如何开发 YouTube AI 章节与节目笔记生成器

它解决什么问题

创作者和播客主每周更新，却因为繁琐而跳过元数据。这让他们损失了搜索流量、推荐位和观众留存。手动做这些的剪辑师和代理公司每个视频要花 20 到 40 分钟。一个能生成准确、带时间戳初稿的工具，可以省掉大部分工作。

第一版应该包含哪些功能

• ■符合 YouTube 要求格式、从 0:00 开始的带时间戳章节
• ■包含目标关键词和链接的 SEO 简介
• ■播客风格的节目笔记，列出要点和提到的资源
• ■按频道设置品牌语气
• ■一键复制，或发布到 YouTube、WordPress 或播客托管平台

分步实现指南

1. 01

   获取字幕

   调用 /transcribe 并启用 format.timestamp 和 format.paragraphs，同时拿到可读文本和开始时间。

2. 02

   识别话题切换

   把带时间戳的段落发给 LLM，让它分成五到十个章节，并且只能使用数据中存在的开始时间。

3. 03

   撰写简介和笔记

   用第二个提示词，根据章节列表撰写简介和节目笔记，加入创作者的关键词和链接。

4. 04

   审核并发布

   在编辑器中展示草稿，让创作者调整后再复制，或通过平台 API 发布。

入门代码

这个创意基于“方案 1：输入一个视频，输出结构化结果”模式。替换成你自己的频道、提示词和存储即可。

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"])

为什么值得做

按每月视频数量向创作者收取订阅费，或作为付费功能加入现有的剪辑、排期或播客托管工具。代理公司愿意为团队席位和品牌语气预设付费。

需要避开的坑

• ✕让模型编造时间戳：应限定它只能使用字幕分段中的开始时间。
• ✕生成千篇一律的简介：把频道的关键词和以往简介作为示例喂给模型。
• ✕忽略 YouTube 的规则：第一个章节必须从 0:00 开始，且至少需要三个章节。

关于这个创意的问题