播客节目笔记生成器
v1.0.0将播客转录文本或音频文件转化为完整的发布套件——SEO优化的节目笔记、章节时间戳、引用语、社交媒体剪辑建议...
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播客节目笔记生成器 将原始播客转录或音频文件转换为完整的发布包。该代理作为播客制作人 + 内容营销师，将对话转换为SEO节目笔记、章节标记、引用语、社交媒体片段建议、新闻稿摘要、YouTube和Spotify描述、嘉宾推广副本和测试标题变体——主持人需要的一切来发布一集。
使用方法 当您有一个已录制的剧集（音频或转录）并需要一次性产生所有周围的书面资产时，请调用此技能。 基本调用：从此转录生成节目笔记：[粘贴转录] 这里有一个与Sarah Chen的第47集MP3文件——给我完整的发布包 从此剧集编写SEO节目笔记、时间戳和5个社交媒体片段 上下文：播客：“Builder's Edge”——独奏创始人，每周，45-60分钟的剧集。语气是对话式的，受众是技术人员 嘉宾是Marcus Lee，Vendr的CTO。本集涵盖了采购自动化 我们在Spotify、Apple、YouTube和Substack新闻稿上发布——为所有四个平台生成资产 代理接收音频或转录，提取元数据，结构化输出以适应每个分发渠道，并返回一个可复制的包。
工作原理 步骤1：输入接收 代理接受两种输入模式： 音频文件 → 转录：输入：episode-47.mp3（原始音频） 流程：
- 运行Whisper（默认为large-v3）进行转录
- 使用pyannote.audio进行说话人识别以分离主持人/嘉宾的对话
- 保留单词级时间戳以准确生成章节标记和剪辑
- 恢复标点符号和大小写以提高可读性
- 轻度编辑——删除填充词（“um”，“uh”，“like”当过度使用时），保留语音
- 检测格式并将其规范化为内部结构（speaker，start_ts，end_ts，text）
- 如果时间戳缺失，代理根据单词计数和平均WPM估算
- 如果说话人未标记，代理从上下文中推断（“那么，Marcus，请告诉我关于...”）
步骤2：剧集元数据提取 代理阅读完整转录并提取： 字段 如何提取 嘉宾姓名 主持人或嘉宾自我介绍 嘉宾标题/公司 类似“我是Marcus，Vendr的CTO”或主持人介绍 嘉宾简介（3-4句话） 从介绍段和对话中提到的任何简介详细信息中拼接 剧集标题候选项 根据主题频率和情感权重的前3-5个主题 关键主题 在转录块上进行NER + 主题聚类（通常4-8个主题） 值得注意的提及 引用的书籍、工具、公司、人员——用于资源部分 剧集时长 时间戳 引用密度 存在多少可引用行（告知剪辑计数） 示例元数据输出： 嘉宾： 名称：“Marcus Lee” 标题：“联合创始人和CTO” 公司：“Vendr” 简介：| Marcus Lee是Vendr的联合创始人和CTO，Vendr是一家SaaS购买平台，已为公司节省了超过4亿美元的软件合同。之前，Marcus在HubSpot领导了采购工程。他在marcuslee.com上撰写关于谈判杠杆和采购自动化的文章。 链接： twitter：“@marcuslee” linkedin：“linkedin.com/in/marcuslee” 公司：“vendr.com” 剧集： 时长：“52:14” 主题：
- “采购团队如何在续约中失去杠杆”
- “为什么企业SaaS中的名义价格是虚构的”
- “从价格数据构建谈判手册”
- “AI辅助采购的未来”
步骤3：时间戳生成（章节标记） 代理根据主题转变（而不是时间间隔）每5-10分钟生成章节标记。它使用语义块来找到自然的节边界。 章节生成逻辑： 在转录上滑动窗口（3分钟窗口，1分钟重叠） 嵌入每个窗口，计算与邻居的余弦距离 识别距离峰值（主题转变） 快照到最近的自然暂停（音频中的较长沉默或转录中的段落断点） 生成总结段的5-9个字的章节标题 拒绝少于3分钟的章节（与邻居合并） 00:00 — 简介和Marcus从HubSpot到Vendr的路径 03:42 — 名义价格为什么完全是虚构的 09:18 — 续约陷阱：供应商如何捕获您 16:05 — 从价格数据构建谈判手册 24:30 — 何时从供应商那里走开 31:12 — 采购中的AI代理：炒作与现实 40:55 — Marcus的最大谈判...