Программируем реальный продукт, который поможет авторам на YouTube экономить свое время при генерации таймкодов в описание к видео
*https://www.youtube.com/watch?v=IYJJZEHjV18
**https://300.ya.ru/v_xujqAMDv
таймкоды
00:00:00 Введение
- Обзор инструментов Google Antigravity и Gemini.
- Цель: создать продукт для генерации тайм-кодов из видео.
- Инструменты находятся в стадии превью, бесплатные лимиты обновляются каждые пять часов.
00:01:24 Начало работы в Antigravity
- Открытие каталога для создания продукта.
- Установка и подключение MCP-сервера Context7.
- Context7 предоставляет актуальную документацию для больших языковых моделей.
00:02:59 Настройка MCP-сервера
- Прописывание конфигурации MCP-сервера в Antigravity.
- Пример конфигурации взят с официальной страницы Context7 в GitHub.
- Проверка работы MCP-сервера после настройки.
00:03:35 Настройка правил для Gemini
- Прописывание правил для использования MCP-сервера в Gemini.
- Правила могут быть прописаны глобально или для конкретного рабочего пространства.
- Пример правила взят с официальной страницы Context7.
00:05:35 Выбор модели и формулировка задачи
- Выбор модели Gemini 3 Pro High.
- Формулировка задачи: генерация тайм-кодов для видео формата MOV, смонтированного в DaVinci Resolve.
00:07:08 Результаты работы Gemini
- Gemini предлагает три варианта решения: полная автоматизация, экспорт маркеров из DaVinci Resolve, визуальная детекция сцен.
- Выбор первого варианта с возможностью взаимодействия с LM после первого ответа.
00:10:03 Тестирование скрипта
- Запуск скрипта для генерации тайм-кодов.
- Агент самостоятельно исправляет ошибки, включая проблемы с зависимостями и кодом.
- Проверка корректности тайм-кодов после исправления ошибок.
00:12:31 Редактирование тайм-кодов
- Открытие терминала для редактирования готового списка тайм-кодов.
- Замена некорректных названий глав на правильные.
- Подтверждение возможности редактирования без знания программирования.
00:13:40 Преимущества инструментов
- Инструменты экономят время, которое можно потратить на более полезные дела.
- Автор верит, что инструменты будут развиваться и становиться доступнее для всех.
- Не стоит верить тем, кто утверждает, что обычные люди не могут ничего сделать с помощью этих инструментов.
00:13:40 Призыв к действию
- Автор призывает подписываться, ставить лайки и оставлять комментарии.
- Благодарит за поддержку и тёплые комментарии.
00:14:33 Анонс телеграм-канала
- Приглашение подписаться на телеграм-канал автора.
- Обещание активировать канал и делиться информацией.
- Благодарность за просмотр и прощание.
In this video
О чем это видео
0:00
Gemini 3, Google Anigravity. На прошлой неделе они стали бесспорно лидерами информационной повестки
0:07
в области искусственного интеллекта. Сегодня я предлагаю с вами сделать обзор на эти инструменты.
0:12
И не просто обзор, а давайте создадим реальный работающий продукт, который принесёт ощутимую
0:18
пользу. Если всё пойдёт по плану и эти инструменты хоть что-нибудь стоят, то я планирую сегодня
0:24
создать достаточно простой, но очень полезный лично для меня продукт. продукт, в который
0:30
можно загрузить видео, а на выходе получить список тайм-кодов. Это вещь, которая с каждым выпущенным
0:36
видео будет экономить реальные минуты, а на длинной дистанции часы моей жизни. Также, ребят,
0:43
я бы хотел обратить ваше внимание на то, что эти инструменты до сих пор находятся в стадии preview,
0:47
поэтому Google обычным пользователям с обычными учётками без привязанных карт выдают бесплатные
0:54
лимиты на использование этих инструментов, которые обновляются каждые 5 часов. Поэтому вы можете
0:59
скачать эти инструменты и повторять за мной. И, кстати, эту информацию я в своём Telegram-канале
1:06
сообщил уже неделю назад. Поэтому, если хотите чуть более оперативно узнавать такие новости,
1:12
то подписывайтесь на Telegram и будьте в курсе. Привет всем. Меня зовут Иван Пономарев. На этом
Приветствие
1:18
канале мы не только говорим про ИИ, но и учимся им пользоваться. Поехали. Итак, мы с вами сейчас
Начало работы с Antigravity IDE
1:25
находимся в главном окне Integravity IDE. Первым делом нам необходимо открыть каталог, в котором
1:30
будет создаваться наш продукт. Сделать мы можем это либо нажав на кнопку Open Folder и выбрав
1:36
необходимый каталог, либо можно перейти в Finder и просто его мышкой перетащить в антигравити. Это
1:43
работает точно так же, как и Visual Studio Code. На втором шаге я бы убедился, что у нас установлен
Установка и подключение MCP-сервера Context7
1:49
и подключен MCP-сервер Contex7. Contex7 — это огромная база знаний по большому количеству
1:56
фреймворков библиотек, которые оформлены таким образом, что они очень и очень удобны для чтения
2:01
большими языковыми моделями. Также Contex7 решает проблему актуальности документации. Как мы знаем,
2:08
большие языковые модели обучаются на каком-то фиксированном объёме данных. Например, та же
2:12
самая Gemini 3, которая, казалось бы, вышла совсем недавно, обучена на данных до января 2025 года.
