用途：当某主题适合用视频讲解（演示、教程、演讲等）时，按主题查找并总结 YouTube 视频；若已有具体 URL，应改用字幕提取类技能。
主要能力：两种模式。独立模式（默认）搜索、抓取字幕、排名并返回带摘要、时效标识与观看建议的推荐；NotebookLM 供给模式在用户确认视频后，把每个视频保存为兼容 notebooklm-mode 的来源文件（含元数据、URL、字幕摘录、视觉/演示说明、摘要、时效状态）。流程为：搜索（ddgs videos，过滤 publisher 为 YouTube）→ 资格评分（启发式或 LLM）→ 抓取字幕（前 3-4 个）→ 审查（相关性评分与摘要要点，超 40K 字符自动分块）→ 格式化输出。
使用方式：依赖安装 pip install ddgs "youtube-transcript-api<1.0" jinja2 pyyaml；注意必须锁定 youtube-transcript-api 小于 1.0，否则抓取静默失败。常用命令：python scripts/search_and_summarize.py "python async tutorial"；可加 --top 3、--no-freshness、--format json、--export-vault /path/to/vault。主要参数默认：max_candidates 8、qualify_top_k 4、transcript_top_k 3、final_top_k 2、min_transcript_chars 500、chunk_size 40000。LLM 资格与审查为可选，通过覆盖 call_llm() 启用，失败时回退启发式评分。
适用场景：查找教程、演示、演讲类视频；以视频为来源构建落地材料。
限制：无 YouTube API，依赖 DuckDuckGo 视频索引，可能漏掉较新或未收录视频；字幕可用率约 50-70%，自动字幕可能有误；DDG 可能限流；LLM 全字幕审查每视频约 5-15K token；优先英语；云主机 IP 可能被 YouTube 屏蔽；不做真实画面分析，仅凭元数据判断视频是否可能含演示。