扣子（coze）可自动接入podcast rss源，拉取最新音频、转写并提炼三层级大纲：验证rss地址→配置rss reader→http请求获取mp3→whisper转写→llm提取3个核心观点→展开各观点论据→定位时间锚点。
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用扣子（Coze）接入 Podcast RSS 源，自动拉取最新音频、转写、提炼核心大纲，跳过手动下载和逐段听写环节，把播客变成可检索、可复用的知识结构。
获取并验证 Podcast RSS Feed 地址
打开播客托管平台（如 Buzzsprout、Transistor、Anchor），进入「Distribution」或「RSS Feed」页面，复制以 https:// 开头的完整 Feed URL。注意：不能是网页链接（如 https://podcasts.apple.com/xxx），必须是 XML 或 RSS 结尾的真实源地址，例如 https://feeds.buzzsprout.com/1234567.rss。
将该 URL 粘贴到 Cast Feed Validator（castfeedvalidator.com）中点击验证。若提示 “Valid RSS feed” 且无红色报错，说明结构合规；若出现 “Missing
在扣子 Bot 中配置 RSS 解析工作流
登录 Coze → 创建新 Bot → 进入「Workflow」标签页 → 点击「+ Add node」→ 选择「RSS Feed Reader」节点。
在该节点设置中粘贴已验证的 RSS URL，勾选「Parse latest item only」（仅解析最新一期），保留默认更新间隔（1小时）。此设置避免重复拉取旧内容，防止 workflow 积压触发限频。
接着拖入一个「HTTP Request」节点，连接上一节点的 output → 在 URL 字段填入：{{rss_item.enclosure_url}}；Method 选 GET；Headers 添加 user-agent: coze-rss-bot。这一步直接向音频文件 URL 发起请求，绕过浏览器重定向陷阱——某些托管平台会对非浏览器 UA 返回 403，加 UA 头才能成功获取 MP3 原始地址。
扣子 (Windows) 是字节跳动推出的一站式 AI Agent 平台客户端，支持多 Agent 协作、可视化工作流和知识库管理。最新版本新增 Claude Code 与 Codex CLI 接入、多端同步和项目级管理功能，同时优化了插件生态和 AI 响应速度，让用户在 Windows 上即可高效创建、运行和协作智能体，满足个人、团队及企业场景需求。
调用语音转写服务生成带时间戳文稿
方法一：使用扣子内置「Speech to Text」节点（推荐新手）
连接 HTTP Request 节点 → 添加「Speech to Text」节点 → 选择模型为「whisper-large-v3」→ Language 设为「auto-detect」→ 勾选「Include timestamps」。该模型对中英混合播客识别率高，且自动启用分段标点，无需额外清洗。
方法二：对接第三方 API（适合已有转写账号）
用「HTTP Request」节点调用 Qingyi（清流）或 AssemblyAI 的 /transcript 接口，Body 使用 raw JSON：{"audio_url":"{{http_response.url}}","language_code":"zh","speaker_labels":true}。注意：Qingyi 的经济模式对播客对话足够，但需确保音频 URL 支持跨域（CORS），否则请求会被浏览器拦截——务必在扣子 workflow 中使用 server-side 请求，而非前端 JS 调用。
用 LLM 提炼三层级核心大纲
第一步：提取主干论点
添加「LLM」节点 → System Prompt 写：“你是一名资深播客编辑。请通读以下转写稿，严格按顺序提取出本期最核心的3个观点，每个观点用一句话概括，不加解释，不编造内容。输出格式为：1. [观点一]；2. [观点二]；3. [观点三]。” → Input 填入转写文本。
第二步：展开关键论据
将上一节点输出作为新 LLM 节点的输入 → System Prompt 改为：“针对上述第1个观点，找出原文中支撑它的2个具体案例或数据，用短句列出，每句不超过15字。不要新增信息。” → 同样处理第2、第3个观点，共串联3个并行 LLM 节点。
第三步：生成可跳听时间锚点
新建 LLM 节点 → 输入为原始转写稿 + 三层大纲初稿 → System Prompt：“扫描全文，定位每个观点首次出现的时间戳（格式 hh:mm:ss），精确到秒。只输出三行：‘00:12:04’、‘00:28:17’、‘00:44:51’。不要任何其他字符。” → 输出结果直接用于后续章节标记。
