Problema universal: demasiados episodios y poco tiempo. Esta receta propone un pipeline que detecta episodios nuevos, los transcribe y prepara un digest puntuado por interés. Es un prototipo: revisa la transcripción y el resumen antes de archivarlos o compartirlos.

El flujo

RSS del podcast → detecta episodio nuevo → descarga audio
    → Whisper transcribe (local)
    → LLM local: resumen + puntos clave + puntuación de interés (1-10)
    → todo a tu "digest" diario (Telegram / web / email)

Paso 1: Vigilar los RSS

Con n8n: nodo RSS Feed Trigger o schedule + HTTP. Parseas el feed, comparas con los episodios ya procesados (guarda en una BBDD simple o en un JSON), y descargas el audio nuevo con el nodo HTTP (url del enclosure).

Paso 2: Transcripción por lotes

from faster_whisper import WhisperModel
import pathlib

model = WhisperModel("medium", device="cpu", compute_type="int8")

for audio in pathlib.Path("descargas").glob("*.mp3"):
    segments, info = model.transcribe(str(audio), language="es")
    texto = " ".join(s.text for s in segments)
    pathlib.Path("transcripciones").mkdir(exist_ok=True)
    pathlib.Path("transcripciones", audio.stem + ".txt").write_text(
        texto, encoding="utf-8"
    )
    # Borra el audio solo después de revisar la transcripción:
    # audio.unlink()

Paso 3: El prompt del resumen (lo importante)

Eres mi editor personal de contenido. Con esta transcripción de un episodio de podcast,
genera:

1. RESUMEN: máximo 5 frases, directo y sin relleno.
2. PUNTOS CLAVE: lista de máximo 5, cada uno una frase.
3. HERRAMIENTAS MENCIONADAS: solo nombres concretos (apps, modelos, webs).
4. PUNTUACIÓN DE INTERÉS: 1-10 según mi perfil: me interesan IA local, hardware,
   automatización y LLMs abiertos. Penaliza marketing y generalidades.
5. FRASE DESTACADA: la mejor cita textual del episodio.

Sé brutalmente honesto con la puntuación: un episodio de marketing puro merece un 2.

Transcripción:
<texto>

La sección 4 permite ordenar el digest por puntuación. No es una medida objetiva de calidad: usa la puntuación para priorizar y conserva el enlace original para poder decidir por ti mismo.

Paso 4: El digest diario

n8n puede juntar todo, ordenar por puntuación y enviarlo en el formato que prefieras. Un formato de ejemplo sería:

☀️ Digest IA — 5 episodios procesados

8.5 ⭐ [Nombre del podcast] — "Título del episodio"
  → Resumen en 2 líneas...
  → 🔧 Menciona: llama.cpp, EXL3

7.0 ⭐ ...

Tú decides qué escuchar COMPLETO (los 8+), y qué ya has “escuchado” leyendo.

Qué obtendrás

Un digest con resumen, puntos clave, herramientas y enlace al episodio.
Una carpeta de transcripciones que puedes indexar con RAG.
Un flujo que puedes pausar y revisar antes de borrar el audio o enviar mensajes.

El extra: el feed tuyo

Puedes guardar los resúmenes como Markdown en una carpeta privada y buscar «qué dijo X podcast sobre Y tema en Z fecha». Protege esa carpeta, define una política de retención y no publiques una transcripción con datos personales sin permiso. 🎧