播客有个根本性的问题：它是线性的。一集两小时的节目，你要么从头听到尾，要么在快进中错过关键内容；想回忆某个观点，只能靠模糊的时间印象反复拖动进度条。
podcast-chat 解决的就是这个问题。扔一个链接进去，它自动完成音频下载、Whisper 转录、结构化摘要，最后和你深聊内容——带时间戳引用，随时跳回原音频。
支持的平台
目前支持两个平台：
- Apple Podcasts：直接粘贴分享链接（
podcasts.apple.com/...?i={episode_id}） - 小宇宙：粘贴单集链接（
xiaoyuzhoufm.com/episode/...）
两个平台覆盖了国内外主流播客的绝大多数内容。Apple Podcasts 的链接支持最近约 200 集（通过 iTunes API 获取音频），更早的老节目建议用小宇宙链接代替。
完整流水线：七个步骤
缓存优先
每次运行前，skill 会先用 URL 的 MD5 作为 key 检查本地转录缓存（存在 ~/.claude/memory/podcasts/）。同一集播客，第二次打开秒出摘要，不需要重新转录。
音频获取
缓存未命中时，从平台 API 提取音频直链，下载到本地临时目录。下载完成后立刻检测音频时长——这直接影响下一步的模型选择。
智能模型选择
这一步是 podcast-chat 比较用心的地方。它会先检测本地有没有 faster-whisper，再根据音频时长和语言给出推荐：
| 场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 中文播客（任意时长） | medium | 中文识别准确率明显更高 |
| 英文播客，超过 40 分钟 | small | 精度够用，速度约快 3 倍 |
| 英文播客，40 分钟以内 | medium | 时间可控，不必牺牲精度 |
如果没有装任何转录后端，skill 会自动安装 faster-whisper（相比原版 openai-whisper 速度约快 4 倍）。转录以后台任务形式运行，不阻塞对话。
结构化摘要
转录完成后，skill 生成一份固定格式的摘要：
## 📻 节目标题
平台 | 时长 | 主播
### 核心主题
[1-2 句概括]
### 主要观点
1. ...（3-7 条，每条附简短说明）
### 值得关注的细节
[有意思的细节或金句，附大致时间位置]摘要结束后，直接进入对话模式。
带时间戳的对话
这是整个 skill 最实用的部分。在对话中问任何问题，AI 回答时会附上时间位置：
"主播在约第 35 分钟提到，……"
时间戳来自转录文本里的 [Xs] 标记（秒数），skill 自动换算成分钟数。你可以直接拿这个时间跳到原音频，验证上下文，或者继续追问细节。
使用方式
在 Claude Code 中，直接扔链接就行：
https://podcasts.apple.com/cn/podcast/...?i=1000693000000 这期讲了什么https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/abc123 帮我转录这集，想聊聊里面的观点触发关键词：转录、内容、讲了什么、分析、对谈、聊聊，以及英文的 transcript、summarize。
以 faster-whisper medium 模型为例，一集 60 分钟的中文播客，M 系列 Mac 本地转录大约需要 10-15 分钟。转录在后台运行，完成前你可以继续做别的事，结束后 skill 自动推送结果。
首次使用需要安装 faster-whisper（或 openai-whisper）和 ffmpeg。skill 会自动检测并提示，但 ffmpeg 需要手动安装：brew install ffmpeg（macOS）。
转录缓存的意义
每次转录的结果会保存到 ~/.claude/memory/podcasts/，下次打开同一集直接读缓存。这个设计有两个好处：
- 节省时间：反复回顾某集节目时，不需要重新等转录
- 跨会话使用：今天转录的内容，下周依然可以继续追问
缓存用 URL 的 MD5 命名，互不干扰，积累下来就是一个私人的播客知识库。
小结
podcast-chat 的价值在于把一种消费型媒介（线性音频）变成了一种可检索、可对话的知识形态。它不是简单的"总结工具"，而是让你能够真正和播客内容互动：追问细节、验证论点、提取观点、关联思考。
如果你有在听播客的习惯，这个 skill 会让你从播客里提取的价值翻倍。
解压后将 podcast-chat/ 目录放入 ~/.claude/skills/，重启 Claude Code 即可使用。还需安装 ffmpeg 和 faster-whisper（pip install faster-whisper）。