2:19
Соответственно, любая документация, любые изменения, которые происходили после
2:24
января 2025 года, изначально в базу Gemini 3 не включены. В таком случае большая языковая модель
2:31
может получить эти обновлённые данные, используя инструмент поиска в сети, либо если эти данные и
2:36
эту обновлённую документацию мы с вами предоставим изначально в наш запрос. Но гораздо проще проблема
2:42
актуальной документации решается именно через сервис Context7. Давайте его подключим. Смотрите,
2:49
чтобы добавить MCP-сервер внvти, нам необходимо открыть окошко Agent View. Если оно у вас закрыто,
2:55
то оно открывается по вот этой иконки Togle Agent. Дальше сверху иконка три точки. Нажимаем
3:02
MCP Servers, Manage MCP Service, View Config. Здесь нам необходимо прописать конфигурацию
3:09
нашего MCP-сервера. Пример конфигурации мы можем взять на официальной странице Gemini 3 в GitHub.
3:15
Поиском вбиваем Antigravity видим раздел install. Раскрываем его. Нас интересует Google Antigravity
3:24
Local Server Connection. Копируем. Возвращаемся в antigravity. Вставляем параметр API key. Мы
3:32
можем убрать. Сохраняем. Ctrl S. Возвращаемся в Manage MCP. Нажимаем кнопку Refresh и убеждаемся,
3:43
что у нас появился MCP сервер Context7. Значит, мы всё верно прописали. Next step, друзья, нам стоит
3:49
проинструктировать и агента, в каких случаях использовать MCP Server Contex7. Это делается
3:56
с помощью прописания правил. Также переходим в окно агента, три точки Customizations. И здесь
4:05
у нас есть возможность прописать правила Rules. Эти правила могут быть прописаны как глобально
4:10
для всех проектов сразу, так и для конкретного Workspace. Я пропишу глобально. Нажимаем кнопку
4:16
Global. открывается файл глобальный gemini.md. Это файл, где мы можем указывать абсолютно любые
4:23
инструкции для Gemini. В данном случае глобальный файл, который будет применяться для каждого
4:29
проекта. Здесь мы можем пойти по простому пути. Возвращаемся на страничку, официальную страничку
4:35
GitHub сервиса Contex7. Поиском ищем example rule. Здесь есть пример правила, которое мы
4:43
можем использовать. Хотя со временем мы можем его корректировать, дополнять по необходимости.
4:48
Копируем, возвращаемся в антигравити в Gemini.MD вставляем правило, нажимаем сохранить. Всё,
4:56
на данном этапе настройка MCP сервера Contex7 завершена. Мы можем приступить к реализации нашего
5:02
проекта. Закрываем файлы Gemini, Manage MCP, MCP Config Json. Нажимаем кнопку Back to Agent.
