🚀 Выложил в open source инструмент для анализа YouTube-обложек Я сделал небольшой инструмент — YouTube Thumbnail Scraper. Он позволяет быстро собрать обложки самых просматриваемых видео по любому запросу. Это удобно, если вы хотите понять: • какие визуальные паттерны сейчас залетают • какие цвета, лица, эмоции и композиции используют топовые ролики • какие обложки работают в вашей нише Фактически это маленький ресёрч-инструмент для YouTube. --- ### ⚙️ Что делает скрапер — ищет видео по запросу через YouTube API — сортирует по просмотрам — отсекает Shorts — скачивает thumbnail каждого видео — сохраняет CSV со ссылками на ролики В итоге вы получаете готовую папку с обложками + таблицу. Можно просто открыть и посмотреть: > какие стили сейчас работают в нише --- ### 📦 Пример использования Например, можно собрать обложки по запросам: vibe coding ai tools python tutorial вайбкодинг И посмотреть: • какие лица / эмоции используют • какие контрастные цвета • какие крупные объекты на превью Это помогает намного быстрее находить идеи для своих обложек. --- ### ⚡ Удобные фичи ✔ batch режим — сразу много запросов ✔ фильтр по языку ✔ фильтр по дате (например последние 7 дней) ✔ автоматическая транслитерация папок ✔ CSV со всеми видео --- ### 📂 На выходе получается так thumbnails/ vibe_coding/ thumbnail1.jpg thumbnail2.jpg videos.csv Где videos.csv содержит: • название видео • ссылку • количество просмотров • дату публикации --- ### 🧠 Как это можно использовать 1️⃣ Анализировать YouTube-тренды 2️⃣ Смотреть какие превью залетают в нише 3️⃣ Делать референсы перед созданием обложки 4️⃣ Собирать датасет для обучения моделей --- ### 🧑‍💻 Написано на Python + YouTube Data API --- ### 🔗 GitHub Ссылка на репозиторий: https://github.com/badmintonAdmin/yt-thumbnail-scraper --- Если делаете YouTube — это очень быстрый способ понять, что работает прямо сейчас. Можно буквально за 30 секунд собрать 50 лучших обложек в любой нише. Если будет интересно — позже покажу, как можно автоматически анализировать эти превью через AI и находить паттерны, которые повышают CTR. 👀