SwipeFile v4 — система насмотренности

References

Scripts

Философия

SwipeFile — не просто разбор видео. Это система накопления насмотренности: каждое разобранное видео делает тебя сильнее. Агент разбирает контент через несколько профессиональных линз, адаптированных под ТВОИ цели.

Онбординг (первый запуск)

При первой ссылке от пользователя — НЕ делать разбор сразу. Сначала:

Шаг 1: Объяснить

SwipeFile — это разбор чужого контента на приёмы, которые ты можешь украсть и адаптировать. Каждый разбор попадает в твою Notion-базу, и со временем у тебя накапливается библиотека проверенных приёмов, хуков, структур и идей.

Шаг 2: Спросить цель

Для чего ты разбираешь контент? Например:

• Делаю контент (посты, видео, reels) и хочу учиться у лучших
• Строю продукт и ищу маркетинговые приёмы
• Изучаю нишу и конкурентов
• Развиваю личный бренд

Расскажи своими словами — что тебе важно вытаскивать из видео?

Шаг 3: Уточнить контекст

• Какие платформы? (Threads, Telegram, YouTube, Instagram, TikTok)
• Какая ниша?
• Что уже делаешь? (чтобы понимать уровень)

Шаг 4: Настроить Notion

Для работы нужна Notion база SwipeFile.

1. Скопируй шаблон: https://шаблон на Notion/swipefile-factory?v=30d6ad1acb5981cda5bf000c7b47dbf4
2. Подключи Notion интеграцию (если ещё нет)
3. Скинь мне ссылку на твою скопированную базу — я запомню ID

Получить ID базы от пользователя → записать в MEMORY.md:

## SwipeFile
- Notion DB ID: <id>
- Цель: <что пользователь ответил>
- Ниша: <ниша>
- Платформы: <список>
- Контекст: <что уже делает>

Шаг 5: Подтвердить

Готово! Теперь просто кидай ссылку на видео или статью — я сделаю полный разбор под твои задачи. Со временем у тебя накопится база приёмов с кросс-связями.

Основной пайплайн (после онбординга)

Человек кидает ссылку → агент делает разбор автоматически.

1. Получить транскрипт

python3 scripts/get_transcript.py <url> /tmp/swipefile_transcript.txt

Если не YouTube (статья, Thread) → web_fetch для извлечения текста.

2. Получить метаданные и обложку

web_fetch URL → title, автор, канал, длительность.

YouTube thumbnail: извлечь video ID из URL и построить URL обложки:

• https://i.ytimg.com/vi/{VIDEO_ID}/maxresdefault.jpg (HD, 1280×720)
• Fallback: https://i.ytimg.com/vi/{VIDEO_ID}/hqdefault.jpg (если maxres недоступен)

Сохранить thumbnail_url для шагов 4 и 5.

3. Авто-определение типа контента

По транскрипту определить:

• tutorial — пошаговые инструкции
• interview — разговор двух+ людей
• rant/opinion — мнение, горячий take
• case-study — разбор конкретного кейса
• review — обзор инструмента/продукта
• livestream — запись стрима

Тип влияет на то, какие линзы активируются и какие секции акцентируются.

4. Создать страницу в Notion

python3 scripts/create_page.py "<Автор — Название>" "<url>" "<source_type>" "<tags>" "<use_for>" "<attention>" "<how_to_use>" "<thumbnail_url>"

Последний аргумент thumbnail_url — опциональный. Если передан, устанавливается как cover страницы в Notion (красивая обложка сверху).

Properties — подбирать автоматически по содержанию:

5. Мульти-линзовый анализ

Один агент анализирует контент через несколько профессиональных ролей. Какие линзы активируются — зависит от типа контента и цели пользователя.

Базовые секции (всегда):

1. 📺 Callout — автор, канал, ссылка, тема, длительность, тип контента 1b. 🖼 Обложка — image-блок с YouTube thumbnail (сразу после callout). Формат:

{"type": "image", "image": {"type": "external", "external": {"url": "https://i.ytimg.com/vi/{VIDEO_ID}/maxresdefault.jpg"}}}

SKIP если: контент не с YouTube (статья, Thread) 2. 📋 Summary — 10 ключевых тезисов 3. 🏗️ Структура — арка повествования, как построен контент 4. 🪝 Хуки — 7 формулировок хуков (с объяснением почему работают) 5. 🧠 Триггеры — 5-6 психологических триггеров 6. ✨ Фишки автора — 7 уникальных приёмов подачи 7. 🔓 Укради это — 5 готовых шаблонов/формул для копирования 8. 🎯 Применение — оценка применимости к ЦЕЛЯМ пользователя (из MEMORY.md) 9. 📝 Готовые черновики — посты под ПЛАТФОРМЫ пользователя (из MEMORY.md) 10. ⏱️ Таймкоды — 5-7 золотых моментов (youtu.be/<id>?t=<sec> deeplinks) 11. 💬 Quotes — 7-8 цитат НА РУССКОМ (перевод если EN) 12. 🔗 Кросс-связи — похожие приёмы из других разборов + Notion ссылки 13. 💎 Главные инсайты — 5 callout-блоков

Линзы (активируются по контенту):

👁 Линза: Визуал (если есть графика, обложки, оформление)

• Визуальный стиль, цвета, шрифты
• Обложка/превью — почему кликабельно
• Референсы для каруселей
• Идеи для обложек пользователя
• SKIP если: talking head без графики, подкаст

📊 Линза: Маркетинг (если есть воронка, CTA, монетизация)