Работа с ИИ-агентом на Gemini 3 Pro
5:10
В окне агента мы видим поле ввода, где мы можем с ним переписываться, давать задания. Также есть
5:16
режимы работы, их всего два: planning и fast. Fast агент сразу же будет выполнять нашу задачу,
5:23
а Planning агент может составить сначала план и по этому плану начать работы. В следующем выпадающем
5:29
списке мы можем выбрать модель, с которой мы хотим сейчас работать. Давайте посмотрим,
5:34
какие варианты есть. Gemini 3 Pro High, то есть более продвинутая модель. Gemini 3 Pro Low, Claude
5:41
Sonnet 4.5, Claude Sonnet 4.5 Thinking и GPT OSS 120 млрд параметров, средняя модель. Нас сегодня
5:51
интересует, конечно же, свежая модель от Google, это Gemini 3 Pro High. Выбираем её. Теперь у нас
5:56
всё готово для того, чтобы сформулировать чёткую задачу для нашего ИИ-агента. Делать я это буду
6:04
голосом, как обычно. Мне нужно решение, которое могло бы принимать на входе видеофайл формата MOV,
6:11
смонтированный в монтажной программе Davinch Resolve. И на выходе я бы получил автоматически
6:17
сгенерированные тайм-коды в формате совместимом с Ютубом, который я мог просто бы взять, скопировать
6:23
и вставить в описание к видео. Предложи мне, пожалуйста, варианты. Нажимаем стоп. Кстати,
6:29
в комментариях предыдущим роликом меня спрашивали, что за приложение используют для транскрибации
6:34
голоса. Это моя собственная разработка, полностью вайбкодинг проект, который я
6:40
сделал с помощью утилиты Claude Code. Ни единой строчки кода здесь не прописывал руками. Очень
6:46
удобная штука. Пользуюсь постоянно для тех, кто интересовался. Текст автоматически скопировался.
6:52
Мы возвращаемся в интеграти. Режим Planning Gem 3 Pro High. Давайте посмотрим, что он нам предложит.
7:09
Джеми вернулся к нам с каким-то ответом, с каким-то решением. Он подготовил файл
7:14
options.md. Давайте его прочитаем, сделаю покрупнее, чтобы вам было видно. Так,
7:20
вариант создания тайм-кодов для YouTube. Изучил ваш запрос и подобрал три основных варианта
7:24
решения. Первый вариант- полная автоматизация через AI, рекомендуемый для вашего запроса.
7:29
Скрипт извлекает аудио из вашего видеофайла. Использует нейросеть Whisper для перевода речи
7:36
в текст. Отправляет текст в LLM ChatGPT Claude с просьбой разбей этот текст на логические главы и
7:41
дай им название для YouTube. Выдаёт готовый список тайм-кодов. Плюсы, минусы. Следующий вариант — это
7:49
экспорт маркеров из Davinci Resolve. Если вы уже монтируете в Davinci, это самый профессиональный
7:53
и бесплатный способ. И третий вариант — это визуальная детекция сцен. Не рекомендуется.
7:58
Третий вариант у нас сразу отпадает, мне он не интересен. Экспорт маркеров из Davinci возможно
8:04
как продолжение в следующих итерациях софта. Давай выберем вариант номер один. Единственное,
8:10
я бы хотел добавить возможность взаимодействия с LLM после её первого ответа. Возможно, мне как-то
8:18
не понравится название. Возможно, я захочу разбить какую-то главу на несколько подглав или объединить
8:24
несколько глав и так далее. Я бы хотел внести корректировки в тайм-коды сразу после первого
8:32
ответа LLM. Запускаем. Ну что же, и агент говорит, что он уже выполнил нашу задачу. Он создал
8:42
интерактивный генератор таймкодов, предлагает открыть папку YouTube Chapters. Мы её уже открыли,
8:47
найти файл .env example, переименовать его в .env и вставить туда наш Open AI API key. Мы переходим
8:56
на platform.com. Я оставлю ссылку в описании. Чтобы API ключ от Open AI работал, необходимо
Настройка API ключа OpenAI
9:03
иметь аккаунт с пополненным кошельком на платформе Open AI. Для этого потребуется международная
9:09
карта. Переходим на Dashboard. Раздел API keys create new secret key. Можно как-то его назвать
9:17
demo default project all create secret key. Ключ показывается один единственный раз. Мы
9:24
нажимаем copy, закрываем, переходим в антигравити, переименовываем ENV example, то есть удаляем dot
9:34
example и заменяем Open AI api here CMD+V. Так как сделал я, показав свой ключ, не делайте никогда,
9:44
потому что ключ — это, по сути, пароль от вашего аккаунта. Если кто-то его узнает, он сможет
9:49
полностью использовать весь ваш баланс. Поэтому после съёмки видео этот ключ я обязательно удалю.
