットが有効になっていること。youtube_video_transcripts_fetch と youtube_videos_read が利用できます。
• サムネイルのワークフローには、画像生成ツールキットとサンドボックスツールキットも必要です。

search("youtube_video_transcripts_fetch") で youtube_video_transcripts_fetch が見つからない場合は、そこで中止し、Hyper で YouTube ツールキットを有効にするようユーザーに伝えてください。

このスキルでツールを実行する方法

このスキルの各ツールは、正式なツール名で指定されています。利用中のサーフェスが提供する呼び出し方法で実行してください。

サーフェス	ツールを探す	実行する
MCP クライアント（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）	search("<what you want to do>")、次に describe("<name>")	call("<name>", {...})
Hyper CLI	hyperai search "<what you want to do>"、次に hyperai describe <name>	hyperai call <name> --json '{...}'

ツールが見つからない場合は、その連携機能がワークスペースに接続されていないか、有効になっていません。そこで中止し、接続すべき連携機能をユーザーに伝えてください。

2 つのツール — 適切なものを選ぶ

ツール	使用する場面	戻り値
youtube_video_transcripts_fetch	生のトランスクリプトテキストまたはタイムスタンプ付きセグメントが必要な場合。高速で信頼性が高く、まずこれを使用してください。	全文テキスト文字列と、開始／長さのタイムスタンプ付きセグメント
youtube_videos_read	動画から AI による抽出（要約、Q&A、トピック分割、翻訳、視覚的な説明など）が必要な場合。	指示に対する自由形式の回答

デフォルトでは、youtube_video_transcripts_fetch から始めてください。 生テキストでは得られない情報（視覚的な説明、翻訳、非常に長い動画からの構造化抽出など）が必要な場合は、youtube_videos_read を使用してください。

重要なルール

1. youtube_video_transcripts_fetch の実行には 15〜30 秒かかります。 隔離されたサンドボックスを起動します。処理中であり、少し時間がかかることをユーザーに伝え、停止したと思わせないようにしてください。
2. 動画 ID と完全な URL のどちらも使用できます。 "NZLAdOL9fP8" と "https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8" のどちらも機能します。
3. トランスクリプトの内容を捏造しないでください。 要約する前に必ず取得してください。特定の動画の内容について、学習時の知識に頼ってはいけません。
4. 非常に長い動画（2 時間超）： youtube_video_transcripts_fetch は問題なく処理できます。AI による抽出が特に必要な場合に限り、長い動画で youtube_videos_read を使用してください。非常に長いコンテンツでは、トークン制限に達する可能性があります。
5. トランスクリプトを利用できない場合： トランスクリプトが無効になっている動画もあります。youtube_video_transcripts_fetch が失敗した場合は、別の抽出方法を使用する youtube_videos_read を代替手段として試してください。

トランスクリプトの取得

youtube_video_transcripts_fetch(
    video_id_or_url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8",
    language="en"   # optional — omit to auto-detect
)

応答の構造：

{
  "success": true,
  "video_id": "NZLAdOL9fP8",
  "language": "English (auto-generated)",
  "text": "Full transcript as one string...",
  "segments": [
    { "text": "This week we launched Hyper MCP.", "start": 0.0, "duration": 3.2 },
    { "text": "It brings Hyper's built-in tools...", "start": 3.2, "duration": 4.1 }
  ],
  "total_duration": 342.0
}

ほとんどのタスクでは text を使用してください。チャプター、クリップの参照、カラオケ字幕など、タイムスタンプが必要な場合は segments を使用してください。

AI による抽出に youtube_videos_read を使用する

youtube_videos_read(
    url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8",
    instruction="Summarize the key points. Then list the main features demonstrated, with timestamps."
)

instruction の例：

• "価格または費用について述べられた主張をすべて抽出してください。"
• "言及されたアクション項目を順番に列挙してください。"
• "これをスペイン語に翻訳してください。"
• "話者が名前を挙げているツールや製品は何ですか？"
• "この動画の主なセクションを特定し、それぞれのタイムスタンプを示してください。"

トランスクリプトの活用方法

テキストを取得したら、ユーザーに必要なものを尋ねるか、文脈から判断してください。

ユーザーの希望	作成するもの
ブログ記事	トランスクリプトを「導入→各セクション→CTA」の構成に再編します。冗長な言葉を整理し、小見出しを追加します。
LinkedIn／Twitter の投稿	最も鋭い洞察を1～2つ抜き出します。ユーザー自身の動画の場合は、一人称で書き直します。
要約	重要なポイントを3～5個の箇条書きにまとめます。
ショーノート／説明文	タイトル、2文の要約、タイムスタンプ付きのチャプター、言及されたリンクを作成します。
引用の抽出	segments 配列から、start タイムスタンプ付きの逐語的な引用を抜き出します。
メールへの再利用	冒頭のフック、重要な洞察、CTAを含むストーリー形式のメールに書き直します。
調査／競合分析	話者が主張していること、推奨する製品、説明している課題を要約します。

サムネイルとSEO用パッケージ

サムネイルの作成や更新、上位表示されているサムネイルのスタイルの再現、ユーザーの顔の追加、SEO向けタイトル／説明文の生成については、references/thumbnails.md を読んでください。サムネイルのワークフローはすべて scripts/ 内のサンドボックススクリプト（generate_thumbnail.py、research_top_thumbnails.py、clone_top_thumbnail_style.py）として実行します。参照ドキュメントには、使用するスクリプトの案内と利用ルールが記載されています。

出力例

入力: "Get the transcript of https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8 and write a LinkedIn post from it"

フロー:

1. youtube_video_transcripts_fetch(video_id_or_url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8") を呼び出します
2. 返された text を読みます
3. 最も鋭い場面を1～2つ特定します。意外性や実用性があり、引用に適した内容は何でしょうか
4. フックと明確な要点を含め、話者の声（一人称）で LinkedIn の投稿を下書きします

入力: "Summarize this video for me: [URL]"

フロー:

1. youtube_video_transcripts_fetch(video_id_or_url="[URL]") を呼び出します
2. 余計な説明や冗長な言葉を加えず、重要なポイントを4～6個の箇条書きで返します

入力: "Make me a thumbnail like the top videos for 'AI agents'"

フロー:

1. references/thumbnails.md を読みます
2. query="AI agents" とユーザーのトピックを指定して、scripts/clone_top_thumbnail_style.py を実行します
3. 上位のサムネイルを提示して、ユーザーに順位を選んでもらい、chosen_rank を指定して再実行し、サムネイルを生成します

関連スキル

引き継ぐ状況	スキル
顧客調査のために YouTube 動画のコメントを収集する	customer-research
トピック別に上位の YouTube 動画を探す	youtube_videos_search_top を直接使用します
動画コンテンツを生成する	video-generation

タイトル案、説明文、サムネイルのコンセプトを作成するには、scripts/ 内の generate_seo_titles.py、generate_seo_description.py、analyze_thumbnail_concepts.py を実行してください。これらは、取得したトランスクリプトと動画のコンテキストを使い、サンドボックスから ai_functions_run を呼び出します。references/packaging-schemas.json にある出力仕様に従ってください。サムネイルの参照ドキュメントにはワークフローが説明されています。