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嘿，Hacker News！我开发了 Topic2Manim，用于自动化创建类似 3Blue1Brown 风格的教育视频。<p>工作流程很简单：<p>1. 输入任何主题（例如，“ChatGPT 的工作原理”）<p>2. 大型语言模型（LLM）生成分场景的教育脚本<p>3. LLM 为每个场景生成 Manim 代码<p>4. FFmpeg 将所有内容串联成最终视频<p>目前正在开发用于旁白的 TTS（文本转语音）集成！<p>欢迎大家对这个方法提出反馈，并提供关于 TTS 集成的想法。

YouTube 拿取我们免费上传的播客片段，却向我们收取高昂的会员费才能观看。<p>显而易见的替代方案是使用播客应用，但我喜欢 YouTube 上的 10-20 分钟短片段和推荐引擎。所以我搭建了 podtoc.com，以类似 YouTube 频道的方式提供 LLM 生成的播客片段。<p>技术细节：<p>- LLM 流程：我构建了一个流程，从长篇内容中提取有意义的片段，专门用于捕捉播客中讨论的核心见解之一。<p>- 推荐引擎：根据之前的收听记录推荐片段，解决内容发现问题。<p>- 应用：一个 React Native (Web/iOS) 应用，具有“滑动到下一个”的 UI，实现无缝浏览。<p>如果你也遇到过类似的问题，我很乐意听取你的意见：<p>1. 你希望在资料库中添加哪些播客？<p>2. 对 UI 的任何反馈或遇到的错误？<p>3. 关于流程的任何问题或对推荐逻辑的建议？（清理后很乐意开源）<p>体验一下：<a href="https://podtoc.com/app" rel="nofollow">https://podtoc.com/app</a>

我有点受不了游戏化仅仅被用于企业盈利，而不是个人成长。所以我构建了这个工具，让阅读长文章更有趣，并通过游戏化阅读来提高我的阅读理解能力。<p>作为额外福利，如果你提供了 Gemini API 密钥，它将使用 Gemma-3-27b 生成测验，这可以在免费层上运行。<p>所有处理都在本地进行，这应该能解决大多数隐私和安全问题。代码也在 Github 上开源。

我厌倦了将 arXiv 的 PDF / HTML 复制粘贴到大型语言模型中，还要处理参考文献、目录和 token 数量暴增的问题。 所以我基本上做了一个 gitingest.com，但专门针对 arXiv 论文。你只需在任何 arXiv 链接后添加“2md”（支持 HTML），就能获得一个干净的 Markdown 版本，并且可以非常轻松地进行裁剪（例如删除参考文献或附录等）。