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.;
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;
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。
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.
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
pip install edge-tts
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"
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:
python podcast_gen.py tts --script script.json --output podcast.mp3
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 |
# 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
用户说:
"帮我做一期关于最新手机的播客"
Agent 自动:
{
"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"}
]
}
音频文件保存在 目录,格式 MP3。
podcast-agent/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ └── podcast_gen.py # CLI 工具 └── output/ # 生成的音频文件