podcast-generator

name	podcast-generator
description	本地 AI 中文双人播客生成系统（跨平台：Apple Silicon 原生 + Linux x86_64 云端）。主题一句话 → 自动调研 → 脚本 → TTS 合成 → 液体玻璃播放器 HTML。自带一男一女两位预制主持人声音，开箱即用。当用户提到播客、podcast、圆桌派、roundtable、做一期节目、生成音频、把文章变成语音、读一下这段话、有声书、做个音频节目时触发。
metadata	{"openclaw":{"emoji":"🎙️","requires":{"bins":["ffprobe","ffmpeg"]}}}

Skill: podcast-generator

中文双人对话式播客生成系统（圆桌派风格）。两位预制主持人交替发言，自动左右声道分离。

🎯 定位（重要）

本 skill 专注于 TTS 合成 + HTML 播放器。脚本生成由调用方 AI（OpenClaw / Claude Desktop / Cursor / ChatGPT Desktop 等）或用户手边任意 LLM（ChatGPT / Gemini / 通义千问 / Kimi / Minimax …）完成。

👉 推荐流程（真正零配置）：

1. 把 references/script-prompt.md 里的 prompt 丢给你的 AI，生成 script.txt
2. 运行 python3.12 $SKILL/one_shot.py --script script.txt "<主题>" 跑 TTS+HTML

👉 可选自动模式（本机配了 API key 才启用，优先级依次）：

• OPENAI_API_KEY（+ 可选 OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL，兼容 DeepSeek / 通义 / Moonshot / 本地 vLLM / OpenClaw gateway 等）
• ANTHROPIC_API_KEY（模型 ANTHROPIC_MODEL，默认 claude-sonnet-4-5）
• GEMINI_API_KEY（模型 GEMINI_MODEL，默认 gemini-2.0-flash）
• claude CLI（Claude Code，兜底，可能因参数兼容性失败）

配了 key 的情况下：one_shot.py "主题" --duration 15min 一条命令全自动。

👉 Agent 后台模式：在非交互式环境（CI / bot / 后台 agent）跑，加 --agent-mode。skill 会把待处理 prompt 写到 output/.../pending_prompt_script.txt 并以退出码 2 退出，由调用方 AI 处理完后用 --script 续跑，绝不会卡死在 stdin。

---

两位预制主持人交替发言，自动左右声道分离，一条命令出完整播客。

平台支持

平台	后端	Voice Clone RTF	一期 15min 播客	推荐度
Mac Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)	MLX	~0.1-0.3x	~5 分钟	✅ 首选
Linux x86_64 CPU (c7i/c6i/m7i)	PyTorch CPU	~2.6x	~39 分钟	✅ 云端首选
Linux x86_64 GPU (g5/g6 NVIDIA)	PyTorch CUDA	~1.6x	~24 分钟	⚠ 比 CPU 贵且慢（0.6B 模型 GPU 利用率低）

doctor.py 自动检测 arch → 选择后端。强制指定用 export TTS_BACKEND=mlx|torch。

能做什么：

• 给一个主题，自动调研 → 写稿 → 合成 MP3 → 生成单文件 HTML 播放器
• 立体声双人对话，MP3 192kbps
• 断点续传（长播客不怕中断）
• 可选一键发布到你自己的私有 CloudFront

前置安装（只做一次）

Mac (Apple Silicon) — MLX 后端

pip3.12 install mlx mlx-audio numpy soundfile pydub pyloudnorm pyyaml boto3
brew install ffmpeg python@3.12   # 已有可跳过
export SKILL="<path-to>/podcast-generator/scripts"

Linux x86_64 (AL2023 / Ubuntu) — Torch 后端

# AL2023
sudo dnf install -y git python3.11 python3.11-pip sox
# ffmpeg（AL2023 默认源没有，用 static build 或 rpmfusion）
sudo dnf install -y https://download1.rpmfusion.org/free/el/rpmfusion-free-release-9.noarch.rpm
sudo dnf install -y --allowerasing ffmpeg

# Python 包（qwen-tts 自带 torch 2.11 + transformers 4.57.3）
pip3.11 install qwen-tts numpy soundfile pydub pyloudnorm pyyaml boto3

export SKILL="<path-to>/podcast-generator/scripts"

首次运行会自动下载 Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base（~1.5GB）到 ~/.cache/huggingface/。

推荐实例：c7i.8xlarge（32 vCPU, 64GB, ~$1.43/hr），15 分钟播客约 39 分钟出音。不推荐 GPU 实例（实测比 CPU 更慢且更贵）。

