显示HN：脚本快照 – 从视频中提取代码

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Show HN: Script Snap – Extract code from videos

该图示说明了一个从YouTube视频自动生成文档的工作流程。**YouTuber** 通过托管在 **Vercel** 上的 **Next.js App** 提交任务。这会触发一个异步队列 (**Inngest**)，唤醒 **Railway** 上的 **Python Worker**。该worker利用 **FFmpeg** 从视频中提取音频，然后将其发送到 **SOTA ASR 模型** (Nova) 进行转录。原始文本随后使用 **技术词典** 进行优化，然后传递给 **SOTA 推理模型** (GPT) 以生成最终文档。最后，完成的文档会发送回 Vercel 上的 **Next.js App**，完成整个过程。本质上，该系统使用边缘函数、异步处理和AI模型相结合，自动化了YouTube内容的转录、校正和文档创建。

## 脚本快照：从视频中提取代码脚本快照 (script-snap.com) 是一款新工具，旨在直接从视频教程中提取代码，解决从非技术内容中筛选信息的烦恼。与典型的“YouTube转文本”摘要工具不同，脚本快照专注于识别和隔离有价值的技术信息，例如代码片段、终端命令、API有效载荷（JSON/YAML），甚至安全警告。该工具提供干净、格式化的 Markdown 输出，可直接在 IDE 中使用，去除不必要的评论和“氛围”。目前，创建者正在解决与 Stripe 的支付处理问题，并实行手动“管家 Alpha”入职流程。开发者正在积极寻求关于提取质量的反馈，并欢迎严厉的批评以改进工具的性能。

%%{init: {'theme': 'dark', 'themeVariables': { 'fontSize': '14px', 'fontFamily': 'JetBrains Mono, monospace', 'darkMode': true }}}%% graph TD classDef user fill:#000,color:#fff,stroke:#fff,stroke-width:2px; classDef vercel fill:#000,color:#fff,stroke:#fff,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5; classDef railway fill:#0b0e14,color:#fff,stroke:#a855f7,stroke-width:2px; classDef inngest fill:#0e1c26,color:#fff,stroke:#17d3d6,stroke-width:2px; classDef ai fill:#1e293b,color:#60a5fa,stroke:#3b82f6,stroke-width:1px; User(YouTuber):::user subgraph "Frontend (Vercel Edge)" UI[Next.js App]:::vercel end subgraph "Event Bus (Inngest)" Queue[Async Queue]:::inngest end subgraph "Compute Node (Railway)" Worker[Python Worker]:::railway FFmpeg[Audio Extract]:::railway Dict[Tech Dictionary]:::railway end subgraph "Intelligence" Nova((SOTA ASR Models)):::ai GPT((SOTA Reasoning Models)):::ai end User --> UI UI -- "1 Submit Job" --> Queue Queue -- "2 Wake Worker" --> Worker Worker -- "3 Extract" --> FFmpeg FFmpeg --> Nova Nova -- "4 Raw Text" --> Dict Dict -- "5 Corrected Text" --> GPT GPT -- "6 Final Docs" --> UI

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