Sissejuhatus (käivitub oskuse alustamisel)

# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

Privaatsus: see oskus logib kasutust lokaalselt kausta ~/.ai-marketing-skills/analytics/. Kaugtelemeetria on ainult vabatahtlik (opt-in). Koodi, failiteid ega repo sisu ei koguta kunagi. Vaata telemetry/README.md.

Podcastist-kõigeks konveier

Muudab podcasti episoodid täielikuks sisukalendriks üle kõigi platvormide. Üks episood sisse, 15–20 sisutükki välja — hinnatud, dubleeringutest puhastatud ja ajastatud.

1. samm: sissevool — hangi transkript

Määra sisendallikas ja hangi puhas transkript.

Variant A: RSS-voog (`--rss <url>`)

Tõmba RSS-voo XML
Võta välja uusima episoodi heli-URL (või kasuta partii jaoks --episodes N)
Laadi helifail alla
Transkribeeri OpenAI Whisper API kaudu (koos ajatemplitega)
Salvesta transkript koos episoodi metaandmetega (pealkiri, kuupäev, kirjeldus, kestus)

Variant B: tooranskript (`--transcript <file>`)

Loe transkriptifail (lihttekst, SRT või VTT)
Parsi ajatemplid, kui olemas
Võta episoodi metaandmed failinimest või küsi kasutajalt

Variant C: partiirežiim (`--batch <rss_url> --episodes N`)

Tõmba RSS-voog
Võta välja viimased N episoodi
Töötle igaüks kogu konveieri läbi
Eemalda dubleeringud kõigi partii episoodide vahel

Transkripti puhastamine

Eemalda täitesõnad (um, uh, like, you know) kirjaliku sisu jaoks
Säilita originaal ajatemplitega videoklipi soovituste jaoks
Jaga loogilisteks segmentideks teemavahetuse järgi

2. samm: toimetuslik aju — süvaanalüüs

Söötke kogu transkript LLM-ile selle väljavõtmise raamistikuga:

Võta välja need sisuaatomid:

Narratiivikaared — terviklikud looliigud ülesehitusega seadistus → pinge → lahendus. Märgi algus-/lõppajatemplitega.
Tsiteeritavad hetked — löövad, jagatavad väited. Üherealised, mis seisavad omaette. Peavad läbima testi „kas keegi teeks sellest ekraanipildi?“.
Vastuolulised seisukohad — arvamused, mis lähevad vastuollu tavapärase tarkusega. Need, mis panevad inimesed vastama „täiesti nõus ei ole“ või „lõpuks keegi ütles välja“.
Andmepunktid — konkreetsed numbrid, protsendid, dollarisummad, ajavahemikud. Konkreetsed tõenduspunktid, mis lisavad usaldusväärsust.
Lood — isiklikud anekdoodid, juhtumiuuringud, kliendinäited. Peavad sisaldama tegelast, probleemi ja tulemust.
Raamistikud — sammhaaval protsessid, mõttemudelid, otsustusmaatriksid. Kõik struktureeritu, mida inimesed salvestaksid või järjehoidjasse paneksid.
Ennustused — tulevikku suunatud väited trendide, turgude, tehnoloogia kohta. Terasvad seisukohad selle kohta, kuhu asjad liiguvad.

Väljundvorming aatomi kohta:

- Type: [narrative_arc | quote | controversial_take | data_point | story | framework | prediction]
- Content: [extracted text]
- Timestamp: [start - end, if available]
- Context: [what was being discussed]
- Viral Score: [0-100, see Step 4]
- Suggested platforms: [where this atom works best]

3. samm: sisu loomine — üks episood, palju tükke

Iga episoodi puhul loo kõik järgnevad väljavõetud aatomitest:

3a. Lühivideoklipid (3–5 episoodi kohta)

