Jak moje AI Čítárna funguje pod kapotou

Moje AI Čítárna zpracovává videa ze sledovaných YouTube kanálů a připravuje z nich textová shrnutí. V noci zjistí, co přibylo, získá přepisy a nechá je zpracovat AI. Ráno si pak můžu přečíst výsledek a přes časové odkazy skočit na konkrétní místo ve videu.

Na tomhle průchodu se podílí několik technologií. Každá má svůj úkol.

Od nového videa k textu

Aplikace běží na Vercelu. Ten vedle hostingu zajišťuje i naplánované spouštění úloh, kterému se říká cron. V Čítárně tak v noci automaticky začne kontrola sledovaných kanálů.

Nová videa vyhledává přes YouTube Data API, rozhraní pro získávání dat z YouTube. Pak služba Supadata stáhne přepis videa. S tímto textem dál pracuje AI. Přepis se ukládá do databáze, aby ho aplikace mohla použít znovu bez dalšího stahování.

Co dělá AI

Čítárna používá dva modely Claude od Anthropic. Haiku 4.5 nejdřív podle vyplněných zájmů uživatele posoudí, jestli video zařadit ke shrnutí. Pokud uživatel zájmy nevyplnil, tento filtr se přeskočí.

Samotné shrnutí píše Sonnet 4.6. Připravuje také osobní odstavec „pro tebe“, který obsah vztahuje k zájmům konkrétního čtenáře.

Pokud už má stejné video shrnuté jiný uživatel, Čítárna převezme hotové tělo shrnutí a nechá doplnit osobní odstavec. Nemusí tedy pokaždé vytvářet celý text od začátku.

Kde shrnutí čeká na čtenáře

Hotový text se uloží do Supabase. To je služba, která v Čítárně zajišťuje databázi i přihlašování. Vedle shrnutí uchovává také údaje o uživatelích a jejich kanálech.

Ráno se spouští další naplánovaná úloha pro odesílání upozornění na telefon. Když si shrnutí otevřu, aplikace načte uložený text z databáze a zobrazí ho jako článek. Časové odkazy v textu vedou přímo na odpovídající místo na YouTube, takže si můžu danou část pustit v původním videu.

Co to celé spojuje

Samotná aplikace je napsaná v TypeScriptu a postavená na Next.js 16 a Reactu 19. React zajišťuje rozhraní, které čtenář vidí. Next.js propojuje stránky se serverovou částí, kde probíhá komunikace s databází a ostatními službami.

Základní cesta tak vede od YouTube přes přepis a AI shrnutí do databáze a nakonec ke čtenáři. Na tomhle konkrétním příkladu je vidět, co při stavbě aplikace pomocí AI propojuju: rozhraní pro čtení, uložená data a služby, které na pozadí připravují obsah.