Castolly — AI-конвейер контента для подкастов

ручной процесс, который нужно было убрать

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 выпуск превращается в готовый контент

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.

ai внутри всего производственного конвейера

здесь ai не заменяет один текстовый редактор — он соединяет весь производственный процесс. исходником может быть аудио, видео, youtube или rss. транскрипция сохраняет таймкоды и спикеров, после чего каждая нода получает один и тот же проверяемый источник: соцпост, show notes, блог, рассылка, цитаты, главы, заголовки, ключевые слова, хайлайты, клипы или собственный промпт пользователя.

длинные операции работают в фоне. у каждой ноды отдельный статус и повтор при сбое, поэтому ошибка рендера клипа не заставляет заново считать транскрипт и весь остальной контент. генерация учитывает brand voice конкретного подкаста. при поиске клипа модель анализирует контекст примерно за 30 секунд до и после фрагмента, чтобы начать не со случайной середины мысли, а с сильной входной фразы.

человек по-прежнему принимает финальную редактуру и публикацию, но приходит не к пустому листу, а к готовому набору материалов. весь путь — от файла до результата — виден в одном интерфейсе. подробнее о подходе: ИИ-агенты для бизнеса и автоматизация репурпосинга.

как устроен устойчивый ai-пайплайн

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.

что изменилось после запуска

по данным клиента, продукт делает $1.5k mrr, им пользуются около 60 клиентов, обработано 200+ эпизодов. ручной цикл, на который у автора уходило ~12 часов, теперь занимает примерно час.