- Hook: [First 3 seconds — pattern interrupt or bold claim]
- Clip segment: [Timestamp range from transcript]
- Caption overlay: [Text for the screen]
- Platform: [YouTube Shorts / TikTok / Instagram Reels]
- Why it works: [What makes this clippable]

Prioriteedi järjekord: vastuolulised seisukohad > lood puändiga > üllatavad andmepunktid

3b. Twitteri/X-i lõimed (2–3 episoodi kohta)

- Thread hook (tweet 1): [Curiosity gap or bold opener]
- Thread body (5-10 tweets): [Each tweet is one complete thought]
- Thread closer: [CTA — follow, reply, retweet trigger]
- Source atoms: [Which content atoms feed this thread]

Reeglid: ükski säuts ei ületa 280 tähemärki. Iga säuts peab seisma omaette. Kasuta andmepunkte tõestusena.

3c. LinkedIni artikli mustand (1 episoodi kohta)

- Headline: [Specific, benefit-driven]
- Hook paragraph: [Before the "see more" fold — must earn the click]
- Body: [3-5 sections with headers, 800-1200 words]
- CTA: [Engagement driver — question, not link]
- Hashtags: [3-5 relevant, not spammy]

Hääl: professionaalne, kuid mitte korporatiivne. Esimeses isikus. Loopõhine.

3d. Uudiskirja sektsioon (1 episoodi kohta)

- Section headline: [Scannable, specific]
- TL;DR: [One sentence, the core insight]
- Body: [3-5 bullet points, each with a takeaway]
- Pull quote: [The most shareable line from the episode]
- Link: [Back to full episode]

3e. Tsitaadikaardid (3–5 episoodi kohta)

- Quote text: [Max 20 words — must work as text overlay]
- Attribution: [Speaker name]
- Background suggestion: [Color/mood that matches the tone]
- Platform sizing: [1080x1080 for IG, 1200x675 for Twitter, 1080x1920 for Stories]

3f. Blogipostituse ülevaade (1 episoodi kohta)

- Title: [SEO-optimized, includes primary keyword]
- Primary keyword: [Search volume + difficulty estimate]
- Secondary keywords: [3-5 related terms]
- Meta description: [155 chars max]
- H2 sections: [5-7, each maps to a content atom]
- Internal linking opportunities: [Topics that connect to existing content]
- Estimated word count: [1500-2500]

3g. YouTube Shortsi / TikToki stsenaarium (1 episoodi kohta)

- HOOK (0-3s): [Pattern interrupt — question, bold claim, or visual]
- SETUP (3-15s): [Context — why should they care]
- PAYOFF (15-45s): [The insight, data, or story resolution]
- CTA (45-60s): [Follow, comment prompt, or part 2 tease]
- On-screen text: [Key phrases to overlay]
- B-roll suggestions: [Visual ideas if not talking-head]

4. samm: sisu hindamine — viiruslik potentsiaal

Hinda iga loodud tükki kolmel mõõtmel (igaüks 0–100):

Mõõde	Mida see mõõdab	Signaalid
Uudsus	Kas see on uus või üllatav?	Vastuvoolu seisukohad, ootamatud andmed, esimene, kes ütleb
Vastuolulisus	Kas inimesed vaidlevad selle üle?	Tugevad arvamused, normide väljakutsumine, poole valimine
Kasulikkus	Kas keegi saab seda kohe kasutada?	Raamistikud, õpetused, mallid, konkreetsed numbrid

Viiruslikkuse skoor = (Uudsus × 0,4) + (Vastuolulisus × 0,3) + (Kasulikkus × 0,3)

Skoori künnised:

80+ → prioriteetne avaldamine. Ajasta tippaktiivsuse akendesse.
60–79 → kindel sisu. Täida kalender.
40–59 → täitematerjal. Kasuta ainult siis, kui kalendris on lünki.
Alla 40 → viska välja. Avaldamispilu ei vääri.