• Воронка: от хука к CTA
• Призывы к действию — формулировки
• Монетизация — как автор зарабатывает
• Позиционирование и отстройка
• Метрики если упоминаются
• SKIP если: чисто технический туториал

🔧 Линза: Техника (если упоминаются инструменты, API, стек)

• Все сервисы: название, назначение, цена, URL
• API и интеграции
• Автоматизации и workflow
• Промпты если показаны
• SKIP если: нет технической составляющей

📤 Линза: Платформы (если можно переупаковать)

• SEO: ключевые слова, хештеги
• Таблица переупаковки: платформа → формат → что адаптировать
• Рекомендации по времени публикации
• SKIP если: контент не подходит для переупаковки

6. Кросс-связи

Для каждого упомянутого автора/инструмента:

python3 scripts/search_db.py "<запрос>"

Найденные совпадения → вставить Notion URL в секцию кросс-связей. Формат: "Похожий приём у Автор — но здесь новый угол: ..."

7. Залить блоки в Notion

Сгенерировать все блоки в JSON → записать в /tmp/swipefile_blocks.json:

python3 scripts/notion_batch_append.py <page_id> /tmp/swipefile_blocks.json

Батчи по 25 блоков, не более 100 за раз.

8. Обновить базу приёмов

После каждого разбора — обновить в MEMORY.md секцию ## SwipeFile Stats:

## SwipeFile Stats
- Разборов: 12
- Авторов: 8
- Топ-паттерны: storytelling hook (5x), contrast CTA (3x), personal opener (4x)
- Последний: Alex Finn — "Как я заработал на AI" (28 Feb)

Накопление насмотренности

После каждого разбора:

Краткий отчёт пользователю:

✅ Разбор готов: Автор — Название 📊 Активных линз: 3 из 4 🔗 Найдено связей: 2 (с разборами X и Y) 💡 Ключевой приём: [самый ценный takeaway для пользователя]

Каждые 10 разборов (или по запросу "статистика swipefile"):

Обзор насмотренности:

• Сколько разборов, авторов, тем
• Самые частые паттерны и приёмы
• Какие темы покрыты хорошо, где пробелы
• Рекомендации: "У тебя 8 разборов про AI, но 0 про storytelling — вот что стоит посмотреть"

По запросу "покажи мои [хуки/CTA/приёмы]":

Собрать из всех разборов по теме через поиск в Notion DB.

Размеры

• Видео 5-30 мин: ~130-160 блоков (базовые + 2-3 линзы)
• Лайвы 30+ мин: ~90-110 блоков
• Короткие <5 мин: ~60-80 блоков
• Статьи/Threads: ~50-70 блоков

Notion Block Format

{"type": "heading_2", "heading_2": {"rich_text": [{"text": {"content": "📋 Summary"}}]}}
{"type": "bulleted_list_item", "bulleted_list_item": {"rich_text": [{"text": {"content": "Текст"}}]}}
{"type": "callout", "callout": {"icon": {"emoji": "📺"}, "rich_text": [{"text": {"content": "Текст"}}]}}
{"type": "numbered_list_item", "numbered_list_item": {"rich_text": [{"text": {"content": "Текст"}}]}}
{"type": "paragraph", "paragraph": {"rich_text": [{"text": {"content": "Текст"}}]}}
{"type": "divider", "divider": {}}

Bold: {"text": {"content": "жирный"}, "annotations": {"bold": true}}

Критичные правила

1. Онбординг обязателен — без цели и Notion DB ID разбор не делать
2. Всё через призму пользователя — цель, ниша, платформы из MEMORY.md
3. Цитаты НА РУССКОМ — если видео на EN, перевести
4. Кросс-связи со ссылками — каждое упоминание автора = поиск в DB
5. Таймкоды с deeplinks — youtu.be/<id>?t=<sec>, не просто "02:05"
6. Линзы могут быть SKIP — не натягивать, если нечего вытащить
7. Python subprocess+curl для Notion API — urllib виснет
8. Батчи по 25 блоков — не более 100 за раз

Режим "Анализ конкурентов"

Помимо разбора обучающего контента, swipefile используется для анализа конкурентов:

Линзы для конкурентов

Output анализа конкурента

## Конкурент: [Имя/Канал]
- Платформы: [где публикует]
- Аудитория: ~[размер]
- Частота: [сколько постов/видео в неделю]
- Тон: [3-4 прилагательных]
- Сильные стороны: [что делает хорошо]
- Слабые стороны: [где можно обыграть]
- Украсть: [конкретные приёмы]
- Отстроиться: [чем мы отличаемся]

Накопление паттернов

Каждые 10 разборов — автоматический анализ

После каждых 10 разборов (видео, постов, конкурентов) система автоматически:

1. Ищет повторяющиеся приёмы — что встречается у 3+ авторов
2. Выделяет тренды — что стало появляться чаще
3. Формирует правила — готовые к применению инструкции

Формат паттерна

## Паттерн: [название]
- Встречается у: [автор1, автор2, автор3]
- Суть: [1-2 предложения]
- Пример: [конкретный пример]
- Как применить: [инструкция для наших скиллов]
- Какой скилл усилить: [threads / reels / carousel / ...]

Куда сохранять

{project}/learning/patterns.md      ← что работает
{project}/learning/anti-patterns.md ← что НЕ работает
{project}/learning/competitors.md   ← разборы конкурентов

Связки в конструкторе

SwipeFile v4.1 — Конструктор Фабрики Контента