Jacobusarminiusradyera634/pod2wiki

Was macht pod2wiki?

Konvertiere Podcast- und RSS-Feeds in strukturierte Zusammenfassungen und englische Archive für deine lokale LLM-Wissensdatenbank mit Whisper und DeepSeek.

Überblick

Jacobusarminiusradyera634/pod2wiki ist ein Skill, der es AI-Agenten ermöglicht, Podcast- und RSS-Feeds automatisch zu verarbeiten. Er extrahiert Audioinhalte, transkribiert sie mit Whisper, fasst sie mit DeepSeek zusammen und erstellt englische Archive, die in lokalen LLM-Wissensdatenbanken verwendet werden können.

Features

• Podcast-Transkription: Nutzt Whisper für genaue Transkription von Audioinhalten.
• Strukturierte Zusammenfassungen: Erzeugt Zusammenfassungen mit DeepSeek.
• Englische Archive: Konvertiert Inhalte in englische Archive für LLM-Wissensdatenbanken.
• Lokale Verarbeitung: Keine Abhängigkeit von Cloud-Diensten; alles läuft lokal.

Voraussetzungen

• Python 3.8 oder höher
• Whisper (OpenAI Whisper oder lokale Implementierung)
• DeepSeek API oder lokales Modell
• Lokale LLM-Umgebung (z.B. Ollama, LM Studio)

Installation

1. Klone das Repository:

   git clone https://github.com/Jacobusarminiusradyera634/pod2wiki.git
   cd pod2wiki
   

2. Installiere die Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Konfiguriere die Umgebungsvariablen:

   • DEEPSEEK_API_KEY (optional, falls DeepSeek API verwendet wird)
   • WHISPER_MODEL_PATH (optional, falls ein benutzerdefiniertes Whisper-Modell verwendet wird)

Verwendung

1. Führe das Skript aus:

   python pod2wiki.py --feed <RSS-Feed-URL>
   

2. Die Ausgabe wird im Verzeichnis output/ gespeichert, bestehend aus:

   • Transkriptionen (*.txt)
   • Zusammenfassungen (*_summary.txt)
   • Archive (*_archive.json)

Beispiele

• Verarbeite einen Podcast-Feed:

  python pod2wiki.py --feed https://example.com/podcast.xml
  

• Verarbeite mehrere Feeds:

  python pod2wiki.py --feeds feed1.xml feed2.xml
  

Lizenz

Dieses Projekt ist unter MIT-Lizenz lizenziert.