用途：对 YouTube 视频做综合分析，支持内容类型检测、按格式区分的专用分析流程（教程/理财/通用等）、长视频的多智能体编排，以及针对教程类内容可选地交叉参考 GitHub 仓库。
主要能力：通过四个带阻塞门的阶段运作。阶段1做来源选择，提取转写文本、元数据和字数，判定转写质量。阶段2为交互式配置，确定类别、格式、输出选项、深度、关注点、仓库 URL 和交付模式。阶段3做多智能体扩容与仓库探索，按 token 估算分区，教程或课程可并行运行三个探索智能体。阶段4分发工作流并合成，教程类还会提取包列表写入包数据库。编排者本身不做分析，内容提取、处理和写作全部委派给子智能体。
使用方式：解析调用参数在阶段1之前完成，支持 --chat（内联交付、不写文件）和 --document（默认，保存文件）。需先验证外部工具：yt-dlp — pip install yt-dlp 或 brew install yt-dlp；youtube_transcript_api — pip install youtube-transcript-api；bun — curl -fsSL https://bun.sh/install | bash。用 command -v yt-dlp && command -v youtube_transcript_api && command -v bun 检查。运行前用 pwd 捕获 invocationCwd。运行环境要求调用智能体具备 Agent/Task、AskUserQuestion、Write/Edit、Bash、Read、Grep 工具。
适用场景：分析教程、课程、理财、访谈、讲座或通用 YouTube 视频，输出可保存为 Markdown 文件或直接在对话中讨论，教程类可同时探索配套代码仓库。
限制：具体收费、价格、平台支持范围等资料暂未提供。包数据库路径为 ~/.config/youtube-analyzer/package-db.json，首次使用时创建。输出目录从 ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.claude/youtube-analyzer.local.md 解析，否则会提示用户一次并持久化。阶段4.6 清理会执行 rm -rf "{scratchpad}/repo-explore/"。更多机制详见技能内的 references/.md 与 workflows/.md 文件。