我用Claude Code親手搭了一套視頻轉講稿工具，全程沒寫一行代碼
整理版優先睇
用Claude Code零代碼整咗套視頻下載轉講稿工具，仲用Skill-creator評估調優
呢篇文章係作者自己嘅實戰經驗。佢見到Anthropic更新咗Skill-creator，加入咗完整評估體系，於是決定由零開始，用Claude Code整出一套視頻處理工具。作者嘅處境係一個想自動化工作流嘅開發者，佢想解決嘅問題係：點樣唔寫code就用AI建立可靠嘅技能包，而且確保佢哋識得正確觸發。佢嘅結論係：Skills本身係共識，但評估體系先係真正補返嘅關鍵；全程零代碼，門檻極低，值得大家試。
文章首先介紹咗Skills嘅概念——即係畀Claude掛上去嘅「技能包」，而Skill-creator就係用嚟創造其他Skills嘅母技能。新版Skill-creator加入咗三個評估代理（analyzer、comparator、grader）同完整腳本，令你可以量化技能效果。作者跟住示範點樣逐步建立兩個Skill：一個係yt-dlp視頻下載，另一個係視頻轉講稿，而且仲遇到咗B站cookies同ffmpeg合併嘅實際問題。
最後，佢用Skill-creator嘅描述調優功能解決咗兩個Skill嘅觸發衝突，自動生成測試集同可視化界面，優化咗觸發邏輯。作者強調，呢套評估體系解決咗以前做完Skill唔知好唔好用嘅痛點，令數據擺出來，好不好用一眼見真章。
- Skills係畀Claude掛上嘅技能包，而Skill-creator係用嚟創造Skills嘅母技能，新版加入咗完整評估體系。
- 作者全程無寫一行code，用Claude Code自動完成安裝依賴、創建Skills、測試調優。
- 實戰中遇到B站cookies加密同ffmpeg缺失問題，分別用Chrome擴展同winget安裝解決。
- Skill-creator嘅描述調優功能可以自動生成測試用例（含邊界情況）同可視化界面，防止Skills觸發衝突。
- 評估體系係Skills生態最關鍵嘅環節，令你可以量化技能效果，唔再靠自我感覺。
Anthropic Skills 倉庫
包含Skill-creator及所有Skills源碼
yt-dlp
支援1000+網站嘅視頻下載工具
ffmpeg
用於合併視頻與音頻文件
Get cookies.txt LOCALLY
Chrome擴展，用於導出B站cookies解決登錄問題
Skills係乜？點解Skill-creator咁重要？
Skills就係畀Claude掛上去嘅「技能包」。雖然Claude本身好叻，但某啲任務佢唔擅長，或者你想佢跟特定規則做。Skills就係將呢啲規則、流程、工具使用方式寫成一個SKILL.md檔，放喺.claude/skills/目錄下，Claude讀到之後就會照做。
Skills就係畀Claude掛上去嘅「技能包」
而Skill-creator，就係用嚟創造其他Skills嘅母技能。作者話，舊版做完Skill完全唔知好唔好用，全靠自我感覺。新版Skill-creator補返呢個痛點，加入咗評估體系，包括評估代理、基準測試同描述調優工具。
第一步：更新Skill-creator
作者喺Claude Code直接叫佢去GitHub拉取最新版Skill-creator，自動安裝到指定目錄。成個過程一兩分鐘就搞掂。
skill-creator/
├── SKILL.md
├── agents/
│ ├── analyzer.md
│ ├── comparator.md
│ └── grader.md
├── eval-viewer/
│ ├── generate_review.py
│ └── viewer.html
└── scripts/
├── improve_description.py
├── run_eval.py
├── run_loop.py
└── ...agents/入面係三個評估代理，scripts/係評估、基準測試、描述調優嘅完整腳本
第二步：整yt-dlp視頻下載Skill
作者叫Claude Code將yt-dlp整成一個Skill，佢自動做咗三件事：檢測未安裝時自動pip install、創建SKILL.md、寫好觸發條件同下載命令。
自動pip install yt-dlp
測試B站連結時遇到兩個插曲：第一個係B站需要登錄cookies，而Chrome 127+加密咗，要用Get cookies.txt LOCALLY擴展導出；第二個係視頻同音頻分開下載，要用ffmpeg合併。Claude Code都自動搞掂咗。
- 1 B站cookies問題：裝Chrome擴展Get cookies.txt LOCALLY，登錄後導出cookies檔案擺到指定路徑。
- 2 ffmpeg缺失：Claude Code用winget install ffmpeg安裝，然後自動合併兩個檔案成完整mp4。
第三步：整視頻轉講稿Skill
作者要求Claude Code創建一個Skill：畀一條視頻連結，就能輸出文字版講稿，如果係外語就同時畀原文同中文版。Claude Code問咗幾個細節（輸出格式、無字幕時用Whisper？保存位置？）之後就自動創建好。
