Tutorial: Cara Mengubah Video YouTube Menjadi Thread Twitter Menggunakan AI

Saat kita memasuki era AI, semuanya tampak melaju dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Generatif ini, generatif itu—kelebihan data di mana-mana. Saya cukup yakin Anda sudah lelah secara mental karena semua informasi, jadi mari langsung ke intinya, oke?

Apa yang ingin saya lakukan:

Video YouTube → Informasi Singkat → Pembelajaran ✨ + Berbagi di Media Sosial 🐦

… Itu saja …

Dalam persaingan AI ini, semuanya tentang kecepatan. Jika kita dapat memanfaatkan AI untuk mempercepat pembelajaran kita, mengapa tidak? Jadi, bagikan ini—baik dengan keluarga, teman, atau pengikut Anda, atau bahkan sebagai influencer.

Hasil:

Repositori: https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli/

Penafian:

Tutorial ini hanya berfungsi untuk video YouTube dengan subtitle bahasa Inggris dan tidak berlaku untuk YouTube Shorts.

Prosesnya

0. Prasyarat Pengetahuan:

Sebelum memulai, penting untuk mengetahui beberapa dasar tentang cara kerja LangChain.js , Prompt Engineering , dan Model OpenAI .

1. Peralatan Prasyarat:

• OpenAI API-Key (kami menggunakan OpenAI GPT-4o-mini)
• youtube-transcript (paket NPM) — mengekstrak transkrip dari video youtube
• Bahasa pemrograman Node.js
• Benang / NPM
• Rantai Lang.js

Untuk kasus saya, saya menggunakan yarn untuk memulai pengembangan. Sebagai langkah awal untuk menguji skrip, saya melakukan MVP cepat menggunakan CLI untuk mencoba proyek.

2. Memilih nama untuk CLI

Untuk referensi cepat dan nama yang menarik, saya menyebutnya “ yt2tweets ”, yang pada dasarnya berarti → “ YouTube to Tweets ”.

3. Output yang Diharapkan

 $ 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)

Idealnya, kita perlu menyediakan transkrip sebagai konteks untuk model AI, yang dalam kasus kita adalah GPT-4o-mini, sehingga model AI dapat memahami konteks dan meringkas masukan dalam format keluaran yang kita tentukan.

4. Desain Cepat

Di sinilah letak rahasia ✨ untuk membuat sesuatu berhasil: Prompt Engineering merupakan keterampilan inti yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaan.

Untuk menyesuaikan cara CLI mengonversi video YouTube menjadi thread Twitter/X, ikuti pengaturan 3 langkah sederhana dan mudah yang telah saya tetapkan. Anda dapat menyesuaikan nada, durasi, dan gaya agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Untuk memandu AI, ikuti blok sisipan di bawah ini agar proses konfigurasi berjalan lancar.

Identitas dan tujuan

Tetapkan peran dan tujuan AI dengan blok Identitas dan Tujuan. Tetapkan fungsi dan tujuannya untuk memastikan AI menghasilkan konten yang sesuai dengan kebutuhan dan hasil yang Anda inginkan.

Tangga

Tentukan tindakan langkah demi langkah yang harus diikuti AI, pastikan pendekatan yang jelas dan terstruktur untuk menghasilkan konten Anda.

Format keluaran

Tentukan format di mana AI harus menyampaikan konten.

Contoh seperti di bawah ini:

 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} adalah tempat saya memasukkan semua transkrip agar GPT dapat melakukan rangkuman.

Referensi mengenai cara saya menambahkan perintah saya dapat ditemukan di sini , dengan contoh di bawah ini:

5. Menyatukan Semuanya

Terakhir, agar dapat berjalan, Anda perlu memasang @langchain/openai dan menyiapkan kunci API OpenAI. Setelah semuanya beres, Anda dapat memulai model dan mulai meneruskan perintah dan umpan ke AI untuk mendapatkan respons.

 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. Bungkus sebagai CLI

Demi kenyamanan, saya mengekspor fungsi tersebut sebagai CLI sehingga mudah saya gunakan di masa mendatang.

Untuk mencapainya, saya menggunakan:

• Komandan — untuk mengaktifkan CLI untuk paket NPM BIN
• Ora — Pemutar terminal yang elegan
• Kapur — Penataan tali terminal

Cuplikan kode disediakan di bawah ini (kode lengkap di akhir):

 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); // ... });

Tautan Repositori (Kode Lengkap)

https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli

Kesimpulan

Sekali lagi, saya berharap proyek ini membantu Anda mempercepat pembelajaran dan mencerna konten YouTube, atau membagikannya dengan teman, keluarga, dan pengikut Anda.

Jika Anda lebih suka mengakses proyek yang siap menggunakan UI, saya membuat antarmuka pengguna untuk proyek yang sama. Anda dapat menemukan tautan di bawah ini:

https://yt2tweets.worksmarter.lol