youtube-importer — YouTube動画を自動で要約してノートにする

見たいチャンネルを登録しておくと、新着動画を検知して文字起こしとAI要約を行い、Obsidianに読めるノートとして保存します。動画を見る前に要点が手に入ります。

保存先: Obsidian Vault の 06_youtube/ フォルダ

概要

新着動画を1時間ごとにチェックし、見つけたら次の処理を自動で行います。

新着動画を検知 → 音声を文字起こし → AIで要約・タグ付け
  → 読みやすいノートに整形 → Obsidianへ保存 → Slackで通知

いまは自己啓発系の9チャンネルを監視していて、これまでに200本以上を処理しました。動画を実際に見なくても、要点やキーワード、印象に残った発言がノートに貯まっていきます。

YouTube新着検知の通知

登録チャンネルの新着を検知するとSlackへ通知し、そのまま文字起こしと要約に進む

主な機能

新着の自動検知: channels.txt に登録したチャンネルの新着をRSSで取得
文字起こし: 動画の音声をテキストに変換
AI要約: 3行要約、詳細要約、キーワード、実践ポイント、印象的な引用を構造化して抽出
関連ノートの自動リンク: 内容が近い既存ノートをAIが探して相互リンクを張る
保存と通知: 整形したノートをGitHub経由で保存し、Slackへ完了通知

技術スタック

言語: Python 3.11
自動実行: GitHub Actions（毎時0分）
AI / API:
- Groq — 文字起こし（Whisper）と要約（Llama）
- Gemini — Groqが使えないときの予備
- YouTube字幕取得 / yt-dlp
連携: GitHub API でノートを書き込み、Slackへ通知

アーキテクチャ

GitHub Actions（毎時0分に起動）
  ▼
monitor.py
  ├─ 1. 新着検知       channels.txt の各チャンネルを既読と比較
  ├─ 2. 文字起こし     多段フォールバック（下記）
  ├─ 3. AI要約         Groq / Gemini で構造化JSONに要約
  ├─ 4. 関連ノート検索  既存ノートから関連を探してリンク
  ├─ 5. 保存           GitHub経由で Obsidian の 06_youtube/ へ
  └─ 6. 状態を記録      state.json に既読と処理履歴を保存

文字起こしの多段フォールバック

上から順に試し、失敗したら次へ自動で切り替えます。

YouTube字幕 — あれば最速で無料
Gemini — 動画URLをそのまま渡す
Groq Whisper — 音声をダウンロードして文字起こし
Gemini（音声ファイル） — 最終手段

状態管理

state.json に既読の動画ID、未処理キュー、日別の処理数、チャンネルID対応表を保存
1日の処理上限は5本。超えた動画はキューに溜めて翌日以降に処理

Obsidianへの保存形式

各動画は、frontmatter付きのMarkdownとして保存されます。

frontmatter: タイトル、チャンネル名、公開日、AIが付けた5〜10個のタグ
本文: 3行要約 → 詳細要約 → キーワード → 実践的な学び → 印象的な引用 → 関連ノートへのリンク → 論理構造

技術的な見どころ

コストと精度の両立: 無料枠の大きいGroqをメインにし、足りないときだけGeminiへ。AIに送るテキストは1.2万字に切り詰めています
状態管理: 1日5本の上限を設けつつ、超過分はキューに溜めて翌日処理。チャンネルIDをキャッシュしてAPI呼び出しも減らしました
知識がつながるノート: 保存するだけでなく既存ノートとの関連をAIが見つけて相互リンクするので、知識ベースとして育っていきます
運用の透明性: Slackで新着・完了・エラーを通知し、処理履歴はGit上に残ります