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ハイライト

トランスクリプトを読み、N件のエディトリアルな抜粋を返します, クリップ化、チャプター生成、ソーシャル投稿に最適な、最も引用したくなる瞬間。

モデルClaude Sonnet 4.6
10

1 – 20

未入力の項目: 文字起こし(SRT/TXT)

このパイプラインを使うレシピ

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ハイライト API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

4 個の入力
1 必須
10 クレジット
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

APIトークンを取得 →

パラメータ

transcript_asset_id 必須

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 既定値 5
language

Transcript language. Leave unset to detect it automatically.

string 既定値 en
4 個の入力をすべて表示
style

自然言語によるヒント。「最も面白い場面」「最も説得力のある主張」「物議を醸す発言」など。空欄にするとデフォルトの引用に適した場面の抽出になります。

string

AIエージェントから使う

任意の MCP クライアントを pipe2 に接続すると、エージェントがこれらのツールを使えるようになります。このパイプラインを見つけ、上と同じスキーマを読み取って実行します。

  • 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" }
    }
  }
}

APIリファレンス全文 MCP のセットアップ CLIリファレンス

ハイライト: エディトリアルな名場面ピッカー

トランスクリプト（SRTまたはプレーンテキスト）を投入すると、最も引用したくなる、フックになる瞬間をランク付けしたJSONリストが返ってきます。Claude が全文を読み、あなたのエディトリアルな指示を適用し、各抜粋を1文のコンテキストメモと目標クリップ長とともに返します。

できること

  • clip-factory レシピに送る: clip-factory の自動パスでは、文字起こしとクリップごとのトリムループの間でハイライトが自動実行されるため、手動の clips.json のステップを完全にスキップできます
  • チャプターマーカーを作る: 抜粋を使ってYouTubeのチャプタータイムスタンプやポッドキャストのショーノートのセクションを追加
  • ソーシャル投稿を生成: 各抜粋のコンテキストメモは、そのまま編集できるツイートやキャプションの下書きになります
  • ピッカーを誘導: 「最も面白い瞬間」や「最も強い技術的主張」といったスタイルのヒントを渡して、トピック特化のカットを取得

使い方

  1. 動画または音声を文字起こし: 文字起こしパイプラインを実行して、ライブラリにSRTアセットを取得
  2. トランスクリプトを添付し、欲しい瞬間の数を設定（デフォルト5、最大20）
  3. 任意でスタイルの誘導を追加: 欲しい瞬間の種類を平易な言葉で記述
  4. highlights.json をダウンロード: 各抜粋にコンテキストメモと desired_seconds が付いた、抜粋のJSON配列

よくある質問

どのトランスクリプトフォーマットに対応していますか？
SRTのみ、タイムスタンプ付きの標準字幕フォーマットです。タイムスタンプのないプレーンテキストは受け付けられません。まず Transcription パイプラインで SRT を生成してください。
スタイルの誘導はどのように機能しますか？
平易な言葉で指示を書きます, 「最も面白い瞬間」「最も強い主張」「最も物議を醸す意見」「感情のピーク」。空欄の場合は組み込みのデフォルトを使用します：強い意見、驚くべき事実、鮮やかなストーリー、明確な主張を含む、最も引用したくなるフックになる瞬間。
いくつの瞬間を求めればいいですか？
30〜60分の録音なら5が適切なデフォルトです。10分の動画なら2〜3が通常適切。数時間のカンファレンストークなら8〜10。ピッカーは実在する明確な瞬間の数に合わせて調整します, 主要なポイントが1つだけの5分クリップは、5を求めても1件の抜粋を返します。
clip-factory レシピとはどのように連携しますか？
clip-factory レシピはハイライトを自動実行します, トリミング前に抜粋を確認・編集したい場合を除き、このパイプラインを個別に呼び出す必要はありません。レシピに --highlights-count と --highlights-style を渡して調整します。
いくらかかりますか？
トランスクリプトの長さや抜粋数に関わらず、一律 10 クレジット。コストはトランスクリプトの長さではなく、AIの分析から生じます。

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