后续命令都用 $SKILL/xxx.py 引用。

一键生成（推荐）

# 0. 环境自检（1 秒）
python3.12 $SKILL/doctor.py

# 1. 一键生成
python3.12 $SKILL/one_shot.py "AI 能否取代程序员" --duration 5min --style debate

# 2. 打开 HTML 播放
open output/*/*/index.html

输出：output/YYYY-MM-DD/{slug}/{script.txt, podcast.mp3, index.html, metadata.json}

LLM 后端优先级（--script > auto-backends > 手动）：

1. --script <path> — 直接用写好的脚本，完全跳过 LLM（最高优先级，推荐）
2. OPENAI_API_KEY — OpenAI / OpenAI 兼容 endpoint（OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL 可覆盖）
3. ANTHROPIC_API_KEY — Anthropic（ANTHROPIC_MODEL 默认 claude-sonnet-4-5）
4. GEMINI_API_KEY — Google Gemini（GEMINI_MODEL 默认 gemini-2.0-flash）
5. claude CLI（装了 Claude Code时兜底，可能因版本兼容性失败）
6. 手动模式 — 仅 TTY 下启用；后台运行请用 --agent-mode 避免 stdin 死锁

都没有？脚本不会悄悄卡死 — 要么用 --script 手工给稿，要么用 --agent-mode 把 prompt 写成文件让你的 AI 处理。

参数

参数	选项	默认
--script	已写好的脚本文件路径，跳过所有 LLM 阶段	—
--agent-mode	无本地 LLM 时写 pending_prompt.txt 并退出码 2（后台/agent 友好）	off
--duration	5min / 10min / 15min / 30min / 45min / 60min	15min
--style	debate / deep_dive / casual / interview / tutorial	deep_dive
--rebuild	复用已有 script.txt，只重跑 TTS/HTML	—
--skip-research	跳过调研，LLM 凭自身知识写	—
--skip-tts / --skip-html	只出脚本 / 不做网页	—
--publish	直接上传到你的 CloudFront（需先 provision，见下）	—

声音

skill 自带一男一女两位中文主持人（assets/voices/host_female_10s.wav、host_male_12s.wav）。脚本里用【Host_A】（女声，偏左耳）和【Host_B】（男声，偏右耳）交替发言即可，无需任何配置。

双人对话音质优化（写稿前必读）

音质 80% 取决于脚本怎么写，20% 才是 TTS 参数。以下是累计跑过几百期 30 分钟双人播客的生产实测值。

段落长度

引擎 chunk_hard_limit = 290 字。超过会在非句末断开产生合并痕迹。

段落长度	效果	建议占比
30-80 字	最自然，整句一 chunk	70%
80-150 字	完整，句末断开	20%
150-290 字	边界在句号，尚可	10%
>290 字	⚠ 被切 + crossfade 拼接，可听出痕迹	避免

脚本写法

做法	效果
穿插语气词：嗯、对、哈哈、其实、你看、我觉得	TTS 带停顿韵律，像真人
打断/接话："你这么一说我想起来…" / "等等，那个…"	自带过渡感
口语化："然而"→"不过"、"此外"→"还有"	别用书面语
提问—回答—追问—展开 四拍循环	制造张力
一人主讲 + 另一人抛梗/质疑	分工明确 = 信息密度

推荐段落结构：

【Host_A】开场钩子（30字，抛反直觉结论）
【Host_B】追问 / 质疑（30字）
【Host_A】展开 1（80-120字，事实或案例）
【Host_B】接话 + 补充 / 对比（60-100字）
【Host_A】转折或延伸（60-100字）
【Host_B】收束 / 下一话题引出（30-60字）

TTS 参数（生产实测默认值，不建议改）

参数	生产值	为什么
chunk_hard_limit	290	超过会二次拆分，产生合并痕迹
min_rms (女声)	0.07	过高误判静音、过低放过吞字
min_rms (男声)	0.03	男声 RMS 本身低，阈值同女声会误重试
max_retries	2	5 次重试会放大音色偏差
crossfade_ms	200	chunk 间淡入淡出，消除硬拼接痕迹
max_audio_sec_per_char	0.25	超过判定拖长/胡言重试
mp3_bitrate	192k	双人立体声最佳点

立体声声道分离（增益格式 (left, right)）：

VOICE_PAN = {
    "Host_A": (1.0, 0.7),   # 左耳足量，右耳衰减 30%
    "Host_B": (0.7, 1.0),   # 右耳足量，左耳衰减 30%
}

1.0 = 100% 原声，0.7 = 70%。别用 (1.0, 0.0)（彻底左/右）会像单声道电话。

让 LLM 帮你写稿：见 references/script-prompt.md 的 prompt 模板。

数据源与调研方法

脚本质量 = 信息密度。写稿前先调研，不要让 LLM 凭空编。

调研五步（压缩版）

1. Scope — 一句话写清这期回答什么问题
2. Multi-source — 至少 3 个独立来源，不信单一信源
3. Freshness — AI/科技优先近 3 个月；金融看当周
4. Cross-Validation — 关键数字两处对得上，对不上标"有争议"讲出来
5. Synthesis — 提炼 3-5 条洞察，细节挂上去

