martinopiaggi/summarize：来自多个来源（YouTube、X、Instagram、Tik

项目介绍

martinopiaggi/summarize 是一个托管在 GitHub 上的开源项目，主要使用 Python 编写，采用 MIT License 许可证，目前获得 233 个 Star、32 次 Fork。

仓库全名: martinopiaggi/summarize

README 摘要

Video Summarizer https://github.com/user-attachments/assets/d59e4879-f527-47c0-bdcc-bc512a87ce94 Turn any video — a lecture, TikTok, or Drive recording — into distilled markdown: Q&A, fact-checks, tutorials, Mermaid diagrams, essays, and more. 11+ sources: Local-first summarization for YouTube, Instagram, TikTok, X, Reddit, Facebook, Drive, Dropbox, local files Bring your own API keys: Works with any…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页。

常见问题

summarize 用什么语言开发？

主要使用 Python 编写，采用 MIT License 许可证，目前有 233 个 Star。

summarize 可以免费商用吗？

如何获取 summarize 的源码？

可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/martinopiaggi/summarize.git，默认分支为 main；安装与运行步骤见仓库 README。

summarize 最近还在维护吗？

仓库最近一次更新为 2 周前，当前没有未关闭的 Issue；Star 数为 233，可作为社区活跃度的参考。

关于

GitHub 原始描述（英文）

Video AI summarization from multiple sources (YouTube, X, Instagram, TikTok, Reddit, Facebook, Google Drive, Dropbox, and local files).

ai cobalt docker downloader instagram-downloader notebooklm notebooklm-alternative streamlit summarization summarize summarizer-ai transcription youtube-downloader

MIT License
233 Stars
32 Forks
3 Watching

描述取自 GitHub 官方 API，保持仓库作者书写的原文。

简要分析

热度分

300

价值分

149

活跃状态

活跃

GitHub

语言占比

CSS

Dockerfile

MDX

Python

TypeScript

Release

v0.4.0 — Streamlit UI refresh9月27日
v0.3.2 — Refresh theme and contrast fixes9月26日
v0.3.1 — Dark-mode transcript contrast9月23日
v0.3.0 — JEV prefiltering and transcript tabs9月23日
v0.2.27月4日

贡献者

Video Summarizer

Video summarizer demo

https://github.com/user-attachments/assets/d59e4879-f527-47c0-bdcc-bc512a87ce94

Turn any video — a lecture, TikTok, or Drive recording — into distilled markdown: Q&A, fact-checks, tutorials, Mermaid diagrams, essays, and more.

11+ sources: Local-first summarization for YouTube, Instagram, TikTok, X, Reddit, Facebook, Drive, Dropbox, local files
Bring your own API keys: Works with any OpenAI-compatible LLM, Perplexity models, LiteLLM
CLI · Streamlit · HTTP API · Docker · Raycast · Agent skill
Transcript cache + optional JEV prefiltering + optional Cobalt sidecar for yt-dlp fallbacks + optional vision mode

Documentation

https://summarize.martino.im

Background

Quick Start

Requires Python 3.10+, ffmpeg on PATH, and an OpenAI-compatible API key in .env. Recommended: install with pipx for an isolated environment.

Groq (GROQ_API_KEY) offers a free tier; OPENAI_API_KEY works with --provider openai.

pipx install martino-summarize
summarizer --init-config
echo "GROQ_API_KEY=your_key_here" > .env
summarizer --source "https://www.youtube.com/watch?v=arj7oStGLkU"

Output: summaries/watch_YYYYMMDD_HHMMSS.md.

Configuration lives in summarizer.yaml and .env.

Prefer Docker?

git clone https://github.com/martinopiaggi/summarize.git && cd summarize
cp summarizer.docker.yaml summarizer.yaml
echo "GROQ_API_KEY=your_key_here" > .env
docker compose up -d    # → http://localhost:8501

Or pull the pre-built image: docker pull ghcr.io/martinopiaggi/summarize:latest.

Contributing

git clone https://github.com/martinopiaggi/summarize.git && cd summarize
pip install -e ".[all]" pytest && pytest tests/

See CONTRIBUTING.md. License: MIT.

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