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仕事・リサーチ実装例

視聴したYouTube動画を要約し、該当シーンまで探すボット

Telegramでリンクを送ると要約し、字幕を1分単位で保存して、Claudeから該当シーンのリンクまで探せます。

n8n

使い方

  1. 作成者は、Telegramで/ytコマンドとYouTubeリンクを送るとGPTが要約し、失敗した場合はGeminiが代わりに要約するn8nボットを使っていました。
  2. 要約を後から探しにくかったため、字幕を時間情報付きで約1分ごとに分割し、動画タイトルを付けて、同じサーバー上のQdrantデータベースへ保存するようにしました。
  3. 2つ目のn8nワークフローを検索ツール1つだけを持つMCPサーバーとしてClaudeへ接続し、質問すると動画内の該当秒へ移動するリンク付きで回答します。

結果

作成者は、字幕が二重に分割され、保存項目の半分がタイトルだけになっていた問題を、分割サイズを2,000文字に増やして修正したそうです。同じ動画は削除してから再登録するよう変更し、無料版Geminiは15秒の動画でも2〜3分かかることがあるため、主にGPTを使っています。

補足

2つのワークフローと設定方法は、認証情報を除いた状態でGitHubに公開したとしています。検索精度を測定した数値はありません。

出典

Reddit 原文 ↗

プロンプト例 · n8n

視聴したYouTube動画を要約し、後から質問すると該当シーンのリンクまで探すボットをn8nで作ってください。

入力：リンクを送るメッセンジャー［例：Telegramボット］、要約に使うモデル［主モデルと失敗時の代替モデル］、保存先データベース［例：自分のサーバー上のQdrant］、質問する場所［例：Claudeのカスタム接続］。まず、字幕を時間情報付きで取得できるか、データベースを外部公開せずに利用できるか確認してください。

実装手順：1）リンクを受け取ったら字幕を取得して要約し、メッセンジャーで返信する。2）同じ字幕を約1分単位に分割し、各断片に動画タイトルと開始時刻を付けて保存する。3）保存段階で断片が再分割されないよう、分割サイズを断片より大きく設定する。4）同じ動画が再度届いたら、既存の断片を削除してから登録する。5）検索ツール1つを持つワークフローを作り、質問に合う断片と時刻付きリンクを返す。

成果物：2つのワークフローと設定ガイド。まず動画2本を登録し、保存された断片にタイトルしかない項目がないことと、同じ動画を2回登録しても断片数が増えないことを確認してください。