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Moments forts

Lit une transcription et renvoie N sélections éditoriales, les moments les plus citables pour le découpage en clips, la génération de chapitres ou les publications sociales.

ModèleClaude Sonnet 4.6
10

1 – 20

Encore requis : Transcription (SRT/TXT)

Recettes utilisant ce pipeline

Articles sur ce pipeline

API Moments forts

Appelez ce pipeline depuis votre propre code. Une requête lance une exécution ; le modèle est un champ d'entrée, pas un endpoint distinct.

4 entrées
1 requis
10 crédits
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

Obtenir un jeton d'API →

Paramètres

transcript_asset_id requis

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 par défaut 5
language

Transcript language. Leave unset to detect it automatically.

string par défaut en
Afficher les 4 entrées
style

Indice en langage naturel, « les moments les plus drôles », « les arguments les plus forts », « les prises de position controversées ». Laissez vide pour le sélecteur de moments citables par défaut.

string

Utilisez-le depuis un agent IA

Pointez n'importe quel client MCP vers pipe2 et votre agent obtient ces outils. Il trouve ce pipeline, lit le même schéma ci-dessus, puis l'exécute.

  • 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" }
    }
  }
}

Référence complète de l'API Configuration MCP Référence de la CLI

Moments forts: Sélecteur éditorial de moments

Déposez une transcription (SRT ou texte brut) et récupérez une liste JSON classée des moments les plus citables et accrocheurs. Claude lit l'intégralité du texte, applique votre directive éditoriale et renvoie chaque sélection avec une note de contexte d'une phrase et une durée de clip cible.

Ce que vous pouvez en faire

  • Alimentez la recette clip-factory: le mode auto de clip-factory lance highlights automatiquement entre la transcription et la boucle de rognage par clip, ce qui vous évite entièrement l'étape manuelle clips.json
  • Créez des marqueurs de chapitres: utilisez les sélections pour ajouter des horodatages de chapitres YouTube ou des sections de notes d'épisode de podcast
  • Générez des publications sociales: la note de contexte de chaque sélection est un brouillon de tweet ou de légende prêt à être modifié
  • Orientez le sélecteur: transmettez une indication de style comme « les moments les plus drôles » ou « les arguments techniques les plus solides » pour obtenir des extraits ciblés

Comment ça marche

  1. Transcrivez votre vidéo ou audio: lancez le pipeline Transcription pour obtenir un fichier SRT dans votre bibliothèque
  2. Joignez la transcription et définissez le nombre de moments souhaités (5 par défaut, 20 au maximum)
  3. Ajoutez éventuellement une orientation de style: en langage clair, décrivant le type de moments que vous voulez
  4. Téléchargez highlights.json: un tableau JSON de sélections, chacune avec une note de contexte et desired_seconds

Foire aux questions

Quels formats de transcription sont pris en charge ?
SRT uniquement, le format de sous-titres standard avec horodatages. Le texte brut sans horodatages n'est pas accepté. Générez d'abord un SRT avec le pipeline de Transcription.
Comment fonctionne l'orientation de style ?
Rédigez une directive en langage clair, « les moments les plus drôles », « les arguments les plus solides », « les prises de position les plus controversées », « les pics d'émotion ». Vide, l'outil utilise la valeur par défaut intégrée : les moments les plus citables et accrocheurs, avec des opinions tranchées, des faits surprenants, des histoires marquantes et des arguments clairs.
Combien de moments dois-je demander ?
5 est une bonne valeur par défaut pour un enregistrement de 30 à 60 minutes. Pour une vidéo de 10 minutes, 2 à 3 conviennent généralement. Pour une conférence de plusieurs heures, 8 à 10. Le sélecteur se limite au nombre de moments distincts qui existent, un clip de 5 minutes avec un seul point principal renverra 1 sélection même si vous en demandez 5.
Comment cela fonctionne-t-il avec la recette clip-factory ?
La recette clip-factory lance highlights automatiquement, vous n'avez pas besoin d'appeler ce pipeline séparément, sauf si vous souhaitez inspecter ou modifier les sélections avant le rognage. Transmettez --highlights-count et --highlights-style à la recette pour l'ajuster.
Combien cela coûte-t-il ?
10 crédits forfaitaires, quelle que soit la longueur de la transcription ou le nombre de sélections. Le coût provient de l'analyse par l'IA, pas de la longueur de la transcription.

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