Промт для извлечения и структурирования содержимого из видео-транскриптов

Автоматизация и рабочие процессы

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт разработан для ютуберов, видео-редакторов и создателей контента, которые работают с длинными транскриптами видео и хотят быстро выделять из них ценные, самостоятельные фрагменты текста для создания коротких или полноценный видео материалов. Он помогает упростить и ускорить процесс отбора ключевых предложений и смысловых блоков, избегая потери важной информации и сохраняя связный сюжет.

Промт действует как высококвалифицированный помощник с уровнем знаний намного выше, чем у обычного редактора. Он сканирует текст, отбирает полные и осмысленные предложения, формирует из них связные блоки длиной от 100 до 300 слов — оптимальную длину для коротких видео. Дополнительно промт позволяет учитывать ключевые слова пользователя и управлять ограничениями по длине текста (токенам) за счёт деления больших транскриптов на части.

Готовый промт

Как использовать промт и на что обращать внимание

  • Передайте промту полный транскрипт видео для анализа — чем больше текста, тем лучше результат.
  • Задайте ключевые слова, чтобы Экстрактор ориентировался на важные темы и не упустил ключевые моменты.
  • При работе с длинными транскриптами разбивайте текст на части, чтобы не превышать ограничения по токенам и сохранить качество выбора контента.
  • Проверяйте отобранные блоки на связность и соответствие стилю вашего бренда — промт создаёт связный и логичный сюжет, но человек всё же должен контролировать итог.
  • Будьте готовы к тому, что в редких случаях могут попадаться повторяющиеся или менее значимые предложения — это связано с неоднородностью исходного текста.
  • Используйте предварительный просмотр для быстрой оценки выбранных фрагментов перед закреплением в вашем видео.

Примеры использования

Пример 1. Создание коротких YouTube роликов из длинных обучающих видео.

Если у вас есть длинное образовательное видео, этот промт поможет выделить самые полезные фрагменты с четкими объяснениями, чтобы быстро создавать короткие видео для социальных сетей.

Пример 2. Подготовка тизерных материалов для маркетингового видео.

Маркетологи могут использовать промт для поиска ярких и запоминающихся цитат из длинного интервью, формируя интересные тизеры и анонсы для продвижения продуктов.

Пример ответа нейросети на промт

✅ Введение: Видео рассказывает о важности правильной экспозиции и композиции в фотографии для создания качественных снимков. Автор объясняет основные понятия и демонстрирует на примерах, как эти параметры влияют на конечный результат.
Выбранные фрагменты:
1) «Экспозиция — это количество света, попадающего на сенсор камеры. Она напрямую влияет на яркость снимка. Правильная экспозиция обеспечивает баланс между светлыми и темными зонами, чтобы изображение выглядело естественно.»
2) «Композиция — это способ размещения объектов в кадре. Хорошая композиция привлекает внимание зрителя и делает фото более выразительным. Используйте правило третей и линии для создания динамики.»
Актуальные ключевые слова: экспозиция, композиция, фотография, баланс, кадр
Резюме: В видео подробно раскрывается, как экспозиция и композиция работают вместе для создания красивых изображений.
Управление токенами: Транскрипт был разделён на части по 1000 слов, чтобы избежать ограничения по длине.
Ссылка на предварительный просмотр: [ссылка_на_подкаст]
Примечания: Все фрагменты пересмотрены на уникальность и связность сюжета.

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет существенно сэкономить время на просмотр и анализ длинных видеотранскриптов, получить и структурировать ценный контент для создания коротких роликов или тизеров. Экстрактор транскриптов обеспечивает высокое качество, точность и помогает ютуберам и видеоредакторам не потерять важные мысли и идеи. Такой инструмент особенно полезен для эффективного перераспределения информации и повышения вовлечённости аудитории.

Главное преимущество: быстрое и точное извлечение качественного контента из длинных транскриптов для создания эффективных коротких видео

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий