據 AlphaMoat 統計,截至 2026-10,YouTube Analytics 累計下載 5,094 次、獲 7 個星標,按累計下載量在本次參與排名的 10,914 個 AI 技能中排名第 5,709 位,在「資料分析」分類(915 個)中排名第 507 位。
列表預設按累計下載量排序,也可按星標排序;詳情頁排名按累計下載量計算。
| 平台 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 3450 | 6 | - |
| SkillHub ↗ | 5094 | 7 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
分析 YouTube 頻道、影片和搜尋結果。前置條件:一個啟用了 YouTube Data API v3 的 Google Cloud 專案,API key 從 Google Cloud Console 獲取,並在專案根目錄 .env 中配置 YOUTUBE_API_KEY。工作流分三步:分析(呼叫 API 獲取結構化資料)→ 自動儲存(所有結果自動存為 JSON 到 results/{category}/)→ 總結(讀取 JSON 生成含資料表和洞察的 markdown 摘要到 results/summaries/)。高階函式包括 analyzeChannel(頻道資訊、近期影片、平均播放)、compareChannels(訂閱數/播放/影片數並排對比)、analyzeVideo(播放、點贊、評論及比率)、searchAndAnalyze;另有 13 個 API 函式的完整清單見 references/api-reference.md。頻道 ID 以 UC 開頭。
資料釋出於 2026-10-27
analyzeChannel)compareChannels)analyzeVideo)searchAndAnalyze)以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 5094 | — | 7 |
| 2026-09 | 3685 | — | 7 |
| 2026-08 | 3292 | +4.0% | 7 |
| 2026-07 | 3164 | +8.9% | 7 |
| 2026-06 | 2905 | +5.5% | 6 |
| 2026-05 | 2754 | — | 7 |
| 2026-03 | 2460 | — | 6 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: youtube-analytics description: "YouTube Data API v3 analytics toolkit. Analyze YouTube channels, videos, and search results. Use when the user asks to: check YouTube channel stats, analyze video performance, compare channels, search for videos, get subscriber counts, view engagement metrics, find trending videos, get channel uploads, or analyze YouTube competition. Requires a YouTube Data API v3 key from Google Cloud Console." --- # YouTube Analytics Toolkit ## Setup Install dependencies:
```bash
cd scripts && npm install
```
Configure credentials by creating a `.env` file in the project root:
```
YOUTUBE_API_KEY=AIzaSy...your-api-key
YOUTUBE_DEFAULT_MAX_RESULTS=50
```
**Prerequisites**: A Google Cloud project with the YouTube Data API v3 enabled. Get your API key from the [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/apis/credentials).
## Quick Start
| User says | Function to call |
|-----------|-----------------|
| "Analyze this YouTube channel" | `analyzeChannel(channelId)` |
| "Compare these two channels" | `compareChannels([id1, id2])` |
| "How is this video performing?" | `analyzeVideo(videoId)` |
| "Search YouTube for [topic]" | `searchAndAnalyze(query)` |
| "Get stats for this channel" | `getChannelStats(channelId)` |
| "Get this video's view count" | `getVideoStats(videoId)` |
| "Find channels about [topic]" | `searchChannels(query)` |
| "Show recent uploads from this channel" | `getChannelVideos(channelId)` |
Execute functions by importing from `scripts/src/index.ts`:
```typescript
import { analyzeChannel, searchAndAnalyze } from './scripts/src/index.js';
const analysis = await analyzeChannel('UCxxxxxxxx');
```
Or run directly with tsx:
```bash
npx tsx scripts/src/index.ts
```
## Workflow Pattern
Every analysis follows three phases:
### 1. Analyze
Run API functions. Each call hits the YouTube Data API and returns structured data.
### 2. Auto-Save
All results automatically save as JSON files to `results/{category}/`. File naming patterns:
- Named results: `{sanitized_name}.json`
- Auto-generated: `YYYYMMDD_HHMMSS__{operation}.json`
### 3. Summarize
After analysis, read the saved JSON files and create a markdown summary in `results/summaries/` with data tables, comparisons, and insights.