更完整方法论见 deep-research skill。one_shot.py 已内置简化版（LLM 分解话题 → 输出结构化 JSON → 喂给脚本生成）。

常用数据源（按题材）

题材	推荐源
AI / 科技	Hacker News、GitHub Trending、Product Hunt、arXiv、Reddit r/LocalLLaMA
财经 / 市场	Yahoo Finance、Bloomberg、WSJ、Perplexity Finance
国际时事	world_news API、Reuters、BBC RSSHub
网络安全	CVE、krebsonsecurity RSS、HN security
社交热点	X/Twitter RSSHub、Reddit 热榜、Threads
深度技术	GitHub 源码（本地 clone + Grep）、官方 docs、Context7 MCP

生成网页播放器

如果你不走 one_shot.py，想单独把 MP3 + 脚本拼成播放器：

python3.12 $SKILL/generate_player_html.py /tmp/demo.mp3 /tmp/demo.txt /tmp/demo.html \
  --title "AI 能不能取代程序员"

特性：液体玻璃暗/亮主题；对话气泡点击跳转音频位置；底部播放器含 ±15/30s / 倍速（0.75-2x）；LocalStorage 缓存播放进度 + 主题偏好；--embed 可把 MP3 base64 内联成真·单文件 HTML。

发布到自己的 CloudFront（可选）

把 MP3 + 网页发布到你自己的 AWS 账号，得到可分享的链接。

安全铁律（脚本内置强制检查）：

• S3 bucket Public Access Block 四项必须全部 True
• BucketOwnerEnforced（不允许 ACL）
• Bucket policy 只允许指定 CloudFront distribution 访问（AWS:SourceArn 条件）
• 本 skill 绝不把任何 object 或 bucket 设为 public

首次发布（约 15 分钟，主要等 CloudFront 部署）

# 1. 检查 AWS 凭证
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py check

# 2. 起全球唯一 bucket 名
BUCKET="my-podcast-cdn-$(whoami)-$(date +%s)"
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py provision --bucket "$BUCKET" --region us-east-1
# 配置自动缓存到 ~/.podcast-generator/publish.json

# 3. 等 CloudFront Deployed 后发布
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py publish \
  --mp3 podcast.mp3 --html index.html --slug ai-vs-programmers

或直接 one_shot.py --publish 一条命令搞定。

以后每次发布只需 publish 子命令，bucket 信息从 ~/.podcast-generator/publish.json 读取。

IAM 权限：首次 provision 需要 s3:CreateBucket / PutBucketPolicy / PutBucketOwnershipControls / PutPublicAccessBlock、cloudfront:CreateDistribution / CreateOriginAccessControl / ListOriginAccessControls。

技术栈

组件	技术
TTS 模型	mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base-8bit ~800MB
ASR 质检	Qwen/Qwen3-ASR-1.7B（EC2 GPU bf16，实测比 0.6B 更快更准），相似度阈值 0.95
声学质检	_smooth_micro_dropouts 后处理消除 TTS 微骤降（卡带），dropout/秒目标 <0.2
推理框架	mlx-audio（Apple MLX，仅 Apple Silicon）
音频处理	numpy + soundfile + pyloudnorm + ffmpeg
Python	3.12（mlx 依赖 3.12 C API，3.14 ABI 不兼容）

重要约束

• TTS 必须串行（同机）。并行会 GPU 争抢导致音频抖动。多机并行需各自独立实例。
• python3.14 不兼容。必须 python3.12（本地 MLX）/ python3.11（EC2 GPU）。
• 卡带修复：Qwen-TTS 0.6B 会偶发 <100ms 字间微能量骤降（听感=卡带/断续）。engine.py 的 _smooth_micro_dropouts 在合并末尾用相邻包络插值平滑填补，实测 dropout/秒 0.54→0.19。
• ASR 长音频必须分段（每 60-90s chunk 转录再拼接）。Qwen3-ASR-1.7B 单次转录整篇 20min 会吃满 21GB 显存。

故障排查

症状	修复
TTS 超时	重新运行，断点续传自动恢复（复用 _tts_chunks/）
音频质量差	确认无并行 TTS（ps aux | grep python3.12）
python3.12 找不到	brew install python@3.12
ffmpeg 找不到	brew install ffmpeg
MP3 太大发不出去	ffmpeg -i podcast.mp3 -b:a 64k compressed.mp3

更多见 references/troubleshooting.md。

References

文件	何时读取
references/script-prompt.md	自己用 LLM 写稿时的 prompt 模板
references/data-sources.md	调研数据源方法论
references/tts-module.md	TTS 引擎细节、单独调用、ASR 回检
references/troubleshooting.md	遇到故障时