自動檢測到英文字幕（en-orig）
測試用一個英文YouTube片，結果好乾淨：提取字幕、清洗、翻譯成中文，輸出兩個檔案（原文版同中文版），中文翻譯好流暢。
第四步：解決兩個Skill嘅觸發衝突
問題嚟喇：yt-dlp同video-transcript嘅觸發條件都係「畀一個視頻連結」，Claude點知你想下載定係要講稿？作者用Skill-creator嘅描述調優功能搞掂。
用Skill-creator嘅描述調優功能
- 1 自動修改YAML描述，加上明確邊界說明，例如yt-dlp描述末尾加「Do NOT use when user wants text/transcript」。
- 2 自動生成兩組測試用例（每組20條），包括10條應該觸發同10條唔應該觸發嘅情況，仲有故意嘅邊界case。
- 3 生成HTML可視化界面，喺瀏覽器逐條確認觸發開關，匯出後後台最多跑5輪迭代，自動將最優描述寫返落SKILL.md。
作者話呢個可視化界面好實用，見到邊啲Case判斷錯可以直接改，唔使自己諗規則。
幾點感受同建議
作者總結：Skills已經係共識，但評估體系先係真正補返嘅關鍵。新版Skill-creator解決咗做完Skill唔知好唔好用嘅痛點。全程零代碼，門檻極低。
評估體系先係真正補返嘅關鍵
- 將Skill-creator更新到最新版。
- 將日常最高頻嘅工作流整成一個Skill。
- 用評估體系跑一遍，睇下效果。
最近睇到一篇文章（https://mp.weixin.qq.com/s/vjMG8i7DwQ7R2B1C4AVQdA ），介紹Anthropic靜靜雞更新咗Skills生態入面嘅核心工具——Skill-creator。
睇完之後我決定自己動手整返一次，由零開始，成個過程記錄低。
先講結論
成個過程落嚟，我完成咗呢幾件事：
•將Skill-creator更新到最新版（支援評估、基準測試、描述調優）•做咗一個yt-dlp影片下載Skill，支援YouTube、B站等1000+網站•做咗一個影片轉講稿Skill，英文影片自動輸出中英雙語講稿•用可視化界面確認咗兩個Skill嘅觸發測試集，防止衝突
全程冇手寫一行代碼，Claude Code自己搞掂曬。
咩係Skills？
簡單講，Skills就係畀Claude掛上去嘅「技能包」。
Claude本身好勁，但有啲任務佢唔擅長，或者你想佢跟返你嘅規矩嚟做。Skills就係將呢啲規則、流程、工具使用方式，寫成一個SKILL.md檔案，放喺.claude/skills/目錄下面，Claude讀到之後就知點樣做嘢喇。
而Skill-creator，係用嚟創造其他Skills嘅母技能。今次佢迎嚟咗重大更新，加咗完整嘅評估體系。
第一步：更新Skill-creator
喺Claude Code入面直接講呢句：
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator，這個skills更新了，幫我更新到最新版本，安裝到 C:\Users\Administrator\.claude\skills\ 目錄下Claude Code會自動去GitHub拉返曬所有檔案，大概一兩分鐘就搞掂。
更新後嘅目錄結構係咁樣：
skill-creator/
├── SKILL.md
├── agents/
│ ├── analyzer.md
│ ├── comparator.md
│ └── grader.md
├── eval-viewer/
│ ├── generate_review.py
│ └── viewer.html
└── scripts/
├── improve_description.py
├── run_eval.py
├── run_loop.py
└── ...agents/入面係三個評估代理，scripts/入面係評估、基準測試、描述調優嘅完整腳本。呢啲就係新版嘅核心能力。
第二步：整yt-dlp影片下載Skill
同Claude Code講：
幫我把 https://github.com/yt-dlp/yt-dlp 做成一個skill，能從YouTube、B站等視頻網站下載視頻到本地佢自動做咗三件事：
1.偵測到yt-dlp未安裝，自動pip install yt-dlp2.創建C:\Users\Administrator\.claude\skills\yt-dlp\SKILL.md3.寫好觸發條件、下載指令、常見報錯處理
Skill建立好之後，我直接掟咗一個B站連結測試。遇到咗兩個小插曲：
插曲一：B站需要登入cookies
Chrome 127+對cookies做咗新加密，yt-dlp冇辦法直接讀取。解決方法係裝一個Chrome擴充功能Get cookies.txt LOCALLY，喺B站登入狀態下導出cookies檔案，儲存去到：
C:\Users\Administrator\.claude\cookies\www.bilibili.com_cookies.txt插曲二：影片同音頻係分開嘅
