用途：围绕 YouTube 视频做内容处理与包装。一方面抓取字幕并改写为摘要、博客文章、社交内容、金句、节目笔记或纯文本；另一方面为上传做包装，包括高点击率缩略图、SEO 标题和描述。
主要能力：youtube_video_transcripts_fetch 返回完整字幕文本与带 start/duration 的分段，适合摘要、章节、引用等；youtube_videos_read 提供 AI 提取，如摘要、问答、主题分段、翻译、画面描述。缩略图与 SEO 包装走 references/thumbnails.md，相关脚本包括 generate_thumbnail.py、research_top_thumbnails.py、clone_top_thumbnail_style.py，以及 generate_seo_titles.py、generate_seo_description.py、analyze_thumbnail_concepts.py。
使用方式：需安装 Hyper MCP（https://app.hyperfx.ai/mcp），并在 https://app.hyperfx.ai/apps 启用 YouTube 工具包，提供 youtube_video_transcripts_fetch 与 youtube_videos_read；文本工作流还需 ai_functions_run 与沙箱工具包，缩略图工作流另需图像生成与沙箱工具包。MCP 客户端用 search 与 describe 查找、call 调用；Hyper CLI 用 hyperai search、hyperai describe、hyperai call。默认先抓字幕，需要画面描述、翻译或长视频结构化提取时再用 youtube_videos_read。视频 ID 与完整 URL 均可。
适用场景：字幕转博客、LinkedIn/Twitter 帖子、摘要、节目笔记、金句提取、邮件改写、竞品研究，以及缩略图风格克隆与 SEO 标题描述生成。
限制：抓取字幕约需 15–30 秒；部分视频禁用字幕，失败时可改用 youtube_videos_read；超长视频（>2 小时）用 youtube_videos_read 可能触及 token 上限；不得凭训练知识编造字幕内容，必须先抓取再总结。若搜索不到 youtube_video_transcripts_fetch，应停止并提示用户在 Hyper 中启用 YouTube 工具包。