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由于经常需要下载一些油管上高质量博主的视频和他们的视频文案，所以一直呢用yt-dlp之类的工具，但是它当前又没法自动化的进行处理，还得有人在这敲命令，所以这里，我就想能不能把这个东西做成自动化的呢？
所以我就为这个地方呢，开发了一个工作流，它能够一键下载油管视频的逐字稿并且交给AI进行总结！
这里呢特地对这个开发过程、效果进行了记录并分享给大家！
0****1****思路
我在想，我直接根据前面我获取到的一些油管博主的视频，根据状态来进行筛选，把我想要获取逐字稿的视频自动进行处理并进行总结，这个n8n应该可以实现！那么该怎么做呢？
看了我前面视频的朋友就知道我弄了一个工作流，它可以自动获取指定油管博主最近视频列表，所以我就在它的基础上进行扩展吧！
当然我不是直接改那个工作流，我直接扩充它的飞书表格，加几个字段就好了！
这里，我加了1个状态字段，一个逐字稿总结字段还有一个原始文字稿字段；
那么其实就是说，触发工作流之后，根据这里设置的状态，拿到指定的油管视频链接地址后，再通过yt-dlp节点获取视频的逐字稿，接着交给AI来处理，最后把结果写入到另外2个字段，这不就完成逐字稿的生成了嘛？
既然思路已经确定了，那么接下来我就开始搭积木做这个工作流了！
0****2****工作流搭建01****开始节点
因为这个东西肯定不会是使用人工天天来点击，那么最佳选择就是使用定时任务触发器了！
添加这个节点，然后接下来，我既然已经有工作流触发入口了，那么我需要知道哪些视频需要获取逐字稿，然后进入下一步！
02飞书多维表格
因为前面我已经有了一个获取有关视频动态的多维表格，所以我直接服用它，这里就需要有2个飞书节点，如：
这里左边的节点需要填写飞书链接地址，如：
右边的节点则需要使用这个节点的输出结果，配置如下：
注意，这里需要注意的有这样几个地方：
a. 多维表格token、多维表格ID都需要从左边拖过来；
b.分页大小：如果多维表格中数据量比较大，那么这个数值可以根据需要调整成一个合适的值，避免一下子拉取太多数据导致卡死、超时等；
c.请求体JSON：这里是查询的约束条件，因为我需要查状态为"总结"且"视频内容总结"为空的行，所以呢这个地方就是截图所示这样设置！
03循环节点
一般来说对于有多条记录需要处理，我们都需要把它们放到loop节点包起来，如：
这里设置成1就好了！
04yt-dlp节点
这个节点呢就是这个工作流的重点了，它的核心功能就是调用yt-dlp命令行工具来获取指定油管视频链接的逐字稿，虽然功能重要，但是配置都很简单，如：
注意：
a.需要安装社区节点：@rsraven/n8n-nodes-ytdlp-transcript
b.需要安装：python3、yt-dlp工具；
运行结果如：
这个transcript就是我的目标数据！
05AI Agent节点
既然在前面步骤我们已经把原始的逐字稿拿到了，那么接下来我们就可以把这些数据告诉AI，让它给我们进行总结，所以这里就添加了这样的几个节点：
注：
1.这里我使用到了deepseek的R1模型；
2.在ai agent中设置了一个对原始逐字稿进行总结的提示词；
3.并且还对输出结果进行了约束；
好了，接着，我们执行该节点就得到了处理过后的markdown格式文档，如：
06code节点
原来这里是不准备加这个code节点的，那为什么这里就加了它呢？
原因是：在上面经过AI处理后markdown文档中有大量的换行符和其他特殊字符，直接用在飞书更新行记录的节点中，它会报错，所以就必须用code节点处理一下，该节点详情如下：
注：这里的js代码也不是我自己写的，都是交给AI让它来给我解决，所以对于n8n工作流的开发，我们也需要随时向AI求助！
好了，经过它处理后，输出结果就有总结后的逐字稿和处理前的逐字稿，如：
07飞书节点
现在我已经把这个数据处理完毕了，那么我就必须把处理后的数据保存到飞书中，所以就需要 添加一个飞书节点，如：
注：对于我们使用飞书来说，一个非常重要的点就是，如果需要更新到飞书的字符串中包括一些什么表情符号、换行符和其他特殊符号，那么就必须注意，它直接入库一般会遇到错误，所以需要做一些处理，否则保存肯定不成功！
经过设置这些之后，执行该节点，数据更新成功，如：
然后，我们来看看这个多维表格的数据，如：
嗯，很好，达到预期，所以这个工作流就到这里了！
08俯瞰图
最后，这里我把该工作流的俯瞰图放到这里，大家可以参考一下：
如果需要工作里，你可以访问我的飞书知识库：https://oahvw93j6te.feishu.cn/wiki/SSZFwqNDBiqEdYkiS2UcsN5onLc里面有我编写的n8n学习教程和对应的工作流分享！0****3****写在最后
好了，对于这个一键提取油管视频逐字稿的工作流就分享到这里了！
不知道你有没有发现，对于一个功能，我们基本上都是经过如下的步骤：触发-->获取基础数据-->基础数据处理(可能需要)-->获取目标数据-->处理(code节点或AI Agent等)-->保存入库-->通知(可能需要)
如果遇到什么问题，我们可以在评论区讨论哈！
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