下載完發現有兩個檔案，影片檔案同音頻檔案冇合併。原因係唔見咗ffmpeg。叫Claude Code執行：
幫我安裝ffmpeg然後合併這兩個文件它用winget install ffmpeg安裝好之後，自動揾到ffmpeg路徑，合併咗成一個完整嘅mp4。
最終下載成功，49MB嘅完整影片檔案。
第三步：整影片轉講稿Skill
同Claude Code講：
我想創建一個skill，我希望能夠實現我給了一個視頻連結，它能夠把文字版的講稿發給我，如果是別的語言，最好是把原語言版和中文版的講稿文檔給我。佢問咗幾個細節問題，例如輸出格式、冇字幕時係咪用Whisper轉寫、儲存位置等。確認之後，Skill好快就建立好。
測試用嘅係一個英文YouTube影片，結果：
•自動偵測到英文字幕（en-orig）•提取並清洗成純文字•翻譯成中文•輸出兩個檔案：視頻標題_en.txt 和 視頻標題_中文.txt
效果非常乾淨，中文翻譯都好流暢，完全用得。
第四步：解決兩個Skill嘅觸發衝突
而家問題嚟喇。
yt-dlp同video-transcript，觸發條件都係「畀一個影片連結」。Claude點知你想下載影片，定係想要講稿？
呢個就需要用Skill-creator嘅描述調優功能。
同Claude Code講：
我現在有兩個skill都跟視頻連結相關，一個是yt-dlp負責下載視頻，一個是video-transcript負責生成講稿，我擔心觸發會打架，請幫我用skill-creator優化這兩個skill的描述，防止衝突。佢做咗幾件事：
首先，幫兩個Skill嘅YAML描述加咗明確嘅邊界說明。例如yt-dlp嘅描述尾尾加咗：
Do NOT use this skill when the user wants text, transcript, lecture notes, or subtitle text — use video-transcript for that.
然後，自動生成了兩組測試用例，每組20條：
•10條「應該觸發」嘅情況•10條「唔應該觸發」嘅情況
邊界case設計得幾得意，專門將模糊地帶放埋入去，例如「幫我下載呢條片嘅字幕」呢種兩邊都可能觸發嘅情況。
最後，生成咗一個HTML可視化界面，喺瀏覽器入面打開：
界面入面每一條測試用例右邊都有開關，標住Yes/No，你可以逐條確認。覺得邊條判斷唔啱，直接撥開關或者刪咗佢。確認完撳Export Eval Set導出，優化循環就會喺後台啟動，最多跑5輪迭代，自動將最優描述寫返入SKILL.md。
幾點感受
Skills已經係共識，但評估體系先係缺咗嗰塊。
而家個個都知道Skills重要，各式各樣技能包周圍都係。但整完之後好唔好用、觸發準唔準、有冇冗餘，幾乎冇人認真量化過。新版Skill-creator補返嘅，正正係呢個最關鍵嘅環節。
新版Skill-creator解決咗最大嘅痛點。
以前整完一個Skill，完全唔知好唔好用，全靠自己感覺。而家有咗評估體系，數據擺出嚟，好唔好用一眼就睇到。
全程零代碼。
由安裝依賴到建立Skill到測試調優，我冇手動寫過一行代碼。呢個對於唔識寫程式嘅人嚟講，門檻好低。
最後
如果你都用緊Claude Code，強烈建議：
1.將Skill-creator更新到最新版2.將你日常最高頻嘅工作流程，整成一個Skill3.用評估體系行一次，睇下效果
最近看到一篇文章(https://mp.weixin.qq.com/s/vjMG8i7DwQ7R2B1C4AVQdA )，介紹Anthropic悄悄更新了Skills生態裏的核心工具——Skill-creator。
看完之後我決定自己動手復刻一遍，從零開始，把整個過程記錄下來。
先說結論
整個過程下來，我完成了這幾件事：
•把Skill-creator更新到最新版（支持評估、基準測試、描述調優）•做了一個yt-dlp視頻下載Skill，支持YouTube、B站等1000+網站•做了一個視頻轉講稿Skill，英文視頻自動輸出中英雙語講稿•用可視化界面確認了兩個Skill的觸發測試集，防止衝突
全程沒有手寫一行代碼，Claude Code自己搞定了一切。
什麼是Skills？
簡單說，Skills就是給Claude掛上去的"技能包"。
Claude本身很強，但有些任務它不擅長，或者你希望它按你的規矩來做。Skills就是把這些規則、流程、工具使用方式，寫成一個SKILL.md文件，放在.claude/skills/目錄下，Claude讀到之後就知道該怎麼幹了。
而Skill-creator，是用來創造其他Skills的母技能。這次它迎來了重大更新，加入了完整的評估體系。
第一步：更新Skill-creator
在Claude Code裏直接發這句話：
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator，這個skills更新了，幫我更新到最新版本，安裝到 C:\Users\Administrator\.claude\skills\ 目錄下Claude Code會自動去GitHub拉取所有文件，大概一兩分鐘就完成了。
更新後的目錄結構長這樣：
