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name: "youtube-video-research"
description: "Tiefenrecherche mit YouTube-Video-Beweisen aus erster Hand via Video-Analyse."
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# youtube-video-research

Verbessern Sie jede tiefgehende Rechercheaufgabe mit YouTube-Videobeweisen aus erster Hand.

## Wann verwenden

**Sehr zu empfehlen bei:**
- Tiefenrecherche, Investigations, Berichterstellung
- Branchenanalysen, Competitive Intelligence
- Marktforschung, Technologietrends
- Kulturanalysen, Politikforschung
- Allem, was von Expertenvorträgen, Interviews, Keynotes, Panels, Dokus, Produktdemos, Vlogs, Konferenzpräsentationen profitiert
- User erwähnt explizit YouTube, Videoquellen, Belege aus erster Hand

## Warum YouTube?

YouTube enthält **ungefilterte Einblicke aus erster Hand**:
- CEO-Interviews
- Expertenrunden / Panels
- Praktiker-Vlogs
- Konferenzvorträge (TED, KubeCon, GDC, ...)
- Earnings Calls
- Product-Demos
- Whistleblower / Dokus

Diese sind in Textartikeln oft **nicht verfügbar** → entscheidende Primärquelle.

## Workflow

### 1. Research-Frage formulieren
- Was genau soll belegt/erforscht werden?
- Welche Personen / Firmen / Events sind relevant?
- Zeitraum?

### 2. Such-Strategie

**Direkte YouTube-Suche:**
```
web_search query="<topic> site:youtube.com" count=10
web_search query="<person> interview <topic>" count=10
web_search query="<conference> 2026 <topic>" count=10
```

**Spezifisch nach Format:**
- Keynote: `"keynote" <topic>`
- Earnings: `"earnings call" <company> Q2 2026`
- Documentary: `"documentary" <topic>`
- Vlog: `"vlog" <topic>`
- Panel: `"panel discussion" <topic>`

### 3. Video-Auswahl

Bewertungs-Kriterien:
| Kriterium | Schwelle |
|---|---|
| Source-Reputation | Verified Channel, etablierter Sprecher |
| Length | Längere Talks (>20min) meist substantieller |
| Date | Recency wichtig bei Tech/Markt |
| Views/Engagement | nicht Hauptkriterium aber Indikator |
| Caption-Quality | Auto-Captions ok, manual besser |

### 4. Transcript holen

**Option A:** `yt-dlp` mit auto-subs
```bash
yt-dlp --write-auto-sub --sub-lang en --skip-download \
       --sub-format vtt <url>
```

**Option B:** `youtube-transcript-api` (Python)
```python
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id)
text = " ".join(seg["text"] for seg in transcript)
```

**Option C:** Manus-spezifisch: `manus-analyze-video` (wenn verfügbar)

### 5. Analyse

- **Quotes extrahieren** mit Timestamp `[12:34]`
- **Speaker zuordnen** wenn Multi-Speaker
- **Kontext** notieren (was kam davor/danach)
- **Crosscheck** mit anderen Quellen

### 6. Citation-Format

```markdown
> "Quote text" — <Speaker>, <Title>, <Channel> ([12:34](https://youtube.com/watch?v=XXX&t=754s))
```

### 7. Output-Struktur

```markdown
## Tiefenrecherche: <Topic>

### Kernergebnisse aus YouTube-Quellen

#### Erkenntnis 1: <Headline>
**Beleg:** <Speaker>, <Channel>, <Date>
> "Quote" ([Timestamp](url))

Kontext: ...

#### Erkenntnis 2: ...

### Quellen-Übersicht
| # | Video | Speaker | Date | Length | Relevanz |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | <title> | <person> | 2026-01-15 | 45min | hoch |

### Methodik
- Suche: ...
- N Videos screened, M genutzt
- Crosscheck mit <anderen Quellen>

### Limitationen
- ...
```

## Best Practices

- **Mehrere Videos triangulieren** — eine Aussage in 3 Quellen = belastbar
- **Speaker-Bias berücksichtigen** (CEO ist nicht objektiv über eigene Firma)
- **Datum dazu** (Tech-Aussagen veralten schnell)
- **Original > Reaction** (Originaltalk, nicht Commentary-Video)
- **Timestamps direkt verlinken** für Verifizierbarkeit

## Fallstricke

- ⚠️ Auto-Captions können falsch sein bei Namen/Fachbegriffen
- ⚠️ Edited Clips können Kontext verzerren — Original suchen
- ⚠️ Sponsored Content nicht als neutral darstellen
- ⚠️ Deepfakes / KI-Stimmen: bei kritischen Quotes prüfen
- ⚠️ Geblockte Videos in DE (GEMA-Region): VPN-Hint oder andere Quelle
- ⚠️ Take-down possible — Transkripte sichern wo legal

## Tools

| Tool | Zweck |
|---|---|
| `yt-dlp` | Download + Subs |
| `youtube-transcript-api` | Python-Transcript |
| `web_search` | Discovery |
| `web_fetch` | Channel/Video-Meta |
| `code_execution` | Transcript-Analyse, Pandas |
