据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,YouTube Analytics 累计下载 5,094 次、获 7 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 5,709 位,在「数据分析」分类(915 个)中排名第 507 位。
列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 3,450 | 6 | - |
| SkillHub ↗ | 5,094 | 7 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
分析 YouTube 频道、视频和搜索结果。前置条件:一个启用了 YouTube Data API v3 的 Google Cloud 项目,API key 从 Google Cloud Console 获取,并在项目根目录 .env 中配置 YOUTUBE_API_KEY。工作流分三步:分析(调用 API 获取结构化数据)→ 自动保存(所有结果自动存为 JSON 到 results/{category}/)→ 总结(读取 JSON 生成含数据表和洞察的 markdown 摘要到 results/summaries/)。高级函数包括 analyzeChannel(频道信息、近期视频、平均播放)、compareChannels(订阅数/播放/视频数并排对比)、analyzeVideo(播放、点赞、评论及比率)、searchAndAnalyze;另有 13 个 API 函数的完整清单见 references/api-reference.md。频道 ID 以 UC 开头。
资料发布于 2026-10-27
analyzeChannel)compareChannels)analyzeVideo)searchAndAnalyze)以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 5,094 | — | 7 |
| 2026-09 | 3,685 | — | 7 |
| 2026-08 | 3,292 | +4.0% | 7 |
| 2026-07 | 3,164 | +8.9% | 7 |
| 2026-06 | 2,905 | +5.5% | 6 |
| 2026-05 | 2,754 | — | 7 |
| 2026-03 | 2,460 | — | 6 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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.
中国金融机构数据爬取与分析综合 Skill v12.0.0。2334家/43大类机构名单、60+财经媒体源舆情、 A股报告/公告/研报、60+种查询多源金融数据(自动降级+缓存)、爬取调度与网页操作增强、 实时数据中枢、24 技术指标引擎、多源证据融合、110 MCP 工具 + 10 Resource + 14 Prompt。 🆕 v12.0.0 四条线(信息获取 / 打包下载 / 数据分析 / 登录): 编排:gather_info() 一次跑完"路由→抓取→去占位→质量分→能力边界→回执→打包", 8 类意图各带问法、输入输出、典型耗时与 not_for(说清哪件事做不了)。 诚实:反爬占位条目一律剔除并记账,空结果报 E_SOURCE_EMPTY,不把假数据判成 B 级成功。 交付:包内自带 manifest.json(逐文件 sha256),verify 查得出改动/缺失/多塞, 批量下载单条失败不中断整批,失败清单可直接只重下那几条。 登录:Cookie 由用户导出或扫码接管,档案化 + 健康度四档,对外输出全脱敏(值永不回显)。 何时触发:爬取机构、舆情爬取、东方财富、公告下载、实时行情、技术指标、统一查询、 交付包、批量重下、我已经登录了、登录态还有效吗(完整触发词见下方 auto_trigger)。
大宗商品价格数据查询技能。用于查询大宗商品期现货价格、宏观经济指标、产业链供需数据、进出口库存数据、金融市场数据等。当用户询问:(1) 期货/现货价格查询,如"螺纹钢价格"、"铜期货收盘价"; (2) 历史行情或趋势分析;(3) 区域或企业价格对比;(4) 宏观经济指标,如GDP、CPI;(5) 产业链上下游数据;(6) 多市场金融数据(期权、股票、债券、外汇);(7) 结算确认单生成时触发此技能。
32种图表,3 个主题,2步生成: 1.上传数据 — 将 CSV / Excel / JSON 等格式的数据文件拖入对话框; 2.查看结果 — 交互式图表(HTML),可保存图表为图片.
AdMapix 的取数层:把广告与应用相关的查询转成接口调用,只回原始 JSON。
论文配图一键生成:一条命令从 JSON/CSV/Excel 生成顶刊级学术图表,科研绘图 与期刊配图全场景覆盖。40 种图表(森林图/KM 生存曲线(自动风险表)/竞争风险累计发生率/ROC/校准 曲线/决策曲线 DCA/列线图/RCS 非线性剂量反应/亚组分析森林图/RMST 限制平均生存时间/Galbraith 径向图/火山图/雨云图/山脊图/哑铃图/游泳图(逐例时长+里程碑)/ 肿瘤缓解瀑布图/UpSet 交集/PRISMA 流程图/漏斗/BA 一致性/PCA/热图/箱线/小提琴/ 组合图/Cox 多因素回归森林图等),9 套配色(含色盲安全 Okabe-Ito 与期刊色板),9 种期刊投稿预设, YAML 流水线一条命令出全套论文图,一次渲染多格式导出(TIFF/PNG/PDF), PDF 重叠门禁,600dpi。纯本地运行,数据不出机,中文零配置。适用:写论文/ 投稿要配图、把数据变成可投稿图表、批量重出全套图。不适用:文本润色/翻译/ 改写(请用写作类工具);商业报表/仪表盘/海报装饰;无数据支撑的纯示意图。
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.
全球智能投研工具(stock-researcher)v13.0:多源数据 + 概率预测 + 可导出报告。 核心能力: - 多源数据路由:按市场/类别选源,逐级降级;每个结果标注来源与时效等级;源不可用时明确标 unavailable - 全资产量化:股票/ETF/场外基金/指数/期货(期限结构、基差、持仓、折溢价)多因子分析 - 概率预测:1d/5d/1M/3M/6M 经验分布 + 分位数 + 方向概率 + 区间,kNN 邻域收缩融合全局分布; 样本不足自动弃权,可按历史命中样本(同桶)做概率校准 - 证据链简报:每条结论绑定来源、时间与数据质量,冲突信号保留而不抹平 - 报告导出:Word/PPT/PDF/Markdown/JSON/纯文本,纯标准库渲染 + 可选第三方引擎 - MCP Server 24 工具,Claude Code 可直接调用;知识库 12 适配器双向同步 三条铁律: - 数据不装:拿不到就报不可用,不拿 0 价、不拿空表冒充 - 预测不装:概率来自历史相似条件的经验分布,样本不足就说不足,不硬给方向 - 评分≠盈利保证:任何结论都带免责声明
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数据月份:2026-10 · 下载/星标数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。