我让 AI 帮我把 YouTube 变成私人商学院
我每天花大量时间刷 YouTube。
Tim Ferriss 的访谈、Dan Koe 的创业思考、Lenny's Podcast 的产品洞察……这些内容都很好，但问题是——看完就忘。
我需要一个系统，把视频变成可以反复阅读的知识笔记。
于是我对 Antigravity 说：
"帮我做一个自动化系统：每天抓取我订阅的 YouTube 频道的最新视频，用 AI 生成中文总结，发布到我的个人网站上。"
三天后，我有了自己的"私人商学院"。
系统是怎么工作的？
整个流程分为四步：
1. 抓取视频
系统每天检查我订阅的 6 个频道，获取最新发布的视频。
2. 提取字幕
调用 YouTube 的字幕接口，把视频的英文内容转成文本。
3. AI 总结
把字幕丢给 Gemini AI，让它用"金字塔原理"生成结构化的中文笔记：
- 核心观点（3个）
- 关键词解释（5个）
- 金句精选
- 行动建议（Steve Jobs 风格）
4. 发布网站
生成 Markdown 文件，推送到 GitHub，Vercel 自动部署——新文章就上线了。
我每天只需要打开 potatoecho.com/learning，就能看到昨天最新的学习笔记。
卡点：那些无法克服的技术困难
这个项目遇到了两个我们最终没能完美解决的问题：
卡点一：时间戳链接无法点击
最初的设计是这样的：每个核心观点旁边显示 [05:20]，点击可以跳转到视频的对应位置。
但问题来了——Next.js 的 Markdown 渲染器会自动转义 HTML 标签。我们生成的 <a href="..."> 链接，被渲染成了纯文本。
尝试了多种方案都没成功，最终决定：移除所有时间戳显示。
卡点二：AI 生成的链接都是假的
我希望在"关键词案例"部分附上参考链接，比如"Dropbox 的 MVP 故事"附上一个真实的文章链接。
但 Gemini AI 无法可靠地生成真实 URL。它经常虚构链接，或者返回 404。
最终方案：移除所有链接，只保留纯文本案例描述。
意外收获：短视频过滤
在调试过程中，我发现抓取的内容里混进了很多"切片"——1-2分钟的短视频。
这些短视频内容碎片化，不适合做深度笔记。
于是我们添加了一个过滤器：自动跳过时长不足 5 分钟的视频。
现在，Learning Hub 里的每一篇文章，都是基于高质量长视频的深度总结。
金句时刻
在设计 AI 提示词时，Antigravity 说了一句让我印象深刻的话：
"AI 是一面镜子。你给它什么样的结构，它就返回什么样的内容。模糊的提问得到模糊的回答，结构化的提问得到结构化的回答。"
这让我意识到：Prompt Engineering 的本质，是思维的结构化。
我学到的一件事
这件事的核心技巧是：接受"不完美"，快速迭代上线。
如果我一直纠结于"时间戳必须能点击"、"链接必须是真实的"，这个系统可能永远上不了线。
但当我接受了这些局限、做出取舍之后，一个"80分但能用"的系统就诞生了。
完美是优秀的敌人。先跑起来，再慢慢优化。
结语
现在，我的学习流程变成了这样：
- 早上：打开
potatoecho.com/learning，花 10 分钟阅读昨天的学习笔记 - 碎片时间：如果对某个话题感兴趣，点击原视频链接去深入观看
- 周末：回顾一周的笔记，提炼出本周最重要的 3 个洞察
一个人，一个 AI，一套自动化系统——这就是 2026 年的学习方式。
如果你也厌倦了"看完就忘"的视频消费模式，不妨试试让 AI 帮你把信息变成知识。
毕竟，信息过载的时代，系统化的消化能力才是真正的竞争力。