Podcast Agent

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搜索任意主题的文章,生成双主持对话脚本,并通过 TTS 合成播客音频,将长篇阅读转为可听内容。

播客生成器 / Podcast Agent

功能概述

播客生成器 / Podcast Agent是一项面向实际任务的技能,主要用于搜索文章 → 提取核心观点 → 写对话脚本 → 合成播客音频;Turn articles into podcasts.;

核心要点

  • Search, summarize, script, synthesize.;
  • Agent 工作流;
  • 第一步:搜索文章;

使用与执行

Agent 用 web_search 搜索相关文章,或者用工具直接抓取:;第二步:生成脚本。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

播客生成器 / Podcast Agent

搜索文章 → 提取核心观点 → 写对话脚本 → 合成播客音频。

Turn articles into podcasts. Search, summarize, script, synthesize.

工作流程

你说:帮我做一期关于"AI Agent 最新进展"的播客
  ↓
我搜索相关文章 (web_search)
  ↓
我读文章,提取 3-5 个核心观点
  ↓
我写对话体脚本(主持人 A 问,专家 B 答)
  ↓
TTS 合成音频(女声主持 + 男声专家)
  ↓
发给你 MP3 文件

前置安装

pip install edge-tts

Agent 工作流

第一步:搜索文章

Agent 用 web_search 搜索相关文章,或者用工具直接抓取:

python podcast_gen.py fetch --url "https://example.com/article"

第二步:生成脚本

Agent 阅读文章后,生成对话体脚本。脚本格式:

{
  "title": "AI Agent 最新进展",
  "duration_estimate": "5 min",
  "segments": [
    {"speaker": "A", "text": "大家好,欢迎收听今天的科技播客。今天我们来聊聊 AI Agent 的最新进展。"},
    {"speaker": "B", "text": "最近这个领域确实发展很快。最大的变化是..."},
    {"speaker": "A", "text": "听起来很有意思。那具体有哪些应用场景呢?"},
    {"speaker": "B", "text": "主要有三个方面..."}
  ]
}

脚本写作指南:

  • A 是主持人,负责提问、过渡、总结
  • B 是专家,负责回答、分析、举例
  • 每段对话控制在 2-4 句话
  • 有开头问候、中间讨论、结尾总结
  • 语气自然,像真的在聊天

第三步:合成音频

python podcast_gen.py tts --script script.json --output podcast.mp3

语音配置

python podcast_gen.py voices
角色 语音 ID 特点
A (主持人) zh-CN-XiaoxiaoNeural 女声,温暖
B (专家) zh-CN-YunyangNeural 男声,专业

完整示例

Agent 的完整操作流程

# 1. 搜索
results = web_search("AI agent 最新进展", count=3)

# 2. 抓取每篇文章
for url in result_urls:
    content = fetch(url)

# 3. 写脚本(由 Agent 完成,基于对文章的理解)
script = {
    "title": "AI Agent 周报",
    "segments": [
        {"speaker": "A", "text": "..."},
        {"speaker": "B", "text": "..."},
        ...
    ]
}
save(script, "script.json")

# 4. 合成
podcast_gen.py tts --script script.json --output ai_agent_podcast.mp3

用户交互

用户说:

"帮我做一期关于最新手机的播客"

Agent 自动:

  1. 搜索 "最新手机发布 2026"
  2. 读 2-3 篇文章
  3. 写脚本(5 分钟,10-15 个对话轮次)
  4. 合成音频
  5. 发送 MP3

脚本模板

{
  "title": "主题名称",
  "duration_estimate": "5 min",
  "segments": [
    {"speaker": "A", "text": "开场白 + 引入话题"},
    {"speaker": "B", "text": "回应 + 第一个观点"},
    {"speaker": "A", "text": "追问细节"},
    {"speaker": "B", "text": "展开说明 + 举例"},
    {"speaker": "A", "text": "过渡到下一个话题"},
    {"speaker": "B", "text": "第二个观点"},
    {"speaker": "A", "text": "总结 + 听众建议"},
    {"speaker": "B", "text": "补充 + 展望"},
    {"speaker": "A", "text": "结尾 + 下期预告"}
  ]
}

输出

音频文件保存在 /output/ 目录,格式 MP3。

注意事项

  • edge-tts 需要联网(微软 TTS 服务)
  • 音频质量取决于脚本质量——写得越自然,听起来越好
  • 单个片段建议不超过 30 秒(约 100 字)
  • 一期 5 分钟播客约需 10-15 个对话轮次
  • 合并音频最好有 ffmpeg(没有也能用,质量稍降)

目录结构

podcast-agent/
├── SKILL.md              # 本文件
├── scripts/
│   └── podcast_gen.py    # CLI 工具
└── output/               # 生成的音频文件

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