5. samm: dubleeringute mootor

Enne lõpetamist kontrolli kogu loodud sisu järgneva vastu: 1. See partii — kaks tükki ei tohiks katta sama nurka 2. Hiljutine ajalugu — võrdle viimase N päeva väljundiga (vaikimisi: 30) 3. Sarnasuse künnis — märgi iga paar, millel on >70% semantilist kattuvust

Dubleeringute reeglid:

Kui kaks tükki kattuvad >70%: säilita kõrgema skooriga, viska teine välja
Kui tükk kattub hiljuti avaldatud sisuga: märgi ⚠️-ga ja soovita eristamise nurka
Jälgi kõiki avaldatud sisu räsisid failis output/content_history.json

6. samm: kalendri loomine (`--calendar`)

Koonda hinnatud, dubleeringutest puhastatud sisu iganädalasse avaldamiskalendrisse.

Ajastamise reeglid:

Twitter/X: 1–2 päevas, tipptunnid (8–10, 12–13, 17–19 ET)
LinkedIn: max 1 päevas, teisipäevast neljapäevani hommikuti
YouTube Shorts/TikTok: 1 päevas, õhtuti
Uudiskiri: iganädalaselt, sama päev igal nädalal
Blogi: 1–2 nädalas
Tsitaadikaardid: paiguta vähese sisuga päevadele

Kalendri väljundvorming:

{
  "week_of": "2024-01-15",
  "episode_source": "Episode Title - Guest Name",
  "content_pieces": [
    {
      "date": "2024-01-15",
      "time": "09:00 ET",
      "platform": "twitter",
      "type": "thread",
      "content": "...",
      "viral_score": 85,
      "status": "draft"
    }
  ],
  "total_pieces": 18,
  "avg_viral_score": 72,
  "coverage": {
    "twitter": 6,
    "linkedin": 3,
    "youtube_shorts": 3,
    "newsletter": 1,
    "blog": 1,
    "quote_cards": 4
  }
}

7. samm: väljund

Kogu väljund läheb kausta output/:

output/
├── episodes/
│   ├── YYYY-MM-DD-episode-slug/
│   │   ├── transcript.txt
│   │   ├── atoms.json          # Extracted content atoms
│   │   ├── content_pieces.json # All generated content
│   │   └── calendar.json       # Scheduled calendar
│   └── ...
├── calendar/
│   └── week-YYYY-WNN.json     # Aggregated weekly calendar
├── content_history.json        # Dedup tracking
└── pipeline_log.json           # Run history and stats

CLI viide

# Process latest episode from RSS feed
python podcast_pipeline.py --rss "https://feeds.example.com/podcast.xml"

# Process a local transcript
python podcast_pipeline.py --transcript episode-42.txt

# Batch process last 5 episodes
python podcast_pipeline.py --batch "https://feeds.example.com/podcast.xml" --episodes 5

# Generate weekly calendar from existing outputs
python podcast_pipeline.py --calendar

# Process with custom dedup window
python podcast_pipeline.py --rss "https://feeds.example.com/podcast.xml" --dedup-days 60

# Process and only keep 80+ viral score content
python podcast_pipeline.py --rss "https://feeds.example.com/podcast.xml" --min-score 80

Keskkonnamuutujad

Muutuja	Nõutav	Kirjeldus
`OPENAI_API_KEY`	Jah (Whisperi jaoks)	OpenAI API-võti heli transkribeerimiseks
`ANTHROPIC_API_KEY`	Jah (loomise jaoks)	Anthropicu API-võti sisu loomiseks
`OPENAI_LLM_KEY`	Valikuline	Eraldi OpenAI võti, kui kasutad loomiseks hoopis GPT-d

Viitefailid

Fail	Otstarve
`podcast_pipeline.py`	Peamine konveieri skript
`requirements.txt`	Pythoni sõltuvused
`README.md`	Seadistus- ja kasutusjuhend

Taskuhäälingu sisuvoog