Cómo crear un generador de capítulos y notas del episodio para YouTube con IA

El problema que resuelve

Los creadores y podcasters publican cada semana y se saltan los metadatos porque es tedioso. Eso les cuesta tráfico de búsqueda, presencia en vídeos sugeridos y retención de espectadores. Los editores y agencias que lo hacen a mano dedican de 20 a 40 minutos por vídeo. Un generador que produce borradores precisos y con marcas de tiempo elimina la mayor parte de ese trabajo.

Qué incluir en tu primera versión

• ■Capítulos con marcas de tiempo en el formato que exige YouTube, empezando en 0:00
• ■Una descripción SEO con palabras clave objetivo y enlaces
• ■Notas del episodio estilo pódcast con los puntos clave y los recursos mencionados
• ■Ajustes de tono de marca por canal
• ■Copia o publicación con un clic en YouTube, WordPress o un servicio de alojamiento de pódcasts

Cómo construirlo, paso a paso

1. 01

   Obtén la transcripción

   Llama a /transcribe con format.timestamp y format.paragraphs para tener tanto texto legible como tiempos de inicio.

2. 02

   Detecta los cambios de tema

   Envía los párrafos con sus marcas de tiempo a un LLM y pídele que los agrupe en cinco a diez capítulos, usando solo tiempos de inicio que existan en los datos.

3. 03

   Escribe la descripción y las notas

   Usa un segundo prompt para escribir la descripción y las notas del episodio a partir de la lista de capítulos, incluyendo las palabras clave y los enlaces del creador.

4. 04

   Revisa y publica

   Muestra los borradores en un editor, deja que el creador los ajuste y luego cópialos o publícalos mediante la API de la plataforma.

Código de inicio

Esta idea se basa en el patrón "Receta 1: entra un vídeo, sale un resultado estructurado". Usa tus propios canales, prompts y almacenamiento.

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

res = requests.post(f"{API}/transcribe", headers=HEADERS, json={
    "video": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID",
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

transcript = res["data"]["transcript"]
print(transcript["text"][:500])        # plain text for your LLM prompt
for seg in transcript["segments"][:3]:  # timestamps for deep links
    print(seg["start"], seg["text"])

Por qué vale la pena construirlo

Cobra a los creadores una suscripción mensual según los vídeos al mes, o añádelo como función de pago dentro de una herramienta de edición, programación o alojamiento de pódcasts. Las agencias pagarán por licencias de equipo y por preajustes de tono de marca.

Errores que debes evitar

• ✕Dejar que el modelo invente marcas de tiempo: limítalo a los tiempos de inicio de los segmentos de la transcripción.
• ✕Generar descripciones genéricas: dale como ejemplo las palabras clave del canal y descripciones anteriores.
• ✕Olvidar las reglas de YouTube: el primer capítulo debe empezar en 0:00 y debe haber al menos tres capítulos.

Preguntas sobre esta idea