歡迎來到「使用 AI 打造任何事物」頻道！今天我們將探討 YouTube 的殘酷現實：為什麼大多數影片的觀看次數都低於 50 次。我們將嘗試使用 AI 和 YouTube API 進行分析，看看是否能改變這個現狀。目標是建立一個應用程式，讓大家可以免費試用或自行開發。
願景與目標
我們的願景是從 YouTube API 提取分析數據，分析縮圖、標題和觀眾留存率，並提供改進建議和新的內容角度。我們希望 AI 能告訴我們下一步該怎麼做，而不是像 YouTube Studio 那樣只告訴我們發生了什麼。
專案規劃
專案名稱：YouTube AI 頻道助手
我過去常常截圖我的分析數據和縮圖，然後在 ChatGPT 中尋求協助。現在，我們希望讓這個流程更加 streamlined。
技術選用
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Next.js: 用於建立使用者介面。
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Supabase: 用於資料庫和身份驗證。
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YouTube Analytics API & YouTube Data API: 用於獲取頻道數據。
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Vercel AI SDK: 用於thumbnail分析
開發流程
- 需求分析: 使用 Kiro 代理協助收集需求和撰寫使用者故事。
- 設計階段: 選擇合適的 AI 模型，制定技術設計文件。
- 規劃階段: 制定詳細的實施計劃。
- 執行階段: 使用執行代理開始建構應用程式。
建立專案
- 建立 Next.js 專案: 使用
mpx create latest指令建立新的 Next.js 專案，並命名為youtube-assistant.ai。 - 加入代理: 從另一個專案複製
.claude目錄，其中包含 Kiro 代理。 - 啟動 Kiro 需求代理: 將從 ChatGPT 獲得的需求文件輸入到 Kiro 需求代理中，開始需求分析。
需求分析
Kiro 需求代理將分析需求文件，並生成使用者故事。例如：
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當使用者訪問應用程式時，系統應顯示連接 YouTube 頻道的選項。
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當使用者點擊連接按鈕時，系統應重定向到 Google OAuth。
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使用者可以查看影片列表，並進行排序、過濾和趨勢分析。
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使用者可以獲得縮圖的 AI 分析結果。
設計階段
Kiro 設計代理將根據需求文件，生成技術設計文件。例如：
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系統架構: 使用 Blob Storage 和 Redis 進行資料儲存和快取。
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資料庫: 使用 Supabase 代替 PostgreSQL。
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身份驗證: 使用 Supabase Auth 和 Google OAuth。
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AI 模型: 使用 Vercel AI SDK 進行縮圖分析和內容創意發想。
尋找名稱
使用 Name Grab（一個域名搜尋應用程式）尋找適合的域名。
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搜尋 "assistant" 和 ".app" 域名。
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搜尋 "YouTube" 和 "Assistant AI" 域名，並嘗試同義詞模式。
實施計劃
Kiro 設計代理將生成實施計劃，包含以下任務：
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初始化 Next.js 應用程式。
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設定環境變數。
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設定開發工具。
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建立 Supabase 後端。
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建立 YouTube API 整合。
執行階段
使用執行代理開始建構應用程式。
- 設定 Supabase: 建立新的 Supabase 專案，並設定相關的環境變數。
- 設定 Google OAuth: 在 Google Cloud Console 中建立 OAuth 憑證，並將 YouTube 帳戶新增為測試使用者。
- 啟用 YouTube API: 在 Google Cloud Console 中啟用 YouTube Data API 和 YouTube Analytics API。
- 設定 Supabase 身份驗證: 在 Supabase 中設定 Google Provider，並填寫 Google Cloud Console 中的 Client ID 和 Client Secret。
- 設定 API 金鑰: 獲取 YouTube API 金鑰和 OpenAI API 金鑰。
- 連接 Supabase 專案: 使用
Supabase link --project-ref指令將本地專案連接到 Supabase 專案。 - 推送資料庫架構: 使用
Supabase DBpush指令將資料庫架構推送到 Supabase。 - 啟動應用程式: 使用
npm run dev指令啟動應用程式。
功能實現
- 連接 YouTube 頻道: 修改程式碼，使 "連接頻道" 按鈕能夠連接使用者的 YouTube 頻道。
- 修正使用者資料錯誤: 修正創建使用者資料時出現的錯誤。
- 拉取頻道資訊: 成功連接頻道後，從 YouTube API 拉取頻道資訊和分析數據。
成果展示
成功拉取頻道資訊和分析數據，並在儀表板上顯示。未來將繼續完善應用程式的功能，例如縮圖分析按鈕。
結語
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