hardhackerlabs/podwise-cli

해결하는 문제

팟캐스트는 길지만 그 가치는 종종 트랜스크립트에 묻혀 있습니다. 이 프로젝트는 브라우저나 사람의 개입 없이 모든 에피소드를 구조화된 인사이트(요약, 트랜스크립트, Q&A, 마인드 맵, 하이라이트 등)로 변환하여 수시간의 청취를 건너뛸 수 있게 합니다. 팟캐스트 콘텐츠를 AI 에이전트와 자동화 파이프라인에 접근 가능하게 만드는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 도구는 podwise.ai의 CLI 클라이언트입니다. 설치하고 인증하면(CLI가 API 키를 저장), 명령을 실행하여 트렌드 에피소드를 가져오고, 트랜스크립트에서 답변되는 질문을 하고, 키워드로 검색하고, URL이나 로컬 파일에서 새 에피소드를 처리하고, 요약이나 트랜스크립트와 같은 결과를 검색할 수 있습니다. 또한 podwise mcp로 시작되는 내장 MCP 서버를 포함하여 search_episode, get_summary, process, ask와 같은 표준화된 도구로 동일한 기능을 노출하므로 Claude Desktop, Gemini CLI, Cursor와 같은 AI 어시스턴트가 직접 호출할 수 있습니다. 또한 주간 요약, 주제 연구, 언어 학습 플래시카드와 같은 작업을 위한 사전 구축된 에이전트 스킬(워크플로우)도 있습니다.

대상 사용자

팟캐스트 지식을 AI 에이전트, 스킬 런타임 또는 자동화 파이프라인에 통합하려는 개발자와 사용자. 예를 들어, 팟캐스트 콘텐츠를 기반으로 질문에 답할 수 있는 개인 연구 어시스턴트를 구축하거나 좋아하는 쇼에서 자동으로 노트를 생성하는 시스템을 구축하는 경우입니다.

하이라이트

• 간단한 CLI 명령으로 모든 팟캐스트 에피소드에서 구조화된 인사이트(요약, 트랜스크립트, Q&A, 마인드 맵, 하이라이트)를 가져옵니다.
• 여러 입력 소스 지원: Podwise URL, 샤오위저우, YouTube 또는 로컬 오디오 파일.
• AI 어시스턴트와 직접 통합하기 위한 MCP 서버 포함, ask, search_episode, get_transcript와 같은 19개 이상의 도구 노출.
• 따라잡기, 주간 요약, 에피소드 토론, 언어 학습(Anki 플래시카드) 등을 위한 워크플로우가 있는 사전 구축된 에이전트 스킬.
• Homebrew, curl 스크립트 또는 소스에서 빌드하여 쉽게 설치.