Youtube timestamp looker

le 10 mars 2025

Avez-vous déjà regardé une vidéo et eu du mal à vous souvenir plus tard du moment où un point clé a été mentionné ? Ou peut-être vouliez-vous revenir sur un moment intéressant mais ne vous souveniez pas de l'horodatage exact ? Que vous effectuiez des recherches, créiez du contenu ou essayiez simplement de marquer des moments marquants, trouver des horodatages spécifiques dans de longues vidéos YouTube peut être un défi.

Dans cet article, nous explorons comment créer un flux de travail efficace à l'aide de Uniflow pour récupérer de manière interactive des informations horodatées à partir de vidéos YouTube. Ce flux de travail dédié Youtube timestamp looker exploite les variables d'environnement, les invites personnalisées et intègre des outils API pour offrir une expérience transparente aux utilisateurs recherchant des informations détaillées à partir des transcriptions YouTube.

Présentation du flux de travail

Voici les composants clés suivants utilisés pour créer le flux de travail

  • Variables d'environnement : Stockez en toute sécurité les données sensibles telles que les clés API et les paramètres de configuration.

  • Invite personnalisée : Autorisez l'utilisateur à écrire une question ou une demande spécifique concernant le contenu vidéo.

  • Invite d'étape interactive : Invitez l'utilisateur à fournir l'ID de la vidéo YouTube pour la vidéo qu'il souhaite analyser.

  • Exécution du bloc de code : Il s'agit du cœur du flux de travail, où plusieurs processus se produisent :

Intégration de l'outil ChatGPT

  • Utilisez ChatGPT avec un outil personnalisé pour analyser la transcription de la vidéo.

API de récupération du timecode de transcription

  • Utilisez l'outil API personnalisé basé sur la contribution apportée au référentiel d'API de transcription YouTube.
  • Cet outil récupère la transcription avec ses timecodes correspondants et filtre les entrées courtes non pertinentes pour améliorer la précision.

Nettoyage et découpage de la transcription

  • La transcription est traitée pour exclure les entrées de texte brèves ou non pertinentes, garantissant ainsi une entrée concise et précieuse pour l'API.
  • Chaque entrée est convertie au format « HH:MM:SS » et regroupée en sections de 30 secondes pour plus de clarté.
  • Pour gérer les limites des jetons API, le système s'assure que le texte ne dépasse pas les restrictions de longueur prédéfinies (par exemple, 8 000 caractères).

Résumé de la transcription (si nécessaire)

  • Si la transcription est trop longue, le système utilise ChatGPT pour la résumer tout en préservant les horodatages et les informations essentielles.

Exécution de l'appel API

  • La transcription résumée ou nettoyée est ensuite utilisée dans un appel API avec ChatGPT. L'appel utilise une invite interactive où les utilisateurs peuvent spécifier les détails exacts qu'ils recherchent dans la vidéo.

Affichage des résultats

  • Le résultat est affiché avec des marqueurs d'horodatage clairs, garantissant que les utilisateurs peuvent facilement accéder aux moments qui les intéressent.

Cas d'utilisation potentiels

  • Examen du contenu : localisez rapidement les moments clés d'une vidéo en posant des questions directes sur son contenu.
  • Résumé du contenu : résumez les sections d'une vidéo, en fournissant des codes temporels pour une navigation facile.
  • Extraction des points forts : identifiez et horodatez les citations ou événements notables d'une vidéo.
  • Contenu éducatif : aide les enseignants et les apprenants à trouver des segments vidéo pertinents en rapport avec des sujets spécifiques.

Conclusion

En exploitant les capacités interactives d'Uniflow et en s'intégrant à des outils API spécialisés, ce flux de travail fournit une solution efficace pour extraire et analyser les données horodatées des vidéos YouTube. Cette approche simplifie non seulement l'analyse du contenu, mais améliore également l'interaction des utilisateurs en automatisant les processus complexes de récupération de données.

N'hésitez pas à adapter et à étendre ce flux de travail pour suivre différents scénarios, garantissant ainsi des expériences d'analyse de contenu plus efficaces et plus personnalisées.