AI · контент для подкастов · 2025
Castolly — AI-репурпосер контента для подкастов
Начиналось как заказ под одного подкастера: canvas-интерфейс, где каждый блок контента — отдельная нода. Клиент запустил это как SaaS. Один эпизод превращается в десятки готовых единиц контента — то, на что уходили часы, теперь занимает минуты.
Моя роль соло: продукт, дизайн, фронт, бэк, ai-пайплайн
задача
один подкастер тратил часы на то, чтобы из выпуска нарезать посты, клипы, заметки и рассылку. он пришёл с конкретной болью — автоматизировать весь этот ручной репурпосинг. я собрал под него canvas-интерфейс, где выпуск в центре, а каждый тип контента — отдельная нода. позже он запустил это как saas-продукт.
как это работает
- загрузка и импорт — заливаешь аудио или видео, либо импортируешь из youtube или rss (с авто-синком новых выпусков).
- транскрипция — whisper расшифровывает выпуск с таймкодами и спикерами.
- нодовый canvas — выпуск в центре, вокруг — ноды: соцпосты, клипы, show notes, блог, рассылка, цитаты, главы, заголовки, ключевые слова, хайлайты. жмёшь «generate all» — всё считается параллельно.
- видео-клипы — нарезка коротких вертикальных клипов с субтитрами (и split-screen на старшем тарифе), рендер через remotion + ffmpeg.
- brand voice — на каждый подкаст задаётся тон и глоссарий, чтобы генерация звучала как автор, а не как нейросеть.
- планирование и постинг — готовый контент планируется и автопостится прямо в x, linkedin, instagram, tiktok и youtube по oauth.
технически
next.js 16 и react 19, prisma + postgresql, файлы в cloudflare r2, фоновые задачи на inngest, рендер видео отдельным сервисом на remotion/ffmpeg, биллинг через whop (тарифы free / $29 / $49), мониторинг в sentry.
самое сложное — пайплайн «аудио → транскрипт → десяток типов контента» должен быть устойчивым и недорогим: длинные задачи вынесены в очередь, прогресс каждой ноды виден в реальном времени, а расход минут и генераций считается по тарифу.
результат
сегодня продукт делает $1.5k mrr, им пользуются около 60 клиентов, обработано 200+ эпизодов. то, на что у автора уходило ~12 часов, теперь занимает примерно час — посмотреть вживую.
