Podcast Chaptering Tool Free

SKILL.md

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name: "podcast-chaptering-tool-free"
description: "从播客音频或文字稿生成章节标记与高光片段建议,适合个人创作者快速制作节目笔记。"
license: Proprietary
allowed-tools: read exec
compatibility: "Requires LLM with tool-use capability"
metadata:
  displayName: "播客章节工具免费版"
  version: "1.0.0"
  summary: "从播客音频或文字稿生成章节标记与高光片段建议,适合个人创作者快速制作节目笔记。"
  tags:
    - "创意设计"
    - "播客"
    - "章节标记"
    - "节目笔记"
    - "个人创作"
  source: "SkillHub"
  converted_at: "2026-07-22T17:58:36"
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# 播客章节工具 - 免费版

## 概述

播客章节工具(免费版)帮助个人创作者从音频或文字稿生成章节标记、高光片段建议与节目笔记草稿。支持中文与英文内容,隐私优先,仅生成草稿不执行发布操作。

免费版聚焦单文件章节生成,专业版(`podcast-chaptering-tool-pro`)在此基础上提供批量处理、社媒切片文案、多格式输出与 API 集成等高级能力。

## 核心能力

| 能力 | 免费版 | 说明 |
|:-----|:-------|:-----|
| 章节标记 | 支持 | 时间戳 + 标题 |
| 高光片段 | 支持 | 时间定位 + 描述 |
| 节目笔记 | 支持 | 草稿生成 |
| 音频输入 | 支持 | 需配合转录工具 |
| 文字稿输入 | 支持 | 直接处理文本 |
| 语言支持 | 中文/英文 | 自动检测 |
| 隐私模式 | 支持 | 仅分析不发布 |
| 批量处理 | 不支持 | 升级专业版 |
| 社媒文案 | 不支持 | 升级专业版 |
| API 集成 | 不支持 | 升级专业版 |
**技术实现要点**：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置。

### 核心功能执行
用`input_params`参数进行配置。

**输入**: 用户提供核心功能执行所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行核心功能执行操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作

### 参数配置与调用
用`config_options`参数进行配置。

**输入**: 用户提供参数配置与调用所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行参数配置与调用操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回参数配置与调用的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`config_options`参数,支持修改/重置/导入操作

### 结果处理与输出
用`output_format`参数进行配置。

**输入**: 用户提供结果处理与输出所需的指令和必要参数。
**处理**: 按照skill规范执行结果处理与输出操作,遵循单一意图原则。
**输出**: 返回结果处理与输出的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用`output_format`参数,支持导出/保存/转换操作
**能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：从播客音频或文字、稿生成章节标记与、高光片段建议、适合个人创作者快、速制作节目笔记、面向个人创作者的、播客章节标记工具、从音频或文字稿生、成章节标记、高光片段建议与时、Show、Notes、支持中文与英文内、基础隐私保护等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

## 使用场景

### 场景一:从文字稿生成章节

已有节目文字稿,快速生成章节标记。

```python
def generate_chapters(transcript, min_chapter_length=120):
    """从文字稿生成章节标记

    Args:
        transcript: 带时间戳的文字稿(Whisper JSON 格式)
        min_chapter_length: 最小章节时长(秒)
    """
    chapters = []
    current_chapter = {"start": 0, "title": "开场", "segments": []}

    for segment in transcript["segments"]:
        # 基于话题转换检测章节边界
        text = segment["text"]
        start = segment["start"]

        # 简单规则:检测转换词
        transitions = ["接下来", "那么", "另外一个", "说到这里", "让我们"]
        if any(t in text for t in transitions):
            if start - current_chapter["start"] >= min_chapter_length:
                chapters.append(current_chapter)
                current_chapter = {
                    "start": start,
                    "title": text[:20] + "...",
                    "segments": [segment]
                }
                continue

        current_chapter["segments"].append(segment)

    chapters.append(current_chapter)

    # 格式化输出
    for ch in chapters:
        mins, secs = divmod(int(ch["start"]), 60)
        print(f"{mins:02d}:{secs:02d} - {ch['title']}")

    return chapters

# 示例
import json
with open("transcript.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    transcript = json.load(f)

chapters = generate_chapters(transcript)
```

### 场景二:高光片段提取

从文字稿中识别值得切片的高光片段。

```python
def extract_highlights(transcript, num_highlights=5):
    """提取高光片段建议"""
    highlights = []
    segments = transcript["segments"]

    # 启发式规则:较长且含关键词的片段
    keywords = ["最重要", "关键", "有趣", "发现", "建议", "经验", "教训"]

    scored = []
    for seg in segments:
        score = 0
        text = seg["text"]
        score += len(text) * 0.1  # 长度加分
        score += sum(2 for k in keywords if k in text)  # 关键词加分
        scored.append((seg, score))

    # 取评分最高的 N 个
    top = sorted(scored, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_highlights]
    top.sort(key=lambda x: x[0]["start"])  # 按时间排序

    for seg, score in top:
        start = seg["start"]
        end = seg.get("end", start + 30)
        mins_s, secs_s = divmod(int(start), 60)
        mins_e, secs_e = divmod(int(end), 60)
        print(f"[{mins_s:02d}:{secs_s:02d} - {mins_e:02d}:{secs_e:02d}] {seg['text'][:50]}...")

    return top

highlights = extract_highlights(transcript)
```

