Generatore di show notes per podcast: dalla trascrizione alle note in pochi minuti

Un generatore di show notes per podcast non deve per forza essere l'ennesimo SaaS da 29 $ al mese. Il mio è una chiamata API più un prompt, e produce riassunto, elenco degli argomenti, citazioni testuali e link alle risorse di un episodio in circa dieci minuti — passaggio di fact-checking incluso. Lo uso per due show; eccolo per intero.

Dall'episodio alla trascrizione in una richiesta

Se i tuoi episodi finiscono su YouTube (come la maggior parte dei podcast video), la trascrizione è a una chiamata di distanza:

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 di 40 minuti torna come 45-60k caratteri; una conversazione lunga da 90 minuti arriva a 100-130k, comunque sotto il tetto di 150000 di maxChars e dentro un singolo contesto di Claude o GPT. La risposta include un flag truncated, così saprai se un episodio maratona è stato tagliato invece di scoprirlo quando le note si fermano al minuto 70.

Il prompt che tiene oneste le citazioni

Le citazioni in evidenza sono il punto in cui i prompt di riassunto generici ti tradiscono. Gli LLM adorano "migliorare" le citazioni — sistemare la grammatica, sostituire una parola — e una parafrasi tra virgolette è il modo in cui ti ritrovi una mail di rettifica dal tuo ospite. Questo prompt impone l'estrazione letterale:

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}

Nota che il nome dell'ospite viene passato come input. È intenzionale, ed è la soluzione al problema della prossima sezione.

Il problema dei nomi degli ospiti

Ecco l'avvertenza onesta: queste trascrizioni provengono dai sottotitoli di YouTube, e i sottotitoli generati automaticamente storpiano i nomi con assoluta sicurezza. Ho visto "Swyx" diventare "swicks" e un'ospite di nome Priyanka passare un intero episodio come "Brianca". Fornire la grafia corretta nel prompt permette al modello di normalizzare ogni menzione nel riassunto e nell'elenco degli argomenti. Ma le citazioni letterali richiedono un controllo in più — se il sottotitolo ha già storpiato la frase, il "letterale" riproduce fedelmente lo storpiamento. Prima di pubblicare, riascolta la sezione dell'episodio da cui proviene ogni citazione e conferma le parole. È questo il passaggio di fact-checking: richiede tre o quattro minuti, e saltarlo è il modo in cui le citazioni storpiate finiscono screenshottate nel feed di qualcuno.

Inserirlo in un flusso di pubblicazione

La versione manuale qui sopra va benissimo per uno show settimanale. Oltre quella soglia, due upgrade valgono la pena. Se vuoi che le note vengano generate automaticamente a ogni pubblicazione di un episodio, il workflow n8n esegue l'intera catena senza codice. Se l'episodio merita un articolo completo invece delle note, la stessa trascrizione alimenta la pipeline da video a post per il blog — e se scrivi email ai tuoi ascoltatori, quei riassunti per episodio confluiscono direttamente in una newsletter del canale.

La chiave demo condivisa copre 5 episodi al mese, cioè quanto basta per uno show. Per l'elenco completo dei parametri, i codici di errore ed entrambi i formati dell'header di autenticazione, il riferimento della API è su youtube2text.org/api.md — sta tutto in una pagina, che è più o meno l'energia con cui gira l'intero workflow.