用途：获取任意 YouTube 视频的完整字幕，并按用户需求转化为摘要、博客文章、社交内容、引用、节目笔记或原始文本。
前置要求：需安装 Hyper MCP（https://app.hyperfx.ai/mcp），并在 https://app.hyperfx.ai/integrations 启用 YouTube 工具包，以提供 youtube_transcript 和 youtube_reader。若工具列表中无 youtube_transcript，应停止并提示用户在 Hyper 中启用 YouTube 工具包。
两个工具：youtube_transcript 用于获取原始字幕文本或带时间戳的分段，快速可靠，应优先使用，返回完整文本字符串及含 start/duration 的分段；youtube_reader 用于 AI 提取，如摘要、问答、主题分段、翻译、视觉描述，返回针对指令的自由格式答案。默认先用 youtube_transcript，需要原始文本无法提供的内容时再用 youtube_reader。
关键规则：youtube_transcript 需 15–30 秒，会启动隔离沙箱，应告知用户正在运行并需短暂等待；接受视频 ID 或完整 URL；不得编造字幕内容，必须先获取再总结；超过 2 小时的视频 youtube_transcript 可正常处理，仅在需要 AI 提取时才用 youtube_reader，因其在超长内容上可能触及 token 限制；部分视频禁用字幕，若 youtube_transcript 失败可尝试 youtube_reader 作为回退。
用法：调用 youtube_transcript(video_id_or_url="...", language="en")，language 可选，省略则自动检测。返回结构含 success、video_id、language、text、segments（text/start/duration）和 total_duration。多数任务用 text，需要时间戳（章节、片段引用、卡拉OK字幕）时用 segments。youtube_reader(url="...", instruction="...") 的指令示例包括提取定价相关说法、列出行动项、翻译成西班牙语、识别提及的工具或产品、标出主要章节及时间戳。
拿到字幕后可按需求产出：博客文章（重构为引言→分节→CTA，清理填充词，加小标题）、LinkedIn/Twitter 帖子（提取 1–2 个最尖锐见解，若为本人视频则用第一人称改写）、摘要（3–5 条要点）、节目笔记/描述（标题、两句话摘要、带时间戳章节、提及链接）、引用提取（从 segments 取逐字引用及起始时间戳）、邮件改写、研究/竞品分析。
限制：依赖 Hyper MCP 与 YouTube 工具包；部分视频无字幕；youtube_reader 在超长视频上可能触及 token 限制；资料未提供收费、价格或平台细节。