将文案做成播客语音

最近发现了一个比较好玩的开源项目，paper_to_podcast，将研究论文转化成三个角色之间沟通对话的播客。其中的这三个角色，主要就是主持人、提问题的学习者，以及回答问题的专家。

通过将干巴巴的文字信息，转化成对话式语音形式的内容，我觉得还蛮有意思的。且前段时间我一直在研究部署这块内容，那今天这篇文章干脆展开聊聊，我认为可以在独立站运营领域落地的一些应用场景。

链接：https://github.com/Azzedde/paper_to_podcast

上面这个开源项目，我自己认为还是挺简单的。其主要的流程无非就是给 AI 投喂相应的研究论文资料，然后要求 AI 模型按照既定的规则去生成相应的介绍描述与针对性的问题。

等这类信息梳理得差不多后，再去生成相应的对话脚本，并最终使用「文字转语音」的工具将上一步生成的文字读出来。

所以上面这样的流程，完全就可以借鉴过来应用到我们自己的工作场景中。比如文章的内容创作上、用户信息的回复上、工作记录的消化上。

就拿内容创作举个例子，我最近在学习一个新产品的网站布局与关键词布局，把这个行业内排在首页上的网站基本搂了一遍。

在这个过程中，我将每一个竞争对手的网站内容都用 Markdown 格式将数据整理下来了。所以如果下一步我要针对这款产品做相应的内容营销的话，完全可以采用上面提及的那套流程来做。

首先将我自己的收集整理的素材投喂给 AI 进行消化，让其知道要做的工作是什么，以及明确将要做什么。然后便可以针对关键词去生产特定内容了，不过这个过程中需要参考下这个项目的 Prompt 设计。

那这样一套流程设计完后，后续我们需要做的就是不停的补充文案素材，以及针对特定关键词去做内容建设了。

其实除了内容建设外，还有很多场景都可以使用这套流程进行效率提升，像我之前提及的客户邮件回复这样的场景也是可以使用的。

将过往的沟通邮件总结并沉淀成文档，然后将文档信息交给 AI 消化，如此一个智能回复机器人便做完了。等下次再碰到客户的沟通邮件，便可以将内容交给这个机器人，让其输出相应的回复初稿出来。

等我们审核没问题后，再将信息发送回客户，甚至过程中还可以做回复语种信息的定制，等等。

像上面提及的这个应用场景，在工作中还是比较常见的。我们完全可以深度发掘下需求，然后将 AI 能力引入进去来提高自己团队的生产效率。