Skill Seekers v3.2.0 добавляет извлечение обучающих материалов с YouTube для навыков Claude.

Skill Seekers v3.2.0 добавляет возможности извлечения видео в этот инструмент с открытым исходным кодом, который преобразует документацию в навыки для Claude. Теперь вы можете указать ему обучающее видео на YouTube и получить структурированный файл SKILL.md, который Claude может использовать в качестве постоянного контекста.

Как это работает

Основная команда:

skill-seekers video --url https://youtube.com/watch?v=... --enhance-level 2

Конвейер включает:

• Извлечение транскрипта с использованием YouTube API → yt-dlp → резервный вариант Whisper
• Извлечение ключевых кадров и их классификация (редактор кода, терминал, слайды, веб-камера)
• OCR на панелях с кодом с использованием ансамбля нескольких движков
• Отслеживание эволюции кода по кадрам (какие строки были добавлены/изменены/удалены)
• Двухэтапное улучшение ИИ для очистки

Двухэтапный рабочий процесс улучшения ИИ

Этап 1 отправляет исходный файл (зашумленный OCR + транскрипт) в Claude и просит его восстановить Хронологию Кода. Это исправляет ошибки OCR, такие как l/1 и O/0, удаляет просочившийся мусор интерфейса (панели Inspector, панели вкладок) и использует транскрипт повествования как контекст для того, каким должен быть код.

Этап 2 берет очищенный исходный файл и генерирует финальный SKILL.md — структурированный документ с шагами настройки, примерами кода и концепциями, извлеченными из обучающего видео.

Вы можете определять собственные рабочие процессы улучшения в YAML:

stages:
  - name: ocr_code_cleanup
    prompt: "Очистить артефакты OCR из блоков кода..."
  - name: tutorial_synthesis
    prompt: "Синтезировать обучающее повествование..."

Технические инсайты из разработки

• OCR на редакторах кода удивительно сложен из-за просачивания элементов интерфейса IDE (номера строк, маркеры сворачивания, панели вкладок) в текст
• Классификация кадров имеет значение — кадры с веб-камеры дают чистый мусор при OCR; их пропуск сократил мусорный вывод примерно на 40%
• Двухэтапный подход дал большой скачок в качестве, позволяя Claude видеть как контекст OCR, так и транскрипта для восстановления поврежденного кода

Другие поддерживаемые источники

• Сайты документации (предустановки для React, Vue, Django, FastAPI, Godot, Kubernetes и других)
• Репозитории GitHub (анализ AST, обнаружение паттернов)
• PDF и документы Word
• Вывод в форматы Claude, Gemini, OpenAI или RAG (LangChain, Pinecone, ChromaDB и т.д.)

Установка и настройка

Установите с помощью: pip install skill-seekers

Для видео зависимостей требуется настройка GPU: skill-seekers video --setup (автоматически определяет CUDA/ROCm/CPU)