youtube-digest
YouTube 영상의 transcript를 가져와서 요약, 인사이트, 한글 번역을 생성하고, 3단계 퀴즈(총 9문제)로 학습 이해도를 테스트합니다. 퀴즈 후 Deep Research 옵션으로 웹 심층 조사도 가능. "유튜브 정리", "영상 요약", "transcript 번역" 요청에 사용.
When & Why to Use This Skill
YouTube Digest is a comprehensive Claude skill designed to transform video content into structured knowledge. It automates the extraction of YouTube transcripts to generate concise summaries, actionable insights, and high-quality Korean translations. Beyond simple summarization, it facilitates active learning by creating a 9-question quiz across three difficulty levels and offers a 'Deep Research' feature for exhaustive web-based follow-up on video topics.
Use Cases
- Efficient Learning & Summarization: Quickly extract core concepts and key takeaways from long educational videos, lectures, or webinars without manual note-taking.
- Language Localization: Translate foreign language YouTube content into Korean with high accuracy, utilizing web search to ensure technical terms and proper nouns are correctly identified.
- Knowledge Retention & Assessment: Use the automated 3-tier quiz system (Basic, Intermediate, Advanced) to test comprehension and reinforce memory of the video material.
- In-depth Topic Research: Leverage the Deep Research option to perform secondary web investigations on specific entities or complex subjects mentioned in a video for a broader context.
| name | youtube-digest |
|---|---|
| description | This skill should be used when the user asks to "유튜브 정리", "영상 요약", "transcript 번역", "YouTube digest", "영상 퀴즈", or provides a YouTube URL for analysis. Extracts transcript, generates summary/insights/Korean translation, and tests comprehension with 9 quiz questions across 3 difficulty levels. Optional Deep Research for web-based follow-up. |
YouTube Digest
YouTube 영상 분석 → 요약/인사이트/번역 문서 생성 → 퀴즈 테스트.
워크플로우
1. 메타데이터 수집
scripts/extract_metadata.sh "<URL>"
추출: title, description, channel, upload_date, duration, tags
2. Transcript 추출
scripts/extract_transcript.sh "<URL>" [output_dir]
우선순위: 수동 자막(ko→en) > 자동 생성 자막(ko→en)
3. 맥락 파악 (WebSearch)
웹 검색으로 고유명사 정확한 표기 수집:
"{영상 제목}" {채널명} summary"{발표자명}" {주제 키워드}
4. Transcript 교정
자동 자막의 고유명사 오인식을 웹 검색 결과로 대체:
- Kora → Cora, cloud code → Claude Code, every → Every.to
5. 문서 생성
---
title: {영상 제목}
url: {YouTube URL}
channel: {채널명}
date: {업로드 날짜}
duration: {영상 길이}
processed_at: {처리 일시}
---
# {영상 제목}
## 요약
{3-5문장 요약 + 주요 포인트 3개}
## 인사이트
### 핵심 아이디어
### 적용 가능한 점
## 전체 스크립트 (한글 번역)
[00:00] ...
6. 파일 저장
위치: research/readings/youtube/{YYYY-MM-DD}-{sanitized-title}.md
7. 학습 퀴즈
3단계 × 3문제 = 총 9문제. AskUserQuestion으로 각 단계 3문제 동시 출제.
| 단계 | 난이도 | 출제 기준 |
|---|---|---|
| 1 | 기본 | 핵심 인사이트, 주요 개념 |
| 2 | 중급 | 인사이트 + 세부 내용 연결 |
| 3 | 심화 | 세부 내용, 적용/분석 |
문제 유형 상세: references/quiz-patterns.md
결과 처리
틀린 문제에 대해 정답과 해설 제공 후, 문서 끝에 퀴즈 결과 추가:
## 퀴즈 결과
총점: 7/9 (78%) | 1단계 3/3 ✅ | 2단계 2/3 | 3단계 2/3
### 오답 노트
**Q5**: {질문}
- 선택: B → 정답: C
- {1-2문장 해설}
8. 후속 선택
퀴즈 완료 후 AskUserQuestion:
- 한 번 더 퀴즈: 다른 문제로 재테스트
- Deep Research: 웹 심층 조사 (
references/deep-research.md참조) - 종료: 마무리
참고사항
자막 언어 우선순위
- 한국어 수동 → 2. 영어 수동 → 3. 한국어 자동 → 4. 영어 자동
불완전한 자막 처리
- 고유명사 오인식: 4단계에서 일괄 대체
- 이해 불가 부분:
[불명확]표시
yt-dlp 옵션
--list-subs: 자막 목록 확인--cookies-from-browser chrome: 로그인 필요 시
리소스
scripts/extract_metadata.sh- 메타데이터 추출scripts/extract_transcript.sh- 자막 추출references/quiz-patterns.md- 퀴즈 문제 유형 상세references/deep-research.md- Deep Research 워크플로우