xiaoyuzhou-podcast

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xiaoyuzhou-podcast

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Use when the user needs to fetch public RSS metadata, temporarily retrieve audio for transcription, inspect, transcribe, or summarize public Xiaoyuzhou podcast episodes from show or episode URLs. Trigger for 小宇宙播客, public podcast audio transcription, RSS/feed discovery, faster-whisper transcription, and episode summaries. Not for paid/member-only episodes, persistent audio downloading, or bypassing access controls.

xiaoyuzhou-podcast 1.0.0

小宇宙播客内容获取、转写与总结工具。
核心路径：iTunes API → RSS Feed → 临时获取音频 → faster-whisper 本地转写 → LLM 结构化总结

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Hard Stop

规则：同一步骤失败超过 3 次，立即停止，不再重试。
输出：列出所有失败方案及原因，标记"需要人工介入"，等待人工确认。
特别注意：小宇宙 SPA 限制导致多种常见方案不可用（见 Gotchas），
          遇到 404/超时/空结果，优先怀疑是否走了错误路径，而不是重试。

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Gotchas ⚠️

#	踩坑	正确做法
1	小宇宙是 Next.js SPA，页面内容动态渲染	web_fetch / Jina Reader / yt-dlp 全部失败。唯一可靠路径：RSS Feed
2	RSS Feed URL 直连被封	Set HTTP_PROXY env var; some networks block RSS feeds directly
3	iTunes Search API 不需要代理	直连即可，是获取 feedUrl 的唯一可靠入口
4	infsh CLI 安装返回 403	改用 pip install faster-whisper，完全本地 CPU 转写
5	转写耗时超长	small 模型转写 80 分钟音频约需 15-30 分钟 CPU 时间，提前告知用户
6	小宇宙节目 ID 不可靠	不要直接构造 xiaoyuzhoufm.com/podcasts/<id> URL 去抓取，通过 iTunes API → feedUrl 是唯一可信路径
7	yt-dlp 对小宇宙 URL 返回 404	SPA 限制，不可用，勿尝试
8	RSS 中 <enclosure> 音频 URL 需要跟随重定向	curl 加 -L 参数，否则只会得到 302 页面

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使用流程（Happy Path）

前置条件

• A working HTTP proxy (set HTTP_PROXY env var) if RSS feeds are blocked
• curl、python3 已安装
• faster-whisper 已安装（首次运行 Step 5 时自动 pip install）
• 磁盘空间：临时音频缓存约 50-200MB，转写完成后默认删除或让用户确认是否保留

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Step 1：查找播客 RSS URL（iTunes Search API，无需代理）

PODCAST_NAME="忽左忽右"  # 替换为目标播客名

curl "https://itunes.apple.com/search?term=${PODCAST_NAME}&media=podcast&country=CN&limit=5" \
  | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for r in data['results']:
    print(r['collectionName'], '->', r.get('feedUrl', 'N/A'))
"

输出示例：

忽左忽右 -> https://feeds.simplecast.com/xxxxxxxx

ℹ️ iTunes 直连，无需代理。如搜索无结果，尝试英文名或缩写。

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Step 2：获取 RSS XML（必须走上游代理）

FEED_URL="https://feeds.simplecast.com/xxxxxxxx"  # 替换为上一步获取的 feedUrl

curl ${HTTP_PROXY:+-x $HTTP_PROXY} -L "${FEED_URL}" -o /tmp/podcast_feed.xml
echo "RSS 获取完成，大小: $(wc -c < /tmp/podcast_feed.xml) bytes"

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Step 3：解析最新一期

# 运行：python3 /path/to/parse_latest.py
import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse("/tmp/podcast_feed.xml")
root = tree.getroot()
ns = {'itunes': 'http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd'}

channel = root.find('channel')
items = channel.findall('item')
latest = items[0]

title    = latest.find('title').text
enclosure = latest.find('enclosure')
audio_url = enclosure.get('url')
duration  = latest.find('itunes:duration', ns)
duration  = duration.text if duration is not None else "Unknown"

print(f"标题: {title}")
print(f"时长: {duration}")
print(f"音频URL: {audio_url}")

或直接使用 scripts/fetch_episode.sh 一键完成 Step 1-4。

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Step 4：临时获取音频（必须走上游代理）

AUDIO_URL="<上一步输出的音频URL>"

curl ${HTTP_PROXY:+-x $HTTP_PROXY} -L "${AUDIO_URL}" \
     -o /tmp/podcast_episode.m4a \
     --progress-bar
echo "临时音频缓存完成"

⚠️ 文件体积约 50-200MB，请确认磁盘空间足够。

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Step 5：本地转写（faster-whisper）

python3 scripts/transcribe.py \
    /tmp/podcast_episode.m4a \
    /tmp/podcast_transcript.txt

或直接内联执行：

# pip install faster-whisper -q（首次运行）
from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("small", device="cpu", compute_type="int8")
segments, info = model.transcribe(
    "/tmp/podcast_episode.m4a",
    language="zh",
    beam_size=5
)

with open("/tmp/podcast_transcript.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for seg in segments:
        line = f"[{seg.start:.1f}s-{seg.end:.1f}s] {seg.text}\n"
        f.write(line)
        print(line, end="", flush=True)

print("\n✅ 转写完成 →", "/tmp/podcast_transcript.txt")

转写完成并确认文本可用后，默认只保留 transcript；除非用户明确要求保留音频缓存，否则删除临时音频：

rm -f /tmp/podcast_episode.m4a /tmp/_podcast_audio_url.txt

⚠️ 耗时警告：small 模型转写 80 分钟音频约需 15-30 分钟 CPU 时间。
转写质量不足时换 medium 模型（耗时加倍）。

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Step 6：生成结构化总结（LLM）

转写完成后，读取 /tmp/podcast_transcript.txt，发给 LLM 生成总结。

推荐 Prompt：

以下是播客「{PODCAST_NAME}」的转写文本（带时间戳），请生成结构化总结：

{transcript}

输出格式：
1. 本期主题（1-2句话）
2. 主要观点（带时间戳的 bullet points，每条 ≤50字）
3. 关键词（5-10个）
4. 亮点金句（2-3条，带时间戳）

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快速入口（一键脚本）

# 一键获取最新一期并临时缓存音频（Step 1-4）
bash scripts/fetch_episode.sh "忽左忽右"

# 转写（Step 5）
python3 scripts/transcribe.py \
    /tmp/podcast_episode.m4a /tmp/podcast_transcript.txt

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文件说明

路径	说明
scripts/fetch_episode.sh	Step 1-4 一键脚本：搜索 → 获取 RSS → 解析 → 临时获取音频
scripts/transcribe.py	Step 5：faster-whisper 本地转写
references/troubleshooting.md	完整踩坑详解与调试指南

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Changelog

版本	日期	说明
1.0.0	2026-04-08	初版：iTunes → RSS → faster-whisper 完整链路