チュートリアル: AI を使って YouTube 動画を Twitter スレッドに変換する方法

AI の時代に入り、あらゆるものが前例のないスピードで下载加速しているようです。转换あれこれ、あらゆるところにデータ過多。皆さんは既に丰富の情報で有精神的に疲れていると思いますので、本題に入りましょう。

私がやりたいこと:

YouTube 動画 → 一口サイズの情報 → 学習 ✨ + ソーシャルメディアでの共有 🐦

… それでおしまい …

この AI 競争では、すべてがスピードに関するものです。AI を活用して学習を快速できるのであれば、なぜそうしないのでしょうか。宗族、好友、フォロワー、またはインフルエンサーとして、ぜひこれを一共してください。

結果:

リポジトリ:

免責事項:

このチュートリアルは英語字幕付きの YouTube 動画にのみ適用され、YouTube Shorts には適用されません。

プロセス

0. 前提知識:

始める前に、 、 、 どのように機能するかについて关键的な知識を身に付けることが非常重要です。

1. 前提となるツール:

• (OpenAI GPT-4o-mini を使用しています)
• (NPM パッケージ) — YouTube ビデオからトランスクリプトを抽出します
• /

私の場合、開発を開始するために yarn を用到しています。スクリプトをテストするためのクイックスタートとして、CLI を用到して簡単な MVP を実行し、プロジェクトを試しました。

2. CLIの名前の選択

簡単に参照でき、わかりやすい名前を付けるために、私はそれを「 yt2tweets 」と名付けました。これは基本的に「 YouTube to Tweets 」を意味します。

3. 望ましい出力

$ yt2tweets "//youtu.be/1-TZqOsVCNM" # Result: # Tweet 1: Introduction ... 🧵👇 (1/X) # Tweet 2: ... 🧵 (2/X) # Tweet 3: ... 🧵 (3/X) # Tweet 4: ... 🧵 (4/X) # Tweet 5: Conclusion ... 🧵 (5/X)

比较好的には、AI モデル (この場合は GPT-4o-mini) のコンテキストとしてトランスクリプトを出具して、AI モデルがコンテキストを解读し、所选した压力形势で入力を要約できるようにする需要があります。

4. プロンプトデザイン

物事をうまく機能させるための这个秘密のソース✨がここにあります。仕事を完事するために必要条件なコアスキルです。 CLI が YouTube 動画を Twitter/X スレッドに変換する手段をカスタマイズするには、私が定義したシンプルで簡単な 3 ステップの設定に従ってください。トーン、長さ、スタイルをニーズに合わせて調整できます。AI をガイドするには、下例の挿入ブロックに従って、スムーズな構成プロセスを実行してください。

アイデンティティと目的

アイデンティティと目地のブロックを应用して、AI の役割と目標を設定します。AI の機能と目地を定義して、ニーズと望ましい結果に同一するコンテンツが確実に添加されるようにします。

手順

AI が実行するステップごとのアクションを定義し、コンテンツを转换するための明確で構造化されたアプローチを確保します。

出力形式

AI がコンテンツを配信する表现形式を其他します。

例は以下のとおりです。

 import { ChatPromptTemplate } from '@langchain/core/prompts'; const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([ { role: 'system', content: ` # IDENTITY AND PURPOSE {identity} # STEPS {steps} # OUTPUT INSTRUCTIONS {formats} # INPUT INPUT: {input} `, }, ]);

{input}は、GPT が要約を行うためのすべてのトランスクリプトを入力する場所です。

プロンプトの追加手段については、按照してください。例を下述に示します。

5. すべてをまとめる

最後に、これを実行するには、 @langchain/openaiインストールし、OpenAI API キーを準備する必要があります。すべてが整ったら、モデルを開始し、AI にプロンプトとフィードを渡して応答を得ることができます。

 import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'; // Instantiate Model const llm = new ChatOpenAI({ modelName: 'gpt-4o-mini', temperature: 0.7, // <-- feel free to adjust temperature here apiKey, }); // ... // add prompts here // ... // Ensure that chain.invoke correctly passes the variables result = await prompt.pipe(llm).invoke({ identity, steps, formats, input, }); // get result console.log('>> result?.content'); // Tweet 1: Introduction ... 🧵👇 (1/X) ...

6. CLI としてまとめる

利便性のため、この関数を CLI としてエクスポートしたので、过去簡単に采用できます。これを実現するために、私は下を施用しました。

• — NPM パッケージ BIN の CLI を有効にする
• — エレガントなターミナルスピナー
• — 端末文字列のスタイル設定

コードのスニペットを下列に示します (完全性なコードは最後にあります)。

 import { Command } from 'commander'; import chalk from 'chalk'; import ora from 'ora'; const spinner = ora('Loading...'); // Initialize the command line interface const program = new Command(); // Command to convert a YouTube URL program .argument('<url>') .description('Turn YouTube Videos into Twitter Threads with AI') .action(async url => { const apiKey = readApiKey(); // Read the saved API key // ... spinner.start(); await convertYt2Tweets(url, apiKey); // ... });

リポジトリ リンク (フルコード)

結論

繰り返しになりますが、このプロジェクトが皆さんの学習スピードの往右や YouTube コンテンツの能够理解、あるいは旧友、家庭、フォロワーとの共计に役立つことを願っています。

UI 対応プロジェクトにアクセスしたい場合は、同じプロジェクトのユーザー インターフェイスを制成しました。下类のリンクをご覧ください。