9:55
Сохраняем .env После того, как мы ключ прописали, мы можем приступать к тестам. Я подготовил видео
Первый запуск и тестирование
10:02
для тестов. Это смонтированное видео про QWEN Code. Если не видели ещё, посмотрите,
10:08
перейдите по ссылке. Мы копируем path name. Я не хочу заморачиваться, выполнять вот эту вот
10:15
инструкцию. Я хочу, чтобы и агент сделал это всё для меня. Пожалуйста, проведи тесты для меня. Вот
10:23
путь до видео, которому необходимо сгенерировать тайм-коды. Вставляем путь и отправляем. Ну что же,
10:29
мы попросили Gemini агента протестировать скрипт, дали ему пример видео, он его начал запускать,
10:36
столкнулся с довольно большим числом проблем. Сначала он использовал неверную команду python
10:42
вместо python3. Затем он столкнулся с проблемой недостающих зависимостей. Потом было несколько
10:47
проблем с кодом, и мы не притронулись абсолютно ни разу к клавиатуре. И агент запускает, видит
10:54
ошибку, тут же сам исправляет. Ещё раз пробует запускать, опять ошибка, опять исправляет. Ребят,
11:00
шикарные времена настали. Просто бери и делай. И в итоге он добился, чтобы скрипт таки работал. И
11:08
смотрите, что у нас получилось. Я вижу уже проблему в том, что ролик длиной порядка 9
11:13
минут. Здесь какие-то непонятные цифры. вижу, что скрипт заработал, но по каким-то причинам я вижу
11:19
неадекватные тайм-коды видео длиной всего 9 минут, а в тайм-кодах присутствуют значения 100, 200,
11:28
300 и даже 580 минут. Здесь явно какая-то ошибка. Закрываем транскрибатор, вставляем. Ну что,
11:35
ребят, мы описали ему баг обычным человеческим языком. Тут не нужно быть каким-то разработчиком,
11:40
программистом. Он нашёл проблему, её исправил, перезапустил скрипт. Теперь тайм-коды выглядят
11:47
корректно. Я сравнил с тем, что я делал вручную для этого видео. Оно уже выгружено
11:51
на канале. И в некоторых местах это совпадает очень и очень хорошо. Я даже удивлён. Да,
11:59
здесь есть моменты с именованием глав. Тут, например, заключение, призыв к подписке. Ну,
12:04
я бы, наверное, так главу никогда не называл, но это всё лечится и корректируется подбором модели,
12:11
которая лучше всего будет с этим работать, и подбором системной инструкции. Стоит, наверное,
12:17
пару-тройку ваших реальных примеров ей ещё отправлять, чтобы она понимала ваш стиль,
12:23
а, вашу подачу, то, как вы это делаете, то, как вы это видите. Я уверен, можно будет добиться очень и
12:29
очень хороших результатов. Но у нас есть ещё одна функция. Давайте нажмём ещё кнопочку relocate. Это
12:36
открывает терминал в отдельном окне. Так будет, наверное, удобнее для всех. Скрипт на самом деле
12:42
не закончил свою работу. И здесь нас спрашивают: «А что вы хотите сделать?» И три варианта ответа:
12:47
акцепт: принять то, что у нас есть, закончить работу скрипта. Refine — это изменить и либо
12:54
выйти. Но меня интересует refine. Давайте посмотрим, работает ли редактирование готового
12:59
списка. Вот, например, я вижу явную ошибку. должно быть QWEN Code. Замени. Генерация
13:11
глав с помощью GPT4o. Посмотрим. И вуаля. LLM-ка получила инструкцию. Она её поняла
13:19
и во всём тексте заменила непонятный какой-то Qн-код на то название, которое должно быть.
Заключение и благодарность зрителям
13:32
Ребята, те, кто не верит, что без знания программирования можно делать что-то стоящее,
13:38
что вы теперь скажете? Это реальный рабочий продукт, который реально конкретно мне будет
13:45
экономить реальные минуты, десятки минут, а на длительной дистанции часы моей жизни,
13:53
которые я могу потратить на что-то более полезное, на съёмку роликов, на просто
13:59
прекрасную жизнь. Я верю, что эти инструменты будут развиваться с невероятной скоростью. Это
14:04
будет ещё и ещё доступнее для обычных людей. Поэтому, ребят, не верьте тем, кто говорит,
14:09
что с помощью этих инструментов обычный человек не может сделать ничего стоящего. Пробуйте, творите,
14:16
и у вас обязательно получится. Подписывайтесь, ставьте лайки, дизлайки, оставляйте комментарии.
14:23
Читаю все. Огромное спасибо тем, кто поддерживает меня за очень и очень тёплые комментарии. Спасибо,
14:30
это помогает двигаться дальше. Подписывайтесь на мой Telegram-канал, там пока не так много
14:36
информации, но я планирую активироваться в этом направлении. Спасибо за просмотр. Всем пока.