Как я использую YouTube-видео как дополнительный контекст для ChatGPT
Когда я начинаю новую задачу или проект, я часто сначала обсуждаю её с ChatGPT.
Описываю, что нужно сделать, какие есть ограничения, какой результат хочу получить. Потом прошу предложить варианты решения: простой, быстрый, более надёжный, более масштабируемый.
На этом этапе ChatGPT помогает накидать первые подходы. Я задаю уточняющие вопросы, спорю с вариантами, прошу сравнить плюсы и минусы. Постепенно появляется рабочий контекст: что мы уже обсудили, какие варианты отмели, какие идеи выглядят перспективно.
Но дальше часто возникает вопрос: а как похожую задачу решали другие люди?
Зачем здесь YouTube
После первого обсуждения с ChatGPT я иду на YouTube и ищу ролики, где решалась похожая задача.
Это могут быть туториалы, разборы, кейсы, технические демо или просто видео, где человек показывает свой подход.
Обычно я открываю несколько роликов: два, три, четыре — сколько нашлось по теме. Но смотреть каждый полностью не всегда имеет смысл. Сначала нужно понять: действительно ли в этом видео решается похожая задача или это просто близкий заголовок.
Здесь помогает текстовая обработка видео.
Как я отбираю полезные ролики
Я отправляю ссылки на YouTube-видео в Telegram-бота, который превращает видео в текст.
В ответ получаю:
- краткое саммари;
- подробное структурированное описание;
- полный текст видео отдельным .txt-файлом.
Саммари помогает быстро понять, есть ли в ролике что-то полезное для моей задачи. Если видео не по теме или там слишком поверхностное объяснение, я просто не беру его дальше. И еще фишка, не важно на каком он языке, все равно, я получаю текст на русском.
Если ролик оказался полезным, я сохраняю полный текст и использую его как дополнительный контекст для ChatGPT.
Открыть Telegram-бота:
Что происходит дальше
Дальше я возвращаюсь в тот же диалог с ChatGPT и добавляю тексты из выбранных роликов.
Например, можно написать:
Мы уже обсудили мою задачу и несколько вариантов решения. Ниже я добавляю тексты из YouTube-видео, где люди решали похожие задачи. Проанализируй их, найди полезные идеи, сравни с нашим текущим подходом и предложи, что стоит добавить или изменить.
После этого ChatGPT работает уже не только с моим исходным описанием, но и с внешними материалами.
В одном ролике может оказаться полезная фишка. В другом — конкретное техническое решение. В третьем — просто повторение того, что мы уже обсудили. А иногда видео вообще не даёт ничего ценного.
Но если полезная информация есть, она помогает собрать более полное решение.
В чём польза такого подхода
Для меня главный плюс в том, что решение получается не только из головы ChatGPT и моего описания задачи.
Я добавляю внешний опыт:
- как похожую задачу решали другие люди;
- какие инструменты они использовали;
- какие проблемы у них возникли;
- какие шаги они показывали на практике;
- какие идеи можно взять, а какие лучше не использовать.
ChatGPT помогает всё это сравнить, структурировать и встроить в текущий контекст проекта.
В итоге получается не просто “ответ модели”, а более комплексное решение: часть идей из нашего обсуждения, часть из внешних видео, часть после анализа и отбора.
Попробовать
Бот работает бесплатно в режиме открытого тестирования.
Открыть Telegram-бота:
@you_tube_to_text_bot
Сайт проекта: