YouTube 频道监控 & 视频/音频下载 & 语音转文字 & AI 分析 & 邮件推送工具。通过 RSS 检测新视频，使用 yt-dlp 下载，Whisper API 转录音频，AI Agent 整理段落并提取投资观点，完成后自动发送每日总结邮件，内置防封策略。
需要先装 ffmpeg：
brew install ffmpeg安装项目依赖：
uv sync编辑 config.py，直接贴频道链接：
CHANNELS = [
{"url": "https://www.youtube.com/@SomeChannel", "last_n": 5},
{"url": "https://www.youtube.com/@Another"}, # last_n 用全局默认值
{"url": "https://www.youtube.com/channel/UCxxxxxx"}, # /channel/ 格式也行
]
GLOBAL_LAST_N = 3 # 默认每频道拉最近几个视频
CHECK_MAX_NEW = 5 # check 命令每频道最多下载几个新视频
SLEEP_MIN = 10 # 下载间隔最小秒数
SLEEP_MAX = 45 # 下载间隔最大秒数程序会自动从 URL 解析出 channel_id 和频道名，结果缓存到 .storage/channel_cache.json。
复制 .env.example 为 .env，填入 API key：
cp .env.example .env# 选择 provider（默认 groq，便宜 12 倍）
TRANSCRIPTION_PROVIDER=groq
# Groq: $0.03/小时，free tier 每天 8 小时免费
# 先用 free key，额度用完自动切 paid key
GROQ_API_KEY=gsk-your-free-key
GROQ_API_KEY_PAID=gsk-your-paid-key # 可选
# 或者用 OpenAI: $0.36/小时
# TRANSCRIPTION_PROVIDER=openai
# OpenAI API key（parse / summary 命令必需，transcript 用 openai provider 时也需要）
OPENAI_API_KEY=sk-your-keyPipeline 完成 summary 后自动发送每日总结邮件。使用 Gmail SMTP + App Password，零外部依赖。
- 打开 Google 安全设置，开启 两步验证
- 打开 App Passwords，创建一个（名称填
YoutubeStock） - 在
.env中添加：
GMAIL_ADDRESS=你的邮箱@gmail.com
GMAIL_APP_PASSWORD=生成的16位密码
GMAIL_RECIPIENT=你的邮箱@gmail.com # 收件人，可以和发件人一样未配置时邮件自动跳过，不影响其他功能。
拉取每个频道最近 N 个视频（由 last_n 控制），跳过已下载的：
uv run python cli.py download
uv run python cli.py download --verbose # 显示详细路径信息适合第一次使用，批量拉取近期内容。
获取 RSS 全量 feed，过滤掉已下载的，只下载新视频（由CHECK_MAX_NEW定义）：
uv run python cli.py check
uv run python cli.py check --verbose适合定期运行（比如 cron），增量同步新内容。
把已下载的音频通过 Whisper API 转成文字，输出 .json（带时间戳）和 .txt（纯文本）：
uv run python cli.py transcript # 所有频道
uv run python cli.py transcript --channel "老李玩钱" # 指定频道
uv run python cli.py transcript --path path/to/file.mp3 # 单个文件
uv run python cli.py transcript --language zh -v # 指定语言，详细输出- 已有转录文件会自动跳过
- 音频先压缩（mono 16kHz 32kbps），超过 25MB 自动分片
- 支持中英文，不指定语言时自动检测
- Groq free key 触发限流时自动切换到 paid key
将 Whisper 逐行碎片转录整理为自然段落，修正音译错误（如"按摩店"→AMD），使用 OpenAI Agents SDK：
uv run python cli.py parse # 所有频道
uv run python cli.py parse --channel "老李玩钱" # 指定频道
uv run python cli.py parse --path path/to/file.txt # 单个文件
uv run python cli.py parse --model gpt-5.1 # 用 gpt-5.1（默认 gpt-5-mini）- 输出
{标题}_parsed.txt，与原转录文件在同一目录 - 已有
_parsed.txt会自动跳过 - 自动统计 token 用量和费用
读取 _parsed.txt，用 LangChain ReAct Agent（gpt-5.1 + DuckDuckGo 搜索）提取买入/加仓/卖出点位：
uv run python cli.py summary # 所有频道
uv run python cli.py summary --channel "老李玩钱" # 指定频道
uv run python cli.py summary --path path/to/_parsed.txt # 单个文件
uv run python cli.py summary -v # 详细输出--path模式：单文件 → 单_summary.txt，输出在同目录- 频道/全局模式：所有
_parsed.txt汇总为一份报告，按每期视频逐期总结，输出到.report/summary_{时间戳}.txt - 每期总结包含：频道、日期、标题、市场观点、买入/加仓/卖出建议
- 如果博主提了买入但没给卖出点位，自动搜索目标价/阻力位补充（标注"网络搜索补充"）
- 搜索次数上限 5 次，使用 DuckDuckGo（无需额外 API key）
一条命令跑完全流程：下载 → 转录 → 整理 → 汇总 → 发邮件：
uv run python cli.py run # 默认：每频道最近 1 个视频
uv run python cli.py run --last_n 3 -v # 每频道最近 3 个，详细输出
uv run python cli.py run --force-summary -v # 强制跑 summary（即使没有新视频）- Phase 1: Check & Process — 检测新视频、下载、转录、parse
- Phase 2: Batch Summary — 汇总所有
_parsed.txt为一份报告 - Phase 3: Email Report — 将报告发送到指定邮箱（标题：
每日美股总结 {日期}）
日志自动保存到 .logs/log_{时间戳}.txt。
下载内容存在 .storage/ 下：
.storage/
├── channel_cache.json # 频道 URL → id/name 缓存
└── {频道名}/
├── download_history.json # 该频道已下载视频记录
├── video/{时间戳}/{标题}.mp4
├── audio/{时间戳}/{标题}.mp3
└── transcript/{时间戳}/
├── {标题}.json # Whisper 时间戳 JSON
├── {标题}.txt # Whisper 纯文本
├── {标题}_parsed.txt # parse agent 整理后
└── {标题}_summary.txt # summary agent 总结（--path 模式）
.report/
└── summary_{时间戳}.txt # summary agent 汇总报告（频道/全局模式）
- 下载之间随机等待 10-45 秒（三角分布）
- 频道切换时等待更久（1.5x）
- 严格串行，无并发
- yt-dlp 内部限速（
sleep_interval） - 失败自动重试 3 次，指数退避（30s → 60s → 120s）