A parte mais cansativa de gravar um podcast geralmente não é a conversa em si, mas o trabalho tedioso de pós-produção. Organizar a transcrição, adicionar marcadores de tempo e escrever textos promocionais — essas tarefas repetitivas são extremamente desmotivadoras. Descobri por acaso o projeto de código aberto smol-podcaster, que é a ferramenta de produtividade por trás do conhecido podcast de IA Latent.Space. Ele nos ajuda a automatizar esses processos de pós-produção que consomem muito tempo. Ele pode gerar transcrições que identificam o orador, extrair automaticamente capítulos com marcações de tempo e até mesmo lidar com títulos e tweets. GitHub: https://t.co/JEWlLdmual Sua maior vantagem reside na solução do problema da dessincronização de áudio e vídeo, alinhando automaticamente os registros de tempo do áudio com a versão do vídeo. Os dados são armazenados localmente por padrão, garantindo privacidade e segurança. Se você também produz podcasts, vale a pena experimentar esta ferramenta comprovada de "linha de montagem"; ela provavelmente economizará muito tempo e evitará a queda de cabelo.
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Buscando os tweets originais no X para montar uma leitura limpa.
Isso normalmente leva apenas alguns segundos.