## High-Level Functions
| Function | Purpose | What it gathers |
|----------|---------|----------------|
| `analyzeChannel(channelId)` | Full channel analysis | Channel info, recent videos, avg views per video |
| `compareChannels(channelIds)` | Compare multiple channels | Side-by-side subscribers, views, video counts |
| `analyzeVideo(videoId)` | Video performance analysis | Views, likes, comments, like rate, comment rate |
| `searchAndAnalyze(query, maxResults?)` | Search + stats | Search results with full video statistics |
## Individual API Functions
For granular control, import specific functions from the API modules. See [references/api-reference.md](references/api-reference.md) for the complete list of 13 API functions with parameters, types, and examples.
### Channel Functions
| Function | Purpose |
|----------|---------|
| `getChannel(channelId)` | Get full channel details |
| `getChannelStats(channelId)` | Get simplified stats (subscribers, views, videoCount) |
| `getMultipleChannels(channelIds)` | Batch fetch multiple channels |
### Video Functions
| Function | Purpose |
|----------|---------|
| `getVideo(videoId)` | Get full video details |
| `getVideoStats(videoId)` | Get simplified stats (views, likes, comments) |
| `getMultipleVideos(videoIds)` | Batch fetch multiple videos |
| `getChannelVideos(channelId)` | Get recent uploads from a channel |
### Search Functions
| Function | Purpose |
|----------|---------|
| `searchVideos(query, options?)` | Search for videos |
| `searchChannels(query, options?)` | Search for channels |
## Results Storage
Results auto-save to `results/` with this structure:
```
results/
├── channels/ # Channel data and comparisons
├── videos/ # Video data and analyses
├── search/ # Search results
└── summaries/ # Human-readable markdown summaries
```
### Managing Results
```typescript
import { listResults, loadResult, getLatestResult } from './scripts/src/index.js';
// List recent results
const files = listResults('channels', 10);
// Load a specific result
const data = loadResult(files[0]);
// Get most recent result for an operation
const latest = getLatestResult('channels', 'channel_analysis');
```
## Tips
1. **Use channel IDs** — Channel IDs start with `UC` (e.g., `UCxxxxxxxx`). You can find them in the channel URL or page source.
2. **Request summaries** — After pulling data, ask for a markdown summary with tables and insights.
3. **Compare channels** — Use `compareChannels()` to benchmark competitors side by side.
4. **Batch requests** — Use `getMultipleChannels()` or `getMultipleVideos()` for efficient batch lookups.
5. **Search + analyze** — `searchAndAnalyze()` combines search with full video stats in one call.
中國金融機構資料爬取與分析綜合 Skill v12.0.0。2334家/43大類機構名單、60+財經媒體源輿情、 A股報告/公告/研報、60+種查詢多源金融資料(自動降級+快取)、爬取排程與網頁操作增強、 即時資料中樞、24 技術指標引擎、多源證據融合、110 MCP 工具 + 10 Resource + 14 Prompt。 🆕 v12.0.0 四條線(資訊獲取 / 打包下載 / 資料分析 / 登入): 編排:gather_info() 一次跑完"路由→抓取→去佔位→質量分→能力邊界→回執→打包", 8 類意圖各帶問法、輸入輸出、典型耗時與 not_for(說清哪件事做不了)。 誠實:反爬佔位條目一律剔除並記賬,空結果報 E_SOURCE_EMPTY,不把假資料判成 B 級成功。 交付:包內自帶 manifest.json(逐檔案 sha256),verify 查得出改動/缺失/多塞, 批次下載單條失敗不中斷整批,失敗清單可直接只重下那幾條。 登入:Cookie 由使用者匯出或掃碼接管,檔案化 + 健康度四檔,對外輸出全脫敏(值永不回顯)。 何時觸發:爬取機構、輿情爬取、東方財富、公告下載、即時行情、技術指標、統一查詢、 交付包、批次重下、我已經登入了、登入態還有效嗎(完整觸發詞見下方 auto_trigger)。
大宗商品價格資料查詢技能。用於查詢大宗商品期現貨價格、宏觀經濟指標、產業鏈供需資料、進出口庫存資料、金融市場資料等。當用戶詢問:(1) 期貨/現貨價格查詢,如"螺紋鋼價格"、"銅期貨收盤價"; (2) 歷史行情或趨勢分析;(3) 區域或企業價格對比;(4) 宏觀經濟指標,如GDP、CPI;(5) 產業鏈上下游資料;(6) 多市場金融資料(期權、股票、債券、外匯);(7) 結算確認單生成時觸發此技能。
32種圖表,3 個主題,2步生成: 1.上傳資料 — 將 CSV / Excel / JSON 等格式的資料檔案拖入對話方塊; 2.檢視結果 — 互動式圖表(HTML),可儲存圖表為圖片.
