Tu IA escucha podcasts por ti: resúmenes automáticos con transcript + LLM

Problema universal: 47 podcasts pendientes, 20 minutos de metro al día. Solución El Laboratorio: un pipeline que transcribe los episodios nuevos y te los resume puntuados por interés.

El flujo

RSS del podcast → detecta episodio nuevo → descarga audio
    → Whisper transcribe (local)
    → LLM local: resumen + puntos clave + puntuación de interés (1-10)
    → todo a tu "digest" diario (Telegram / web / email)

Paso 1: Vigilar los RSS

Con n8n: nodo RSS Feed Trigger o schedule + HTTP. Parseas el feed, comparas con los episodios ya procesados (guarda en una BBDD simple o en un JSON), y descargas el audio nuevo con el nodo HTTP (url del enclosure).

Paso 2: Transcripción por lotes

from faster_whisper import WhisperModel
import pathlib

model = WhisperModel("medium", device="cpu", compute_type="int8")

for audio in pathlib.Path("descargas").glob("*.mp3"):
    segments, info = model.transcribe(str(audio), language="es")
    texto = " ".join(s.text for s in segments)
    pathlib.Path("transcripciones", audio.stem + ".txt").write_text(
        texto, encoding="utf-8"
    )
    audio.unlink()  # ya procesado, libera disco

Paso 3: El prompt del resumen (lo importante)

Eres mi editor personal de contenido. Con esta transcripción de un episodio de podcast,
genera:

1. RESUMEN: máximo 5 frases, directo y sin relleno.
2. PUNTOS CLAVE: lista de máximo 5, cada uno una frase.
3. HERRAMIENTAS MENCIONADAS: solo nombres concretos (apps, modelos, webs).
4. PUNTUACIÓN DE INTERÉS: 1-10 según mi perfil: me interesan IA local, hardware,
   automatización y LLMs abiertos. Penaliza marketing y generalidades.
5. FRASE DESTACADA: la mejor cita textual del episodio.

Sé brutalmente honesto con la puntuación: un episodio de marketing puro merece un 2.

Transcripción:
<texto>

La sección 4 es la que cambia tu vida: el digest se ordena por puntuación y los episodios de humo se hund solos.

Paso 4: El digest diario

n8n junta todo, ordena por puntuación, y te lo manda en el formato que prefieras. El nuestro, a las 7:30 por Telegram:

☀️ Digest IA — 5 episodios procesados

8.5 ⭐ [Nombre del podcast] — "Título del episodio"
  → Resumen en 2 líneas...
  → 🔧 Menciona: llama.cpp, EXL3

7.0 ⭐ ...

Tú decides qué escuchar COMPLETO (los 8+), y qué ya has “escuchado” leyendo.

Resultado real en el Laboratorio

• 47 podcasts pendientes → digest de 3 min cada mañana
• Escuchamos completos solo 2-3 episodios/semana (los que valen)
• Cero FOMO: todo quedó registrado y puntuado

El extra: el feed tuyo

Los resúmenes los guardamos también como Markdown en la web privada del laboratorio. Resultado: un archivo buscable de “qué dijo X podcast sobre Y tema en Z fecha”. RAG sobre tu propia escucha. Meta y mortal. 🎧