skill-creator/
├── SKILL.md
├── agents/
│ ├── analyzer.md
│ ├── comparator.md
│ └── grader.md
├── eval-viewer/
│ ├── generate_review.py
│ └── viewer.html
└── scripts/
├── improve_description.py
├── run_eval.py
├── run_loop.py
└── ...agents/裏是三個評估代理，scripts/裏是評估、基準測試、描述調優的完整腳本。這些就是新版的核心能力。
第二步：做yt-dlp視頻下載Skill
告訴Claude Code：
幫我把 https://github.com/yt-dlp/yt-dlp 做成一個skill，能從YouTube、B站等視頻網站下載視頻到本地它自動做了三件事：
1.檢測到yt-dlp未安裝，自動pip install yt-dlp2.創建C:\Users\Administrator\.claude\skills\yt-dlp\SKILL.md3.寫好觸發條件、下載命令、常見報錯處理
Skill創建好之後，我直接扔了一個B站連結測試。遇到了兩個插曲：
插曲一：B站需要登錄cookies
Chrome 127+對cookies做了新加密，yt-dlp無法直接讀取。解決方法是裝一個Chrome擴展Get cookies.txt LOCALLY，在B站登錄狀態下導出cookies文件，保存到：
C:\Users\Administrator\.claude\cookies\www.bilibili.com_cookies.txt插曲二：視頻和音頻是分開的
下載完發現有兩個文件，視頻文件和音頻文件沒有合併。原因是缺少ffmpeg。讓Claude Code執行：
幫我安裝ffmpeg然後合併這兩個文件它用winget install ffmpeg安裝好之後，自動找到ffmpeg路徑，合併成了一個完整的mp4。
最終下載成功，49MB的完整視頻文件。
第三步：做視頻轉講稿Skill
告訴Claude Code：
我想創建一個skill，我希望能夠實現我給了一個視頻連結，它能夠把文字版的講稿發給我，如果是別的語言，最好是把原語言版和中文版的講稿文檔給我。它問了幾個細節問題，比如輸出格式、無字幕時是否用Whisper轉寫、保存位置等。確認後，Skill很快就創建好了。
測試用的是一個英文YouTube視頻，結果：
•自動檢測到英文字幕（en-orig）•提取並清洗成純文本•翻譯成中文•輸出兩個文件：視頻標題_en.txt 和 視頻標題_中文.txt
效果非常乾淨，中文翻譯也很流暢，完全可用。
第四步：解決兩個Skill的觸發衝突
現在問題來了。
yt-dlp和video-transcript，觸發條件都是"給一個視頻連結"。Claude怎麼知道你是想下載視頻，還是想要講稿？
這就需要用Skill-creator的描述調優功能。
告訴Claude Code：
我現在有兩個skill都跟視頻連結相關，一個是yt-dlp負責下載視頻，一個是video-transcript負責生成講稿，我擔心觸發會打架，請幫我用skill-creator優化這兩個skill的描述，防止衝突。它做了幾件事：
首先，給兩個Skill的YAML描述加上了明確的邊界說明。比如yt-dlp的描述末尾加上：
Do NOT use this skill when the user wants text, transcript, lecture notes, or subtitle text — use video-transcript for that.
然後，自動生成了兩組測試用例，每組20條：
•10條"應該觸發"的情況•10條"不應該觸發"的情況
邊界case設計得很有意思，專門把模糊地帶放進去，比如"幫我下載這個視頻的字幕"這種兩邊都可能觸發的情況。
最後，生成了一個HTML可視化界面，在瀏覽器裏打開：
界面裏每一條測試用例右邊都有開關，標着Yes/No，你可以逐條確認。覺得哪條判斷不對，直接撥開關或者刪掉。確認完點Export Eval Set導出，優化循環就會在後台啓動，最多跑5輪迭代，自動把最優描述寫回SKILL.md。
幾點感受
Skills已經是共識，但評估體系才是缺的那塊。
現在大家都知道Skills重要，各種技能包滿天飛。但做完之後好不好用、觸發準不準、有沒有冗餘，幾乎沒人認真量化過。新版Skill-creator補上的，正是這個最關鍵的環節。
新版Skill-creator解決了最大的痛點。
之前做完一個Skill，完全不知道好不好用，全靠自我感覺。現在有了評估體系，數據擺出來，好不好用一眼就見真章。
全程零代碼。
從安裝依賴到創建Skill到測試調優，我沒有手動寫過一行代碼。這對於不懂編程的人來說，門檻極低。
最後
如果你也在用Claude Code，強烈建議：
1.把Skill-creator更新到最新版2.把你日常最高頻的工作流，做成一個Skill3.用評估體系跑一遍，看看效果