read-podcast-workflow

用途：将 YouTube 播客从获取到发布串成一条流水线，最终产出精华摘要并发布到飞书知识库，可选转成海报图。\n\n两种入口：入口 A 为获取更新检查，运行 python3 /Users/ugreen/.claude/skills/read-youtube-feed/scripts/get_updates.py --days 2 拉取关注频道最近更新，展示列表后让用户按序号选择或跳过；入口 B 为直接处理，用户提供 YouTube 链接后运行 python3 /Users/ugreen/.claude/skills/read-youtube-transcript/scripts/get_transcript.py "YOUTUBE_URL" 提取字幕。\n\n主要流程：字幕提取成功后必须询问用户是否用 read-content-digest 处理；随后按 v2 格式生成内容，字段含文章标题（MMDD-中文一句话主题）、嘉宾、频道、日期、主题、播客地址、核心观点（10-15 条，含逻辑阐述）、精彩片段（3-5 个，保留嘉宾原话翻译）。本地保存到 /Users/ugreen/Documents/obsidian/每日播客/，命名为 MMDD-嘉宾名-主题关键词.md。之后用 python3 /Users/ugreen/.claude/skills/feishu-wiki/scripts/save_to_wiki.py --file ... --title ... --parent "TOSJwKzxTiFdiRk0aducHNBFntg" 写入飞书，返回本地与飞书链接并统计观点与片段数量。最后可选调用 markdown-to-image，通过浏览器 MCP 打开 https://madopic.thus.chat 粘贴优化后的 Markdown 并导出 PNG。\n\n适用场景：批量消化关注 AI 类 YouTube 频道的播客内容，生成结构化摘要归档并分享。资料列出了 21 个关注频道，分属 AI 教育、AI 产品、VC 投资、大厂研究、Vibe Coding、AI 新闻；新增频道需编辑 get_updates.py。\n\n限制与说明：依赖上述多个 Skill 及对应本地路径、飞书父节点 Token；字幕提取失败、飞书写入失败、网络超时均有对应处理方式。收费、价格、性能等资料未提供。