几个好用的 AI 播客工具：
1）Spotify 前 CTO 出来创业做的 ML infra 公司 Modal，能够高效地并行运算。他们给的一个示例就是用 OpenAI 开源的语音转文字模型 Whisper 把播客转成文字。很遗憾他们用的是 Whisper 英文的那一版，所以只能转英文播客。如果有整理播客内容、学英文需求的朋友，可以直接用 网页链接，一小时的播客采访，免费生成文字稿只要一分钟。
Whisper 有全语言的版本，而且中英夹杂识别非常好。所以转录中文播客也是非常轻松，只是目前大家得自己跑，没有普通用户零门槛使用的产品。
2）播客搜索引擎 Listen Notes 可能大家都知道——很多播客应用只能让你搜节目名称，但 Listen Notes 收录了播客的单集介绍，所以你搜索你想听的名人名字、你感兴趣专业稍微冷门一点的名词，就能找到非常合适的单集。此外还有时常、语言、发表时间等很多筛选条件。
最新的进展是 Listen Notes 接入了 langchain，通过 langchain 你只要几行代码和 OpenAI API key 就可以用自然语言搜索 Listen Notes 上的播客，例如“解释硅谷银行中宏观政策的播客“、”适合初学者讲气候变化的节目“、”对美国乡村音乐歌手的采访“。Listen Notes 现在的搜索是简单的关键词匹配，但接入新一代 AI 之后你可以随意给条件。
3）播客里面有很多知识，完全可以把总结、搜索、汇编“课程”（或者叫汇编课程模块）变成一个产品。比如创投最好的播客叫《Invest Like the Best》，每一个采访对象都是一线投资人、创业者，主持人本人也是优秀投资者，他采访前期做大量功课，采访问题戳中要害。主持人已经多次表达希望他的节目可以被更灵活搜索的意愿。这样的节目，配合用户保存的 prompts（当作模版），就能总结出很多知识。
例如，节目内容是按照嘉宾组织的。但现在我们完全可以按照商业模式把节目内容重新组织一次（“b2b 双边市场/p2p 双边市场/三边市场/SaaS 创业需要厘清的问题“），按照职能重新组织一次（“创业公司在早期获客/中晚期获客/不同轮融资/招聘方面应该怎么做”）…… 总之无限可能，每一个细分领域都可以做一个人类知识结晶，而且切入点（或者叫分割参数）每个领域可以不一样，看用户怎么 curate。
播客、博客文章都可以整合一下。而且这两个块内容法律风险小一些，也希望大家不要玩坏。提高知识的传播、消化效率，造福人类！