### 场景三:节目笔记草稿

生成包含时间轴的 Show Notes 草稿。

```bash
# 生成节目笔记模板
cat > show-notes-draft.md << 'EOF'
# 第 042 期:AI 工具实战分享

## 节目信息
- 时长:38 分钟
- 形式:嘉宾访谈
- 嘉宾:张三(独立开发者)

## 内容简介
本期邀请独立开发者张三,分享 AI 工具在日常开发中的实战经验,涵盖代码生成、文档自动化与测试辅助等场景。

## 章节时间轴
- 00:00 开场与嘉宾介绍
- 03:15 AI 工具使用现状
- 08:30 代码生成工具对比
- 15:20 文档自动化实践
- 22:45 测试辅助与质量提升
- 28:10 踩过的坑与教训
- 34:00 总结与建议
- 36:30 下期预告

## 高光片段
- [08:30] 三款代码生成工具深度对比
- [15:20] 文档自动化让效率提升 3 倍
- [28:10] 最昂贵的踩坑经历

## 相关链接
- 嘉宾作品: github.com/guest-ai/codegen-bench
- 提到的工具: Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Mintlify

## 互动
- 你最常用的 AI 工具是什么?评论区告诉我
EOF
```

## 快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

### 1. 准备输入

```bash
# 方式一:已有文字稿(Whisper JSON 格式)
whisper audio.mp3 --model small --output_format json --output_dir .

# 方式二:直接提供文本(需手动标注时间)
# 手动编写带时间戳的文字稿
```

### 2. 生成章节

```bash
# 使用 Agent 自然语言指令
# "请根据 transcript.json 生成章节标记,每段至少 2 分钟,输出 Markdown 格式"
```

### 3. 输出格式

```markdown
## 章节标记(MM:SS 格式)

00:00 - 开场介绍
03:15 - 话题引入
08:30 - 核心讨论一
15:20 - 核心讨论二
22:45 - 案例分享
28:10 - 经验总结
34:00 - 结尾与呼吁
```

## 配置示例

### 输入格式要求

```json
{
  "text": "完整文字稿...",
  "segments": [
    {
      "start": 0.0,
      "end": 5.2,
      "text": "开场白内容"
    },
    {
      "start": 5.2,
      "end": 12.5,
      "text": "下一段内容"
    }
  ]
}
```

### 章节生成参数

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|:-----|:-------|:-----|
| 最小章节时长 | 120 秒 | 避免过短章节 |
| 时间戳格式 | MM:SS | 短节目用;长节目用 HH:MM:SS |
| 高光数量 | 5 | 建议提取的高光片段数 |
| 语言 | 自动检测 | 可指定 zh 或 en |

## 最佳实践

1. **章节划分原则**
   - 按话题转换划分,而非固定时长
   - 每章至少 2 分钟,避免碎片化
   - 标题简洁描述(10-15 字)
   - 首章包含开场,末章包含结尾

2. **高光片段选择**
   - 聚焦最有传播价值的 30-60 秒
   - 优先选择:金句、故事、反常识观点
   - 每期 3-5 个,不宜过多
   - 配合文字摘要便于社媒发布

3. **隐私与安全**
   - 音频内容视为私有,除非明确说明
   - 不在原始音频外分享
   - 仅生成草稿,不执行发布
   - 敏感内容需人工审核

4. **与转录工具配合**
   - 使用 Whisper 生成带时间戳的文字稿
   - 章节工具基于文字稿分析
   - 转录质量直接影响章节质量
   - 建议使用 `small` 或以上模型转录

## 常见问题

### Q1: 章节标记的准确度如何?

准确度取决于文字稿质量与话题转换的清晰度。启发式规则可识别约 70-80% 的章节边界,建议人工校对。清晰的结构化对话(如访谈)效果最佳。

### Q2: 音频质量差怎么办?

音频质量差会影响转录,进而影响章节生成。建议:
- 预处理降噪
- 使用更大模型转录
- 人工补充关键时间戳

### Q3: 免费版与专业版的区别?

免费版处理单文件,手动触发;专业版支持批量处理、社媒文案生成、多格式输出与 API 集成。需要高吞吐或自动化的场景建议升级。

### Q4: 是否支持视频播客?

支持。视频播客先提取音频,转录后生成章节。章节标记可导入 YouTube 视频描述。

### Q5: 生成的内容是否会自动发布?

不会。免费版遵循"仅草稿"原则,所有生成内容需人工审核后手动发布。

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent 平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux

### 依赖详情

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-------|:-----|:---------|:---------|
| Whisper(可选) | Python 库 | 推荐(音频输入) | `pip install openai-whisper` |
| Python 3.9+ | 运行时 | 可选(脚本) | `python.org` 下载 |
| Markdown 编辑器 | 工具 | 推荐 | VS Code / Obsidian |
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

### API Key 配置
- 核心 Markdown 流程**无需 API Key**
- 若使用 Whisper 转录音频,无需 API Key(本地运行)
- 若使用 OpenAI 转录 API,需配置 `OPENAI_API_KEY`

### 可用性分类
- **分类**: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行)
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作。免费版聚焦单文件章节生成,隐私优先,适合个人创作者快速制作节目笔记。

## 错误处理


| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |

## 已知限制

- 需LLM支持,无LLM环境不可用
- 复杂业务场景建议结合人工经验判断
- 执行效率受模型能力与网络环境影响

## 示例

### 基本用法

**输入**：用户提供操作指令和必要参数

**输出**：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

```text
用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功
```