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Lee una transcripción y devuelve N selecciones editoriales: los momentos más citables para hacer clips, generar capítulos o publicaciones en redes.

ModeloClaude Sonnet 4.6

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Recetas que usan este pipeline

Vídeo largo → varios clips subtitulados, en un solo comando

Divide cualquier vídeo largo en N clips más cortos y subtitulados. Transcribe una sola vez, elige los momentos automáticamente con IA, recorta y subtitula cada uno en paralelo. Opcionalmente reformatea a vertical (9:16) para TikTok / Reels / Shorts, cuadrado (1:1) para Instagram o retrato (4:5): el anclaje de los subtítulos se ajusta automáticamente.

6 pipelines · CLI

Artículos sobre este pipeline

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API de Destacados

Llama a este pipeline desde tu propio código. Una petición lanza una ejecución; el modelo es un campo de entrada, no un endpoint aparte.

4 entradas

1 obligatorio

10 créditos

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "highlights",
  input: {
    transcript_asset_id: "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
  },
});

pip install pipe2

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="highlights",
    input={
        "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002",
    },
))

go get github.com/pipe2-ai/sdk-go

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "highlights", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

pipe2 pipelines run \
  --pipeline highlights \
  --input-json '{"transcript_asset_id": "a1b2c3d4-0000-4000-8000-000000000002"}' \
  --wait

Obtener un token de API →

Parámetros

transcript_asset_id obligatorio: Transcript to find highlights in. Asset id returned by an upload. See /docs/api/ for the upload flow.

string
count: How many highlight moments to return.

integer por defecto 5
language: Transcript language. Leave unset to detect it automatically.

string por defecto en

Ver las 4 entradas

style: Pista en lenguaje natural: "los momentos más divertidos", "los argumentos más sólidos", "las opiniones polémicas". Déjalo vacío para el selector de momentos citables predeterminado.

string

Úsalo desde un agente de IA

Apunta cualquier cliente MCP a pipe2 y tu agente obtiene estas herramientas. Encuentra este pipeline, lee el mismo esquema de arriba y lo ejecuta.

list_pipelines
get_pipeline_schema
run_pipeline
get_pipeline_run_status
request_upload

https://mcp.pipe2.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

Referencia completa de la API Configuración de MCP Referencia de la CLI

Preguntas frecuentes

¿Qué formatos de transcripción son compatibles?

Solo SRT, el formato estándar de subtítulos con marcas de tiempo. No se acepta texto plano sin marcas de tiempo. Genera primero un SRT con el pipeline de Transcripción.

¿Cómo funciona la guía de estilo?

Escribe una directiva en lenguaje corriente: «los momentos más divertidos», «los argumentos más sólidos», «las opiniones más polémicas», «los picos emocionales». Si la dejas vacía, se usa el valor por defecto integrado: los momentos más citables y con más gancho, con opiniones firmes, datos sorprendentes, historias vívidas y argumentos claros.

¿Cuántos momentos debería pedir?

5 es un buen valor por defecto para una grabación de 30 a 60 minutos. Para un vídeo de 10 minutos, lo normal suele ser de 2 a 3. Para una charla de conferencia de varias horas, de 8 a 10. El selector se ajusta a los momentos distintos que existan: un clip de 5 minutos con una sola idea principal devolverá 1 selección aunque pidas 5.

¿Cómo funciona esto con la receta clip-factory?

La receta clip-factory ejecuta highlights automáticamente: no necesitas llamar a este pipeline por separado salvo que quieras inspeccionar o editar las selecciones antes de recortar. Pasa --highlights-count y --highlights-style a la receta para ajustarlo.

¿Cuánto cuesta?

10 créditos fijos, independientemente de la longitud de la transcripción o del número de selecciones. El coste proviene del análisis de la IA, no de la longitud de la transcripción.

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