用途：当用户粘贴 YouTube 视频链接或 11 位视频 ID 时，从字幕中提取视频里被明确提及的具名资源，包括链接、代码片段、书名、工具和人名，生成分类参考清单，写入 ~/youtube-reports/{date}-{slug}-{video_id}-extract.md。每条记录都带时间戳和逐字引用，不做总结、推荐、评判或排名。
主要能力：接受 11 位 ID、youtube.com/watch、youtu.be、shorts、embed、live 等链接形式；拒绝播放列表链接。流程分三步：Pass 1 提取视频结构（与其他技能共享缓存），Pass 2 按章节切分字幕并提取五类资源，Pass 3 合成报告。最终在终端打印统计面板，显示各类资源数量与 Notable 要点。
使用方式：需 Python 3.11+，并安装 yt-dlp 与 youtube-transcript-api。先运行 python3 "<SKILL_DIR>/scripts/doctor.py" 做依赖检查，再运行 python3 "<SKILL_DIR>/scripts/fetch.py" "<url-or-id>" --cache 抓取字幕与元数据，随后按 Pass 1–3 依次执行，缓存读写统一通过 cache.py read / cache.py write。所有 LLM 调用由宿主代理用自己的模型和认证完成，无需 API 密钥。
适用场景：需要整理视频中提到的资源清单、链接、代码、书籍、工具或人物时。
限制：仅处理英文且有字幕的视频；时长低于 180 秒、直播、无字幕、非英文或播放列表会被拒绝。纯视觉呈现、未被口述的内容无法提取。具体收费与价格信息暂未提供。