拿這場講座的逐字稿，列出裡面引用的每一個 benchmark 數字，每一項附上時間戳。回傳內容一張簡短的數字表，每一項都連到它被講出來的那一分鐘，讓你可以直接跳到那個說法。
Pi 上的 Felo YouTube Subtitling
Pi Coding Agent
Pi Coding Agent沒有瀏覽器面板的 harness，照樣看得了一場講座
Pi 把核心保持得很小，小到影片從來進不了工作流程 —— 而你需要的那句話，往往在錄影的第四十分鐘。這個技能把字幕拉下來，工作階段就能像搜尋任何一個文字檔一樣搜尋它。
把它複製進去
cp -r felo-skills/felo-youtube-subtitling ~/.pi/agent/skills/- 套件felo-skills/felo-youtube-subtitling
- 輸入一條 YouTube 網址
- 回傳形式帶時間戳的文字行
- 然後當成普通文字搜尋
Pi 刻意保留一個很小的核心，並要你去擴充它，所以技能就是那個「增加觸及範圍、又不必多養工具」的既定做法。
- 載入來源
- ~/.pi/agent/skills/ · .pi/skills/ · 套件
- 安裝是
- 複製一個資料夾，或 pi install npm:@scope/pkg
- 值得知道
- 沒有沙箱 —— 掛上去之前先讀 SKILL.md
帶時間戳的文字行，讓一句說法能對照它被講出來的那一分鐘
回傳的是工作階段可以搜尋、可以引用、也可以不同意的文字。時間戳是它之後還有用的原因：一段沒有時間戳的引用，任何人都沒法查證，包括你自己。
04:12Maren
我們春天把排程器從單體裡搬出來，第一個弄丟的就是重試預算。
11:38Maren
p99 完全沒動。動的是我們花在等佇列上的時間。
19:05主持
所以贏的是維運面，而不是延遲。
26:44Maren
正是。六週的工作，換來的是讓一起事故不再每季發生。
33:20Maren
如果你只從這場講座帶走一個數字：每季十四頁變成兩頁。
p99 完全沒動。動的是我們花在等佇列上的時間。
從一支被分享過來的錄影，到有人用得上的筆記
順序很重要：先拿到文字，再決定什麼重要，最後才寫下來。
執行時機
有人傳來一支錄影，而其中有用的部分在前十分鐘之後的某處。
- 01
要逐字稿，不要摘要
摘要會弄丟數字和那些但書，而那些通常正是你看它的理由。先拿到帶時間戳的文字行，重要與否你自己決定。
- 02
像搜一個檔案那樣搜它
要它找出每一句含有數字、版本或日期的話。字幕一旦是文字，這就是一件文字工作 —— 而這正是小核心的 harness 擅長的那種工作。
- 03
挑出那兩句值得複述的
一句撐起論點，一句點出限制。時間戳要一路掛著；沒有時間戳的引用沒法查證。
- 04
把它放在它所支撐的那個決定旁邊
只活在這個工作階段裡的逐字稿，會跟著它一起消失。把相關的那幾行寫進儲存庫，放在它們所證成的工作旁邊。
留下什麼可以搜尋的帶時間戳文字行、值得複述的引用，以及一份註記，寫清楚講者從來沒有支撐過哪些說法。
在 Pi 上安裝逐字稿就是一個普通套件，所以安裝就是複製
字幕這件事不需要特別的根目錄。唯一值得保留的 Pi 習慣，是在它變成全域之前先讀過這個套件，因為一個會連上網路的技能，值得看一眼。
- 01
~/.pi/agent/skills/全域這台機器上的每個專案。讀完之後想讓它到處都在，就放這裡。
- 02
~/.agents/skills/共用其他 harness 也會讀的那個資料夾，所以一份複製就能同時服務 Pi 和你跑的其他東西。
- 03
.pi/skills/專案只給這個儲存庫，而且只在你信任這個專案之後。要評估一個還沒讀過的套件時，這裡是對的地方。
- 04
pi install npm:@scope/pkg套件某個套件的 skills/ 目錄，有版控、可更新。當一個套件值得長期留下時，這是更乾淨的路。
或者只為一個工作階段載入它，不必複製
pi --skill /path/to/felo-youtube-subtitling兩種用掉一場你還沒看的講座的方式
兩者都把影片當成來源而不是娛樂，而且兩者最後都收在查得動的東西上。
這段錄影有說他們怎麼處理回滾嗎？把答案連時間戳一起引出來。回傳內容相關的那幾行連時間戳 —— 或者一句明白的說明：這個話題從頭到尾沒被提到，而那也是一種答案。
引用一支影片之前，值得知道的三個限制
逐字稿是有已知失敗模式的證據，而它查起來很便宜。
字幕不等於意圖的逐字稿
自動生成的字幕會把名字和數字弄亂。如果某個數字要拿去做決定，在任何要緊的地方複述它之前，先對照錄影核一遍。
沒有字幕就沒有文字
沒有字幕的錄影，這個技能什麼都抓不到。那是來源的問題，不是把提示詞寫長一點就能解決的。
脈絡還是得由你補上
逐字稿記錄了說了什麼，沒說講者的處境跟你的像不像。技能拿掉的是「看」這件事，不是判斷。
Pi 使用者會問的 YouTube 逐字稿問題
哪些影片能用？
有字幕的公開 YouTube 連結，包含自動字幕。私人、未公開又沒有存取權，以及需要登入的錄影都碰不到。
它能盯住一個頻道看有沒有新影片嗎？
它是去抓你指給它的那一支影片。盯新影片是排程的工作，不是逐字稿的工作，而在 Pi 上，那會是你用別的東西兜出來的一套例行任務。
逐字稿之後該放在哪裡？
放在儲存庫裡，放在它所支撐的那個決定旁邊。未來的工作階段看不見這一個的記憶，你的同事也是。
這需要瀏覽器或裝一個 headless Chrome 嗎？
不用。這正是它在一個極簡 harness 上的重點：技能直接觸及字幕，所以不必打開任何頁面，也不必讓一個瀏覽器行程活著。
Pi Coding Agent 的所有 Felo 技能
這 5 項技能都是為 Pi Coding Agent 撰寫的。它們在這個平台上的用法一致，所以你可以放在同一次工作階段裡組合使用，不必重新說明自己的環境。
Felo Search
Felo Slides
Felo X Search
Felo SuperAgent一個 API Key，一整套 Agent 工具
從技能開始，再依 Pi 工作流程的需要組合模型、即時資料、知識與輸出工具——用的還是 Felo 技能已經在用的那個 Key。
模型
當 Agent 需要自訂推理或生成時，使用成本效益更好的 LLM 存取。
- LLM API
- 對話補全
- 模型存取
即時資訊
為 Agent 提供最新的 Web 與社交訊號，而不是依賴過時的脈絡。
- Web Search
- X Search
- Web Fetch
知識與輸出
把工作建立在可重複使用的知識上，再轉換成可分享的交付物。
- LiveDoc
- PPT 生成
- 心智圖
創意工具
把工作流程從調研延伸到視覺呈現與可直接交付的 Office 成果。
- 圖像生成
- 頁面工具
- Office 輸出