A medida que entramos en la era de la IA, todo parece acelerarse a una velocidad sin precedentes. Generativo esto, generativo aquello: sobrecarga de datos por todas partes. Estoy bastante seguro de que ya estás mentalmente fatigado por tanta información, así que vayamos al grano, ¿de acuerdo?  Lo que quiero hacer:   Vídeo de YouTube → Información resumida → Aprendizaje ✨ + Compartir en redes sociales 🐦  … Eso es todo …  En esta carrera de la IA, todo gira en torno a la velocidad. Si podemos aprovechar la IA para acelerar nuestro aprendizaje, ¿por qué no? Así que comparte esto, ya sea con tu familia, amigos o seguidores, o incluso como influencer.   Los resultados:  Repositorio:    https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli/   Descargo de responsabilidad:   Este tutorial solo funciona para videos de YouTube con subtítulos en inglés y no es aplicable a YouTube Shorts.  El proceso  0. Conocimientos previos:  Antes de comenzar, es fundamental tener algunos conocimientos básicos sobre cómo funcionan   ,   y   . LangChain.js Prompt Engineering OpenAI Models  1. Herramientas necesarias:    (estamos usando OpenAI GPT-4o-mini) Clave API de OpenAI    (paquete NPM): extrae una transcripción de un video de YouTube youtube-transcript   Node.js    /  Hilo NPM   Cadena Lang.js  En mi caso, estoy usando yarn para comenzar el desarrollo. En cuanto a un inicio rápido para probar el script, hice un MVP rápido usando CLI para probar el proyecto.  2. Elección de un nombre para la CLI  Para una referencia rápida y un nombre pegadizo, lo llamé “   ”, que esencialmente significa → “   ”. yt2tweets YouTube to Tweets  3. Resultado deseado   $ yt2tweets "https://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)  Lo ideal sería proporcionar la transcripción como contexto para el modelo de IA, que es GPT-4o-mini en nuestro caso, para que pueda comprender el contexto y resumir la entrada en el formato de salida que especificamos.  4. Diseño de indicaciones  Aquí radica la fórmula secreta ✨ para que las cosas funcionen:   es una habilidad básica necesaria para realizar el trabajo. la ingeniería rápida  Para personalizar la forma en que la CLI convierte los videos de YouTube en hilos de Twitter/X, sigue la sencilla y fácil configuración de 3 pasos que he definido. Puedes ajustar el tono, la duración y el estilo para que se ajusten a tus necesidades. Para guiar a la IA, sigue el bloque de inserción que aparece a continuación para que el proceso de configuración sea sencillo.   Identidad y propósito  Establezca el rol y los objetivos de la IA con el bloque Identidad y propósito. Defina su función y sus objetivos para garantizar que genere contenido que se ajuste a sus necesidades y los resultados deseados.   Pasos  Define las acciones paso a paso que debe seguir la IA, garantizando un enfoque claro y estructurado para generar tu contenido.   Formatos de salida  Especifique los formatos en los que la IA debe entregar el contenido.  Ejemplo como el siguiente:   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} `, }, ]);    es donde pongo toda la transcripción para que GPT haga el resumen. {input}  La referencia sobre cómo agregué mi mensaje se puede encontrar   , con un ejemplo a continuación:  aquí  5. Poniéndolo todo junto  Por último, para que funcione, debes tener instalado   y lista tu clave API de OpenAI. Una vez que todo esté resuelto, puedes iniciar el modelo y comenzar a pasar indicaciones y feeds a la IA para obtener una respuesta. @langchain/openai   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. Envuélvalo como una CLI  Para mayor comodidad, exporté la función como CLI para que me resulte fácil usarla en el futuro.  Para lograrlo utilicé:    : para habilitar CLI para el paquete BIN de NPM Comandante    — Elegante terminal giratorio Ora    : diseño de cadenas terminales Tiza  A continuación se proporciona un fragmento del código (el código completo al final):   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); // ... });  Enlace al repositorio (código completo)   https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli  Conclusión  Nuevamente, espero que este proyecto te ayude a acelerar tu aprendizaje y a digerir el contenido de YouTube, o compartirlo con tus amigos, familiares y seguidores.  Si prefieres acceder al proyecto con interfaz de usuario lista, he creado una interfaz de usuario para el mismo proyecto. Puedes encontrar el enlace a continuación:     https://yt2tweets.worksmarter.lol

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Tutorial: Cómo convertir vídeos de YouTube en hilos de Twitter usando IA

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