Generator Show Notes Podcast: Dari Transkrip Menjadi Catatan dalam Hitungan Menit

Generator show notes podcast tidak harus menjadi SaaS $29/bulan yang lain. Milik saya hanyalah satu panggilan API plus satu prompt, dan ia menghasilkan ringkasan, daftar topik, pull quote verbatim, dan tautan sumber untuk satu episode dalam sekitar sepuluh menit — termasuk tahap fact-check. Saya menjalankannya untuk dua acara; berikut keseluruhannya.

Dari episode ke transkrip dalam satu request

Jika episode Anda tayang di YouTube (kebanyakan video podcast begitu), transkripnya hanya sejauh satu panggilan:

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

Episode 40 menit kembali sebagai 45-60 ribu karakter; percakapan panjang 90 menit sekitar 100-130 ribu, masih di bawah batas maxChars 150000 dan masih dalam satu konteks Claude atau GPT. Responsnya menyertakan flag truncated, jadi Anda akan tahu jika episode maraton terpotong, alih-alih baru menyadarinya ketika catatan berhenti di menit ke-70.

Prompt yang menjaga kutipan tetap jujur

Pull quote adalah titik di mana prompt ringkasan generik mengecewakan Anda. LLM gemar "memperbaiki" kutipan — merapikan tata bahasa, mengganti sebuah kata — dan parafrasa di dalam tanda kutip adalah cara Anda berakhir menerima email koreksi dari tamu Anda. Prompt ini memaksa ekstraksi verbatim:

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}

Perhatikan bahwa nama tamu dimasukkan sebagai input. Itu disengaja, dan itulah solusi untuk bagian berikutnya.

Masalah nama tamu

Inilah peringatan yang jujur: transkrip ini berasal dari caption YouTube, dan caption yang dihasilkan otomatis merusak nama dengan penuh percaya diri. Saya pernah melihat "Swyx" menjadi "swicks" dan seorang tamu bernama Priyanka menghabiskan satu episode penuh sebagai "Brianca." Memasukkan ejaan yang benar ke dalam prompt memungkinkan model menormalkan setiap penyebutan di ringkasan dan daftar topik. Tetapi kutipan verbatim butuh satu pemeriksaan lagi — jika caption sudah mengacaukan kalimatnya, "verbatim" akan setia mereproduksi kekacauan itu. Sebelum menerbitkan, putar bagian episode asal setiap kutipan dan pastikan kata-katanya. Itulah tahap fact-check, memakan waktu tiga atau empat menit, dan melewatkannya adalah cara kutipan yang rusak berakhir sebagai screenshot di feed seseorang.

Memasukkannya ke alur kerja penerbitan

Versi manual di atas cukup untuk acara mingguan. Lebih dari itu, dua peningkatan layak dilakukan. Jika Anda ingin catatan dibuat otomatis setiap kali episode terbit, workflow n8n menjalankan seluruh rantainya tanpa kode. Jika episode itu layak menjadi artikel penuh alih-alih catatan, transkrip yang sama menjadi bahan pipeline video-ke-artikel-blog — dan jika Anda mengirim email ke pendengar, ringkasan per episode itu langsung tersusun menjadi newsletter kanal.

Demo key bersama mencakup 5 episode per bulan, yang setara satu acara. Untuk daftar parameter lengkap, kode error, dan kedua format header autentikasi, referensi API ada di youtube2text.org/api.md — semuanya muat dalam satu halaman, yang kira-kira setara dengan energi yang dibutuhkan seluruh workflow ini.