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Flujo de trabajo

Diario YouTube Transcript Search y Index Pipeline

Search YouTube diario for topic videos, extraer transcripts, y index them in MongoDB for full-text search.

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Resumen

Teams building knowledge bases de video contenido necesita un repeatable pipeline to descubrir nuevo YouTube videos on their topics, extraer transcripts, y make them searchable. Este flujo de trabajo ejecuta at 6 AM diario, searches YouTube via Scavio for your configured topics, extrae transcript datos de el top resultados, indexes el contenido en MongoDB con full-text search enabled, y ejecuta un verification consulta to confirm el nuevo contenido es retrievable. No manual video hunting o copy-pasting transcripts.

Desencadenador

Cron programar (diario at 6 AM UTC)

Programación

Diario at 6 AM UTC

Pasos del flujo de trabajo

1

Search YouTube for topics

Consulta Scavio YouTube plataforma for cada configured topic. Recopilar video IDs, titles, y descriptions de top resultados.

2

Extraer transcripts

For cada discovered video, obtener el transcript text. Skip videos ya in el base de datos to avoid duplicates.

3

Index en MongoDB

Insert transcript documents con metadata (video ID, titulo, canal, publish date, topic) en MongoDB con text index.

4

Ejecutar search verification

Ejecutar un probar consulta contra el MongoDB text index to confirm nuevo transcripts son retrievable y ranked correctly.

Implementacion en Python

Python
import requests, os, json
from datetime import datetime

H = {"x-api-key": os.environ["SCAVIO_API_KEY"]}

TOPICS = ["search api integration 2026", "ai agent grounding tools", "serp api tutorial"]

def search_youtube_topics(topic):
    """Search YouTube for a topic and return video metadata."""
    r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search", headers=H,
        json={"platform": "youtube", "query": topic}, timeout=10).json()
    videos = []
    for item in r.get("organic", [])[:5]:
        videos.append({
            "video_id": item.get("link", "").split("v=")[-1] if "v=" in item.get("link", "") else "",
            "title": item.get("title", ""),
            "description": item.get("snippet", ""),
            "link": item.get("link", ""),
            "topic": topic,
            "indexed_at": datetime.utcnow().isoformat()
        })
    return videos

# Collect all videos
all_videos = []
for topic in TOPICS:
    videos = search_youtube_topics(topic)
    all_videos.extend(videos)
    print(f"[YOUTUBE] {topic}: {len(videos)} videos found")

# MongoDB insert (pseudo-code - replace with your pymongo connection)
# from pymongo import MongoClient
# db = MongoClient(os.environ["MONGO_URI"]).transcripts
# db.videos.create_index([("title", "text"), ("description", "text")])
# for v in all_videos:
#     db.videos.update_one({"video_id": v["video_id"]}, {"$set": v}, upsert=True)

print(f"\nTotal videos to index: {len(all_videos)}")
for v in all_videos[:3]:
    print(f"  {v['title'][:80]} | {v['link']}")

Implementacion en JavaScript

JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};

const TOPICS = ["search api integration 2026", "ai agent grounding tools", "serp api tutorial"];

async function searchYoutubeTopics(topic) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST", headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: "youtube", query: topic})
  }).then(r => r.json());
  return (r.organic || []).slice(0, 5).map(item => ({
    videoId: (item.link || "").includes("v=") ? item.link.split("v=").pop() : "",
    title: item.title || "",
    description: item.snippet || "",
    link: item.link || "",
    topic,
    indexedAt: new Date().toISOString()
  }));
}

(async () => {
  const allVideos = [];
  for (const topic of TOPICS) {
    const videos = await searchYoutubeTopics(topic);
    allVideos.push(...videos);
    console.log(`[YOUTUBE] ${topic}: ${videos.length} videos found`);
  }
  // MongoDB insert (pseudo-code - replace with your mongodb connection)
  // const { MongoClient } = require("mongodb");
  // const db = (await MongoClient.connect(process.env.MONGO_URI)).db("transcripts");
  // await db.collection("videos").createIndex({title: "text", description: "text"});
  // for (const v of allVideos) {
  //   await db.collection("videos").updateOne({videoId: v.videoId}, {$set: v}, {upsert: true});
  // }
  console.log(`\nTotal videos to index: ${allVideos.length}`);
  allVideos.slice(0, 3).forEach(v => console.log(`  ${v.title.slice(0, 80)} | ${v.link}`));
})();

Plataformas utilizadas

YouTube

Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos

Preguntas frecuentes

Teams building knowledge bases de video contenido necesita un repeatable pipeline to descubrir nuevo YouTube videos on their topics, extraer transcripts, y make them searchable. Este flujo de trabajo ejecuta at 6 AM diario, searches YouTube via Scavio for your configured topics, extrae transcript datos de el top resultados, indexes el contenido en MongoDB con full-text search enabled, y ejecuta un verification consulta to confirm el nuevo contenido es retrievable. No manual video hunting o copy-pasting transcripts.

Este flujo de trabajo usa un cron programar (diario at 6 am utc). Diario at 6 AM UTC.

Este flujo de trabajo usa las siguientes plataformas de Scavio: youtube. Cada plataforma se llama a traves del mismo endpoint de API unificado.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin tarjeta de credito. Es suficiente para probar y validar este flujo de trabajo antes de escalarlo.

Diario YouTube Transcript Search y Index Pipeline

Search YouTube diario for topic videos, extraer transcripts, y index them in MongoDB for full-text search.

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