Автоматизация может находить свежие завершённые публичные YouTube-трансляции, извлекать из их расшифровок пары «вопрос–ответ» с таймкодами и собирать короткие ролики. По описанию конвейера, за один запуск получается около 8–12 роликов.
- Планировщик через YouTube API находит свежую трансляцию и проверяет, что она публичная и завершённая.
- Для трансляции берётся готовая расшифровка из Wiki LLM. Если её нет, расшифровка выполняется через Groq.
- Субагенты на Sonnet анализируют полную расшифровку, находят пары «вопрос–ответ» и соответствующие им таймкоды.
yt-dlp скачивает только нужные минутные фрагменты.
mlx-whisper делает расшифровку этих фрагментов с точностью до слова.
- OpenCV определяет лица и смены кадров. Говорящего сопоставляют с подписью в окне Google Meet.
- Для каждого ролика создаётся отдельная конфигурация:
- склейки сдвигаются в паузы;
- хук выбирается по фразе.
- HyperFrames рендерит ролик в MP4.
- Синхронизацию проверяют программно, затем автоматически создают обложки, тексты и раскладывают материалы по папкам.
- Список готовых роликов бот отправляет в Telegram.
- YouTube API — поиск и проверка трансляций;
- Wiki LLM или Groq — получение расшифровки;
- Sonnet — поиск вопросов, ответов и таймкодов;
yt-dlp — загрузка нужных фрагментов;
mlx-whisper — точная расшифровка фрагментов;
- OpenCV — определение лиц и смен кадров;
- HyperFrames — рендер MP4;
- Telegram-бот — отправка списка роликов.
Статья собрана по сообщению от 28 сентября 2026 года.