AdMapix 的取數層:把廣告與應用相關的查詢轉成介面呼叫,只回原始 JSON。
論文配圖一鍵生成:一條命令從 JSON/CSV/Excel 生成頂刊級學術圖表,科研繪圖 與期刊配圖全場景覆蓋。40 種圖表(森林圖/KM 生存曲線(自動風險表)/競爭風險累計發生率/ROC/校準 曲線/決策曲線 DCA/列線圖/RCS 非線性劑量反應/亞組分析森林圖/RMST 限制平均生存時間/Galbraith 徑向圖/火山圖/雨雲圖/山脊圖/啞鈴圖/游泳圖(逐例時長+里程碑)/ 腫瘤緩解瀑布圖/UpSet 交集/PRISMA 流程圖/漏斗/BA 一致性/PCA/熱圖/箱線/小提琴/ 組合圖/Cox 多因素迴歸森林圖等),9 套配色(含色盲安全 Okabe-Ito 與期刊色板),9 種期刊投稿預設, YAML 流水線一條命令出全套論文圖,一次渲染多格式匯出(TIFF/PNG/PDF), PDF 重疊門禁,600dpi。純本地執行,資料不出機,中文零配置。適用:寫論文/ 投稿要配圖、把資料變成可投稿圖表、批次重出全套圖。不適用:文字潤色/翻譯/ 改寫(請用寫作類工具);商業報表/儀表盤/海報裝飾;無資料支撐的純示意圖。
Intelligent chart generation and data analysis skill. Reads user-supplied data files (CSV/Excel/JSON), analyzes data characteristics with LLM assistance, auto-recommends and generates interactive ECharts visualizations. Use when the user asks to analyze data, generate charts, create visualizations, or work with tabular data files.
全球智慧投研工具(stock-researcher)v13.0:多源資料 + 機率預測 + 可匯出報告。 核心能力: - 多源資料路由:按市場/類別選源,逐級降級;每個結果標註來源與時效等級;源不可用時明確標 unavailable - 全資產量化:股票/ETF/場外基金/指數/期貨(期限結構、基差、持倉、折溢價)多因子分析 - 機率預測:1d/5d/1M/3M/6M 經驗分佈 + 分位數 + 方向機率 + 區間,kNN 鄰域收縮融合全域性分佈; 樣本不足自動棄權,可按歷史命中樣本(同桶)做機率校準 - 證據鏈簡報:每條結論繫結來源、時間與資料質量,衝突訊號保留而不抹平 - 報告匯出:Word/PPT/PDF/Markdown/JSON/純文字,純標準庫渲染 + 可選第三方引擎 - MCP Server 24 工具,Claude Code 可直接呼叫;知識庫 12 介面卡雙向同步 三條鐵律: - 資料不裝:拿不到就報不可用,不拿 0 價、不拿空表冒充 - 預測不裝:機率來自歷史相似條件的經驗分佈,樣本不足就說不足,不硬給方向 - 評分≠盈利保證:任何結論都帶免責宣告
透過 Tavily 搜尋公開網頁,並回傳含連結與摘要的結構化結果。
資料月份:2026-10 · 下載/星標數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。