Pamoka: kaip „YouTube“ vaizdo įrašus paversti „Twitter“ gijomis naudojant AI

Kai įžengiame į AI erą, atrodo, kad viskas įsibėgėja neregėtu greičiu. Generuojantis tai, generuojamas anas – duomenų perteklius visur. Esu tikras, kad jau esate psichiškai pavargęs nuo visos informacijos, taigi, eikime prie to, ar ne?

Ką aš noriu padaryti:

„YouTube“ vaizdo įrašas → Smulkaus dydžio informacija → Mokymasis ✨ + Bendrinimas socialinėje žiniasklaidoje 🐦

…Štai tiek…

Šiose AI lenktynėse viskas priklauso nuo greičio. Jei galime panaudoti AI, kad paspartintume mokymąsi, kodėl gi ne? Taigi, pasidalykite tuo – nesvarbu, ar su savo šeima, draugais ar sekėjais, ar net kaip įtakojantys.

Rezultatai:

Atpirkimas:

Atsisakymas:

Ši mokymo programa tinka tik „YouTube“ vaizdo įrašams su angliškais subtitrais ir netaikoma „YouTube Shorts“.

Procesas

0. Būtinos žinios:

Prieš pradedant, labai svarbu žinoti, kaip veikia , ir .

1. Būtinos priemonės:

• (naudojame OpenAI GPT-4o-mini)
• (NPM paketas) – ištraukite nuorašą iš „YouTube“ vaizdo įrašo
• /

Mano atveju aš naudoju verpalus, kad pradėčiau kurti. Kalbant apie greitą scenarijaus išbandymo pradžią, aš padariau greitą MVP naudodamas CLI, kad išbandyčiau projektą.

2. CLI pavadinimo pasirinkimas

Norėdamas greitos informacijos ir patrauklaus pavadinimo, pavadinau jį „ yt2tweets “, kuris iš esmės reiškia → „ YouTube to Tweets “.

3. Norima išvestis

 $ 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)

Idealiu atveju turime pateikti stenogramą kaip kontekstą AI modeliui, kuris mūsų atveju yra GPT-4o-mini, kad jis suprastų kontekstą ir apibendrintų įvestį mūsų nurodytu išvesties formatu.

4. Greitas dizainas

Čia slypi slaptas padažas ✨, kad viskas veiktų: yra būtinas pagrindinis įgūdis, norint atlikti darbą. Norėdami tinkinti, kaip CLI konvertuoja „YouTube“ vaizdo įrašus į „Twitter“ / X gijas, atlikite paprastą ir paprastą 3 žingsnių sąranką, kurią apibrėžiau. Galite reguliuoti toną, ilgį ir stilių pagal savo poreikius. Norėdami vadovautis AI, vadovaukitės toliau pateiktu įterpimo bloku, kad konfigūravimo procesas vyktų sklandžiai.

Tapatybė ir tikslas

Nustatykite AI vaidmenį ir tikslus naudodami bloką „Identity and Purpose“. Apibrėžkite jo funkciją ir tikslus, kad užtikrintumėte, jog jis generuoja turinį, atitinkantį jūsų poreikius ir norimus rezultatus.

Žingsniai

Apibrėžkite nuoseklius veiksmus, kurių AI turi atlikti, užtikrindami aiškų ir struktūrizuotą turinį kuriant turinį.

Išvesties formatai

Nurodykite formatus, kuriais AI turėtų pateikti turinį.

Pavyzdys, kaip nurodyta toliau:

 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} `, }, ]);

Į {input} įvedu visą GPT nuorašą, kad galėčiau padaryti suvestinę.

Nuorodą, kaip pridėjau raginimą, rasite su toliau pateiktu pavyzdžiu:

5. Sudėti viską kartu

Galiausiai, kad jis veiktų, turite įdiegti @langchain/openai ir paruošti OpenAI API raktą. Kai viskas bus sutvarkyta, galite inicijuoti modelį ir pradėti siųsti raginimus bei informacijos santraukas AI, kad gautų atsakymą.

 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. Apvyniokite jį kaip CLI

Patogumo dėlei funkciją eksportavau kaip CLI, todėl man bus lengva naudotis ateityje. Norėdami tai pasiekti, naudojau:

• – įgalinti NPM paketo BIN CLI
• – elegantiškas gnybtų suktukas
• – gnybtų eilutės stilius

Kodo fragmentas pateikiamas žemiau (visas kodas pabaigoje):

 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); // ... });

Saugyklos nuoroda (visas kodas)

Išvada

Vėlgi, tikiuosi, kad šis projektas padės jums greičiau mokytis ir suprasti „YouTube“ turinį arba dalytis juo su draugais, šeima ir sekėjais.

Jei norite pasiekti UI parengtą projektą, sukūriau vartotojo sąsają tam pačiam projektui. Žemiau esančią nuorodą galite rasti: