Solomonkassa 開源的小工具，輸入 YouTube URL，自動抓取字幕、metadata、留言，輸出成 AI 友善的結構化文件。FastAPI + yt-dlp，支援 9 種語言字幕，324 stars。
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想用 LLM 處理 YouTube 影片內容——做摘要、問答、或生成文章——每次都還要自己拼 yt-dlp 加上 youtube-transcript-api 的 glue code 嗎？Youtube-to-Doc 把這段重複工作封裝起來：丟 URL，拿到結構化文件，丟進 LLM。
做什麼？
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輸入 URL，輸出一份含三個部分的文件：
- 字幕（transcript）：自動偵測並擷取，支援 9+ 語言（英、西、法、德、義、葡、日、韓、中）
- Metadata：標題、時長、觀看數、頻道資訊
- 留言：可選，用來補充上下文與觀眾反應
技術選擇
- 後端：FastAPI + Python 3.11
- 核心工具：yt-dlp、youtube-transcript-api
- Token 估算：tiktoken
- Rate limit：slowapi
- 前端：Jinja2 + Tailwind CSS
- API：RESTful，可程式化呼叫
選用 FastAPI，意味著你可以把它架成內部服務，也可以直接 import 函式庫使用。
使用場景
| 場景 | 說明 |
|---|---|
| 影片摘要 | 餵給 LLM 產生各種篇幅的摘要 |
| 知識庫建構 | 把教學影片轉成 RAG 來源 |
| 內容改寫 | 影片 → 文章 / 社群貼文 |
| 訓練資料 | 生成 LLM fine-tune 用的文字資料 |
結語
這不是突破性技術，但它解決了一個實際問題：把 YouTube 影片「變成 LLM 可以讀的東西」，不該每次都重寫一次。324 stars 算不上爆款，但夠實用。接進你的 AI pipeline，能省下幾小時的 plumbing 工作。