
de media-extract-skill16
Extrait et analyse les médias (YouTube, articles web, audio/vidéo locaux, transcriptions). Produit des résumés structurés, des chapitres, des citations, des exemples de code et des analyses visuelles.
Media Extract est une compétence utilitaire qui ingère du contenu provenant de YouTube, de pages web, de fichiers locaux (vidéo, audio, PDF, texte) ou de transcriptions collées et renvoie des sorties structurées et analysables : des résumés, des horodatages de chapitres, des pépites d'information, des citations, des exemples de commandes/codes et des analyses visuelles via Gemini. Il peut télécharger des vidéos via yt-dlp, nettoyer des transcriptions de réunions (supprimer les horodatages et les mots de remplissage) et enrichir les sorties avec des métadonnées (chaîne, date de publication, durée, vues, mentions j'aime, engagement). La compétence se concentre sur des formats cohérents et compatibles avec les machines afin que les compétences en aval puissent consommer les résultats par programmation.
Utilisez cette compétence lorsqu'un utilisateur partage un lien YouTube, poste l'URL d'un article, télécharge ou indique un fichier média local, colle une transcription, ou demande explicitement de "nettoyer cette transcription", de "supprimer les horodatages" ou d'"analyser cette vidéo/cet article". Utile également pour le traitement par lots de playlists ou de dossiers de vidéos et pour extraire du code affiché visuellement à l'écran.
Idéalement conçu pour les agents ayant un accès aux fichiers et au web ainsi qu'une intégration Gemini (par exemple, Claude avec fichiers+outils, des agents utilisant les modèles visuels Gemini, ou d'autres environnements d'assistants capables d'exécuter des scripts locaux et d'appeler des API externes).
Media-extract est une compétence universelle d'extraction de médias gérant YouTube, les articles Web, les fichiers vidéo/audio locaux et les transcriptions. Elle route l'entrée selon le type (URL, fichier, texte collé) vers les flux appropriés (résumé, analyse visuelle, nettoyage, etc.). Le script Python (extract.py) est bien structuré avec une gestion d'erreurs propre, mais nécessite google-genai qui n'était pas installé, provoquant sa sortie avec un message d'erreur utile. Aucune préoccupation de sécurité trouvée — le chargement du .env est sûr, pas d'identifiants codés en dur, pas de valeurs par défaut destructrices, pas de modèles d'exfiltration.
google-genaiCompétence bien conçue avec un routage d'intention clair et une bonne divulgation progressive via references/workflows/. Le SKILL.md est complet avec des balises XML appropriées pour la structure. Le script a échoué uniquement en raison de la dépendance manquante google-genai, et non d'un bug de code. L'implémentation du chargement du .env est manuelle mais sécurisée (utilise os.environ.setdefault, ignore les commentaires). Légère déduction pour l'absence de type hints et l'utilisation de print pour les logs au lieu du module logging approprié.