youtube chapter generator
该工作流通过自动获取YouTube视频字幕，利用AI模型智能生成视频章节目录，并更新到视频描述中，显著提高视频内容的结构化和章节化效率。它解决了手动添加章节的繁琐问题，适用于视频创作者、教育机构和内容运营人员，使观众更易于理解和观看视频，同时提升视频的专业度和观众粘性。
流程图
工作流名称
youtube chapter generator
主要功能和亮点
该工作流自动从指定YouTube视频中获取字幕文件，解析字幕内容，利用Google Gemini语言模型智能生成视频章节目录，并将章节信息更新到视频描述中，实现视频内容的结构化和章节化。
解决的核心问题
手动为YouTube视频添加章节既费时又容易出错，本工作流通过自动抓取字幕并智能分析，精准生成章节标签，极大提升视频内容的整理效率和观众的观看体验。
应用场景
- 视频创作者自动为长视频生成章节目录
- 内容运营人员优化视频描述信息
- 教育培训视频自动生成章节便于学习
- 媒体机构批量处理视频内容结构化
主要流程步骤
- 手动触发工作流开始执行
- 设置目标视频ID
- 获取视频元数据
- 通过YouTube API获取视频字幕ID
- 下载对应字幕文件（SRT格式）
- 提取字幕文本内容
- 使用Google Gemini AI模型对字幕文本进行章节划分和标签生成
- 结构化输出章节信息
- 将生成的章节内容更新写入该视频的描述部分
涉及的系统或服务
- YouTube API（视频元数据、字幕获取与更新）
- Google Gemini Chat Model（基于大语言模型的章节智能生成）
- n8n自动化平台（流程编排与节点执行）
适用人群或使用价值
- YouTube内容创作者：自动生成章节提升视频专业度和观众粘性
- 数字营销人员：优化视频结构，增强内容营销效果
- 教育机构及培训师：快速制作带章节的视频课程
- 媒体工作者和视频编辑：批量处理和管理视频内容，节约时间成本
该工作流实现了视频内容从字幕提取到结构化章节生成的全自动化，结合AI智能分析，有效提升视频内容管理的智能化和自动化水平。