Un prompt peut-il remplacer Castmagic ?

Construis un outil local de retraitement de contenu : transcris un enregistrement fini, puis génère des notes d’épisode, un brouillon de blog, et des citations sociales à partir de la transcription avec un LLM. Stack : Python, whisper.cpp pour la transcription locale, API Anthropic pour la génération de contenu, SQLite pour stocker transcriptions et sorties. Ne construis aucun nettoyage ou édition audio — c’est le travail d’un autre outil.

Boucle centrale : l’utilisateur importe un fichier audio fini (déjà mixé et masterisé ailleurs). Transcris-le en local avec whisper.cpp, puis envoie la transcription à Claude avec des prompts séparés pour : des notes d’épisode (un résumé plus une liste de sujets horodatée), un brouillon d’article de blog approximatif dans les propres mots de l’intervenant plutôt qu’une réécriture générique, des marqueurs de chapitre dérivés des changements de sujet dans la transcription, et 5 à 8 courts extraits citables signalés avec leur horodatage pour les posts sociaux. Montre chaque pièce générée à côté du passage source de transcription dont elle provient, pour que l’utilisateur puisse la vérifier contre ce qui a vraiment été dit avant de publier quoi que ce soit.

Nécessite une clé API Anthropic — tout l’intérêt de cet outil, c’est l’étape de retraitement pilotée par LLM, donc contrairement à un pur outil de transcription, celui-ci en a vraiment besoin. Sans clé, la transcription fonctionne quand même et produit une transcription simple, mais aucun contenu dérivé n’est généré.

Ne construis pas : le nettoyage audio, le mastering, ou l’assemblage d’épisode (c’est le travail d’Alitu, pas de celui-ci), des intégrations de publication directe vers des hébergeurs de podcast ou des CMS, ni une marketplace de templates de prompts — livre un prompt bien affiné par type de sortie plutôt qu’une bibliothèque.