Podcaster

記事テキストを投入すると、AI が自動で対話形式のポッドキャスト音声と RSS フィードを生成するシステム。

• 台本: Gemini 2.5 Flash で Host / CoHost の掛け合い形式（日本語）
• 音声: Gemini TTS のマルチスピーカー合成（WAV 形式）
• 配信: Supabase Storage の公開バケット（グローバル CDN）

スタック: TypeScript / Deno · Supabase Edge Functions · Supabase Storage · Supabase Postgres · Gemini API

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アーキテクチャ

外部トリガー（curl / Capture / queued CI / TUI）
         │
         │ POST /functions/v1/ingest  {title, content, content_path?}
         ▼
┌─────────────────────┐
│      ingest         │  domain_events に ArticleRegistered / EpisodeCreated 等を append
└────────┬────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────────┐
│ domain-subscriber   │  production-policy がイベントを読み jobs を enqueue
└────────┬────────────┘
         ▼
┌─────────────────────┐
│    job-worker       │  generateScript → generateAudio → generateEpisodeImage …
└────────┬────────────┘
         ▼
┌─────────────────────┐
│ publish (Edge)      │  EpisodePublished → feed.xml を Storage に upload
└─────────────────────┘
         │
         ▼
Supabase Storage (公開バケット `podcast`)
  ├── feed.xml          ← RSS フィード（CDN 配信）
  ├── episodes/…        ← エピソードカバー
  └── …/audio           ← 音声（WAV）

読み取りは podcast.*_overview ビューと jobs.attempt_log（実行ログ）。番組メタデータは podcast.shows。

本番では cron / Edge が domain-subscriber と job-worker を定期的に起動します。TUI の Pipeline 画面は event_subscription_failures を表示します。

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ディレクトリ構成

podcaster/
├── apps/
│   └── web/                        # Next.js + Keystatic (local admin; Vercel は GitHub storage)
├── content/
│   ├── docs/                       # Wiki Markdoc（公開サイト /podcast の入力）
│   └── web-clips/                  # クリップ & メモ（/podcast/web-clips、要ログイン）
├── chugaku-juken/                  # 中学受験の物語（公開サイト /juken）
│   └── sapix/grade5-japanese-history/
│       ├── course.yml
│       └── weeks/<月曜YYYY-MM-DD>/
├── public/
│   └── cover.png                   # ポッドキャストカバー画像
├── scripts/
│   ├── lib/
│   │   ├── supabase-detect.ts      # ローカル / リモート Supabase 接続情報の自動検出
│   │   └── table.ts                # CLI 用テーブル表示ヘルパー
│   ├── deploy.ts                   # pnpm deploy の実体
│   ├── gemini-mock-server.ts       # Gemini API 最小 mock サーバー
│   ├── ingest.ts                   # Git 上の mdoc/md を ingest
│   ├── podcast-cli.ts              # パイプライン状態確認 CLI
│   ├── post-test-article.ts        # ローカル動作確認用テスト記事投入
│   └── seed-config.ts              # cover.png アップロード + podcast_config 初期化
├── supabase/
│   ├── config.toml                 # Supabase CLI 設定（ポート等）
│   ├── migrations/
│   │   ├── 20260423000001_initial.sql        # articles / episodes / Storage バケット
│   │   ├── ...                               
│   │   ├── 20260507031725_..._pgflow_initial.sql
│   │   └── 20260507031744_..._pgflow_step_conditions.sql
│   ├── flows/
│   │   ├── index.ts                        # pgflow フローのエクスポート
│   │   ├── craft-episode-submit.ts         # 台本生成 + 音声バッチ submit
│   │   └── craft-episode-download.ts       # 音声ダウンロード + RSS 更新
│   └── functions/
│       ├── _shared/
│       │   ├── db.ts       # Supabase クライアント
│       │   ├── pipeline-stages.ts # 各ステージ共通実装
│       │   ├── config.ts   # podcast_config ローダー
│       │   └── types.ts    # 共有型定義
│       ├── ingest/         # Webhook 受信
│       ├── craft-episode-worker/ # pgflow 実行ワーカー
│       └── pgflow/         # pgflow ControlPlane（フロー定義配信/管理）
├── .env.example
├── package.json
└── tsconfig.json

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ローカル開発

前提条件

ツール	インストール
Docker Desktop	https://www.docker.com/products/docker-desktop/
Supabase CLI	brew install supabase/tap/supabase
pnpm	npm install -g pnpm
Gemini API キー	https://aistudio.google.com/apikey

セットアップ（初回）

# 1. 依存関係インストール
pnpm install

# 2. pgflow のセットアップ（初回または更新時）
pnpm pgflow:install

# 3. 環境変数ファイルを作成し API キーを記入
cp .env.example .env.local
# → GEMINI_API_KEY を設定

# 4. Supabase ローカルスタックを起動（Docker が必要）
supabase start

# 5. マイグレーション適用
supabase db reset

# 6. カバー画像をアップロードし podcast_config を初期化
#    （supabase status から接続情報を自動取得）
pnpm seed:config

# 7. Edge Functions をローカルで起動
pnpm functions:serve &

起動後のアクセス先:

サービス	URL
Supabase Studio	http://localhost:54333
Edge Functions	http://localhost:54331/functions/v1/
RSS フィード	http://localhost:54331/storage/v1/object/public/podcast/feed.xml

テスト記事の投入

別ターミナルで:

pnpm test:post

（SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY は supabase status から自動取得）

202 が返ったら成功。あとは worker を起動すればフローが進行します。

ワーカーの手動実行

本番では pgflow_ensure_workers が自動実行しますが、ローカルでは手動で呼べます。

# service_role key を取得
KEY=$(supabase status --json | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['SERVICE_ROLE_KEY'])")

# craft episode submit worker（script + batch submit）
curl -s http://localhost:54331/functions/v1/craft-episode-worker \
  -H "Authorization: Bearer $KEY"

# craft episode download worker（download + rss）
curl -s http://localhost:54331/functions/v1/craft-episode-download-worker \
  -H "Authorization: Bearer $KEY"

進捗は Studio の Table Editor (episodes テーブルの status 列) か、 Storage の podcast バケットで確認できます。

次回以降の起動

supabase start
pnpm functions:serve

Gemini mock サーバーで開発する

gemini-provider のモック分岐は廃止し、Gemini API 互換の mock サーバーを scripts/ 配下で起動する方式になりました。

# 1. config.toml の Gemini API 設定を mock に切り替える
# [gemini]
# api_root = "http://127.0.0.1:8099"
# api_path = "/v1beta"

# 2. podcast_config に反映（local 対象）
TARGET=local pnpm seed:config

# 3. mock サーバー + Edge Functions を同時起動
pnpm functions:serve:mock

dev.gemini.mock.toml を編集すると、台本・音声・遅延・token usage を調整できます。 mock サーバーだけ起動する場合は pnpm gemini:mock:serve を使ってください。

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CLI ツール

pnpm cli でパイプラインの状態をローカルから確認できます。

# ローカル Supabase に接続（supabase start が必要）
TARGET=local pnpm cli <command>

# 本番に接続（デフォルト）
pnpm cli <command>

接続情報は SUPABASE_URL / SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY 環境変数か、 Supabase CLI (supabase status / supabase projects api-keys) から自動取得します。

コマンド一覧

list episodes

最新 N 件のエピソードを一覧表示します。

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