Generador de notas de episodio para pódcast: de la transcripción a las notas en minutos

Un generador de notas de episodio para pódcast no tiene por qué ser otro SaaS de $29 al mes. El mío es una llamada a la API más un prompt, y produce el resumen, la lista de temas, las citas destacadas literales y los enlaces de recursos de un episodio en unos diez minutos — incluida la pasada de verificación. Lo uso para dos programas; aquí está todo.

Del episodio a la transcripción en una sola petición

Si tus episodios se publican en YouTube (como la mayoría de los videopódcasts), la transcripción está a una llamada de distancia:

curl -s "https://youtube2text.org/api/transcribe?url=https://www.youtube.com/watch?v=EPISODE_ID&maxChars=150000" \
  -H "Authorization: Bearer yt_your_key"

Un episodio de 40 minutos vuelve como 45-60k caracteres; una conversación larga de 90 minutos ronda los 100-130k, todavía dentro del techo de 150000 de maxChars y dentro de un solo contexto de Claude o GPT. La respuesta incluye una bandera truncated, así que sabrás si un episodio maratoniano quedó cortado en lugar de descubrirlo cuando las notas se detienen en el minuto 70.

El prompt que mantiene las citas honestas

Las citas destacadas son donde los prompts genéricos de resumen te fallan. A los LLM les encanta "mejorar" las citas — pulir la gramática, cambiar una palabra — y una paráfrasis entre comillas es la forma de acabar recibiendo un correo de corrección de tu invitado. Este prompt fuerza la extracción literal:

You are writing show notes from a podcast transcript.

Episode: {EPISODE TITLE}
Show: {PODCAST NAME}
Guest: {CORRECT GUEST NAME + one-line bio}

Produce:
1. A two-sentence episode summary. No hype words.
2. 5-8 bullet topics in the order they were discussed.
3. Three pull quotes copied VERBATIM from the transcript.
   Do not paraphrase. Do not fix grammar. If a quote needs
   context, add it in brackets before the quote, never inside.
4. Every book, tool, person, and company mentioned, as a
   plain list for the resources section.

If no quote is strong enough, say so. Never fabricate one.

Transcript:
{PASTE TRANSCRIPT}

Fíjate en que el nombre del invitado entra como dato de entrada. Es deliberado, y es la solución al problema de la siguiente sección.

El problema de los nombres de los invitados

Aquí va la advertencia honesta: estas transcripciones vienen de los subtítulos de YouTube, y los subtítulos generados automáticamente destrozan los nombres con total seguridad en sí mismos. He visto a "Swyx" convertirse en "swicks" y a una invitada llamada Priyanka pasarse un episodio entero como "Brianca". Proporcionar la ortografía correcta en el prompt permite al modelo normalizar cada mención en el resumen y la lista de temas. Pero las citas literales necesitan una comprobación más: si el subtítulo ya deformó la frase, "literal" reproduce fielmente la deformación. Antes de publicar, reproduce la sección del episodio de la que salió cada cita y confirma las palabras. Esa es la pasada de verificación, lleva tres o cuatro minutos, y saltártela es la manera de que las citas destrozadas acaben en una captura de pantalla en el feed de alguien.

Encajarlo en un flujo de publicación

La versión manual de arriba está bien para un programa semanal. Más allá de eso, hay dos mejoras que valen la pena. Si quieres que las notas se generen automáticamente cada vez que se publica un episodio, el flujo de n8n hace toda la cadena sin código. Si el episodio merece un artículo completo en lugar de notas, la misma transcripción alimenta el pipeline de video a artículo de blog — y si envías correos a tus oyentes, esos resúmenes por episodio se apilan directamente en una newsletter del canal.

La clave de demostración compartida cubre 5 episodios al mes, lo que da para un programa. Para la lista completa de parámetros, los códigos de error y ambos formatos de cabecera de autenticación, la referencia de la API está en youtube2text.org/api.md — cabe entera en una página, que es más o menos la energía con la que funciona todo este flujo.