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数据来源：[Zara's AI Learning Library](https://zara.faces.site/ai)

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```bash

# 默认获取最近 2 天更新

python3 scripts/get_updates.py

# 获取最近 7 天（一周）的更新

python3 scripts/get_updates.py --days 7

# Markdown 格式输出（带可点击链接）

python3 scripts/get_updates.py --markdown

# 获取播放量（会增加请求时间）

python3 scripts/get_updates.py --views

# 组合使用

python3 scripts/get_updates.py --days 7 --markdown --views

```

当用户说：

• "获取播客更新" → --days 2
• "获取近一周的播客更新" / "这周有什么新播客" → --days 7
• "获取近三天的播客更新" → --days 3
• "获取本月的播客更新" → --days 30

每个播客更新包含：

• 标题：可点击的 YouTube 链接
• 频道：来源频道名称
• 日期：发布日期
• 时长：视频时长（使用 --views 参数）
• 播放量：视频观看次数（使用 --views 参数）
• 摘要：约 300-400 字的内容摘要（从视频描述自动提取）

当向用户展示播客更新时，Agent 需要：

1. 标题翻译：将英文标题翻译成中文，保留关键术语
2. 嘉宾介绍：详细介绍嘉宾背景（100-150字），包含：

- 嘉宾姓名和当前职位

- 所在公司/机构及其知名度

- 嘉宾的代表作品或成就

- 为什么这个人值得关注

1. 内容摘要：用中文描述播客主要讨论的话题（150-200字）
2. 推荐理由：说明为什么这期播客值得听

输出模板

```

{序号}. [{中文标题}]({链接})

{频道} | {日期} | ⏱ {时长} | 👁 {播放量}

嘉宾介绍：{嘉宾姓名} 是 {公司} 的 {职位}。{公司介绍}。{嘉宾成就}。{为什么值得关注}。

内容摘要：本期播客讨论了...（150-200字中文描述）

```

当用户说"获取播客更新"时：

Step 1: 获取更新列表

运行脚本获取最近 2 天的更新：

```bash

python3 /Users/ugreen/.claude/skills/youtube-feed/scripts/get_updates.py --days 2

```

Step 2: 展示更新列表

向用户展示格式化的更新列表：

```

📺 最近 2 天共有 N 个新播客更新：

1. 【Lenny's Podcast】

📌 视频标题

🕐 2026-01-30 15:00

🔗 https://www.youtube.com/watch?v=xxx

📝 简要描述...

1. 【No Priors】

...

```

Step 3: 用户选择

询问用户：

```

请选择要处理的播客（输入序号，如 1 或 1,3）：

```

Step 4: 连接到 podcast-workflow

用户选择后，调用 podcast-workflow Skill 进行完整处理：

1. 提取字幕
2. Content-digest 处理
3. 保存到飞书

编辑 scripts/get_updates.py 中的 CHANNELS 列表：

```python

CHANNELS = [

("频道名称", "channel_id", "@handle"),

# ...

]

```

获取 channel_id 的方法：

1. 打开频道页面
2. 查看页面源码，搜索 "channelId"
3. 或使用在线工具如 https://commentpicker.com/youtube-channel-id.php

本 Skill 是播客处理流程的第一步：

```

youtube-feed → 用户选择 → podcast-workflow → 飞书

↓ ↓ ↓

获取更新 挑选播客 字幕+处理+发布

```

用户： 获取播客更新

Agent：

1. 运行 get_updates.py
2. 展示更新列表
3. 询问用户要处理哪个

用户： 处理第 2 个

Agent：

1. 调用 podcast-workflow
2. 提取字幕
3. 询问是否 content-digest
4. 处理并保存飞书