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:    https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli/   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   . LangChain.js Prompt Engineering OpenAI modeliai  1. Būtinos priemonės:    (naudojame OpenAI GPT-4o-mini) OpenAI API raktas    (NPM paketas) – ištraukite nuorašą iš „YouTube“ vaizdo įrašo youtube-transkriptas   Node.js    /  Verpalai NPM   LangChain.js  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 „   “, kuris iš esmės reiškia → „   “. yt2tweets YouTube to Tweets  3. Norima išvestis   $ 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)  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. Greita inžinerija  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   įvedu visą GPT nuorašą, kad galėčiau padaryti suvestinę. {input}  Nuorodą, kaip pridėjau raginimą, rasite   su toliau pateiktu pavyzdžiu:  čia  5. Sudėti viską kartu  Galiausiai, kad jis veiktų, turite įdiegti   ir paruošti OpenAI API raktą. Kai viskas bus sutvarkyta, galite inicijuoti modelį ir pradėti siųsti raginimus bei informacijos santraukas AI, kad gautų atsakymą. @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. 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 Commander    – elegantiškas gnybtų suktukas Ora    – gnybtų eilutės stilius Kreida  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)   https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli  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:     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.

Visit my page

Read My Stories

Šis garso įrašas sukurtas originalia istorijos kalba!

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

About Author

KOMENTARAI

PABAIGTI ŽYMES

ŠIS STRAIPSNIS BUVO PRISTATYMAS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps