Ces Automatisations Claude Code m'ont Rapporté 10M de Vues en 1 Mois

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00:00:00Le mois dernier, j'ai gagné plus de 38 000 abonnés sur YouTube,
00:00:0350 000 abonnés sur Instagram et 11 000 abonnés sur TikTok.
00:00:08Et c'est en grande partie grâce à mon système de contenu Claude Code.
00:00:12Aujourd'hui, je vais tout décortiquer : les compétences personnalisées que j'ai créées,
00:00:16mon flux de travail quotidien et vous montrer comment j'utilise Claude Code
00:00:20pour automatiser tout mon système de contenu. Pour que vous puissiez le faire aussi.
00:00:22Voici donc les sept compétences Claude Code qui sont l'épine dorsale
00:00:26de mon système. Elles ont généré 10 millions de vues le mois dernier.
00:00:30Avec une seule personne, pas de monteurs, pas d'assistants virtuels, rien.
00:00:33Ces 10 millions de vues sont réparties sur 90 contenus
00:00:38en 30 jours. Sur ces 90, 30 sont des vidéos longues.
00:00:43C'est essentiellement une vidéo YouTube longue par jour en mars, et 60
00:00:47au format court. Donc des Shorts, Reels, TikToks, tout ça.
00:00:51Le vrai chiffre sur lequel vous devriez vous concentrer n'est pas celui des abonnés.
00:00:54Comme je l'ai dit au début, même pas les 10 millions de vues, mais les 90 vidéos.
00:00:5890 vidéos en un mois pour une seule personne, sans vouloir me vanter,
00:01:02c'est un volume de production assez impressionnant.
00:01:05Et la seule façon d'y parvenir a été d'utiliser un système
00:01:10durable et reproductible. C'est ce que nous allons voir aujourd'hui.
00:01:14Parce qu'encore une fois, je fais ça tout seul,
00:01:15mais je ne suis pas scotché à l'ordinateur 12 ou 16 heures par jour, d'accord ?
00:01:19Le seul moyen de tenir ce rythme, c'est si c'est viable,
00:01:22si c'est quelque chose de logique. De plus,
00:01:25concernant ces 10 millions de vues,
00:01:27aucune vidéo n'a dépassé les 400 000 vues.
00:01:31Ce n'est donc pas une situation où les 10 millions proviennent
00:01:35de deux succès viraux et le reste de flops, d'accord ?
00:01:37C'est une victoire obtenue avec 90 directs et aucun coup de grâce.
00:01:40Je pense que c'est important à savoir.
00:01:42Nous n'essayons pas juste de créer un succès viral par chance.
00:01:45Ce sont de petites victoires constantes que n'importe qui peut répéter.
00:01:48Alors, comment avons-nous pu faire ça ?
00:01:50Comment utiliser Claude Code pour créer ce type de système durable
00:01:54qui génère du contenu que les gens veulent vraiment consommer ?
00:01:56D'abord, nous devons comprendre le processus de création de contenu dans son ensemble.
00:01:59Ensuite, diviser ce processus en parties individuelles et assigner
00:02:04des automatisations et compétences Claude Code spécifiques à ces parties.
00:02:08C'est comme ça qu'on le décompose méthodiquement.
00:02:10Je diviserai le processus de contenu en quatre phases réelles.
00:02:13La première est la recherche. La deuxième est l'idéation.
00:02:17La troisième est la rédaction du script. Et la quatrième est la distribution.
00:02:22C'est de ces quatre phases que nous tirons différentes compétences Claude Code.
00:02:27Certaines phases ont plusieurs compétences car il s'y passe beaucoup de choses.
00:02:31Prenez la rédaction, par exemple. Cela va englober les accroches,
00:02:34le script lui-même,
00:02:36le plan de la vidéo ainsi que l'emballage comme les titres et
00:02:40les miniatures. Mais commençons par les deux premières phases : recherche et idéation,
00:02:44car il est important d'en parler en parallèle, c'est un cycle.
00:02:47Vous faites des recherches, vous trouvez des idées,
00:02:50et à partir de vos idées, vous avez besoin de plus de recherches.
00:02:52Et souvent, de ces recherches naissent encore plus d'idées.
00:02:56Les étapes un et deux sont donc très étroitement liées.
00:02:59La compétence majeure pour moi est ma compétence de pipeline YouTube.
00:03:03Et cela intègre NotebookLM. Toutes les compétences que vous voyez ici aujourd'hui,
00:03:08ainsi que le moteur de recherche Twitter,
00:03:10que je vais vous montrer dans mon script GitHub, se trouvent dans Chase AI+.
00:03:14Le lien est dans les commentaires. Chase AI+ héberge aussi ma masterclass
00:03:19Claude Code, le meilleur endroit pour passer de zéro à développeur IA.
00:03:22C'est mis à jour chaque semaine. Donc si vous essayez de comprendre
00:03:25comment maîtriser Claude Code et avoir un vrai chemin à suivre,
00:03:29allez voir ça. Encore une fois, les liens sont en commentaires.
00:03:32Revenons à la compétence de pipeline YouTube,
00:03:34qui est selon moi la plus puissante de ces sept compétences.
00:03:36Cette compétence permet d'apporter la puissance de NotebookLM dans
00:03:41Claude Code. Je peux donner à NotebookLM ce que je veux,
00:03:44que ce soit des URL YouTube, des PDF, des documents,
00:03:48tout ce que je pourrais faire dans l'application web classique de NotebookLM,
00:03:51mais je peux le faire directement via mon terminal.
00:03:53C'est génial car NotebookLM est très doué pour gérer certains
00:03:56contenus qui peuvent être pénibles avec Claude Code,
00:03:59notamment les vidéos YouTube. Tout cela est déporté sur les serveurs de Google.
00:04:03On n'utilise pas de jetons Claude Code pour l'analyse.
00:04:05On laisse NotebookLM et Gemini le faire pour nous. Puis on récupère le résultat.
00:04:09Et j'ai accès à tous les livrables de NotebookLM : vidéos,
00:04:12présentations, images... tout ce que je peux faire là-bas, je le fais via le terminal.
00:04:17Cette compétence utilise l'outil CLI NotebookLM PI pour créer
00:04:21ce pont entre Claude Code et NotebookLM.
00:04:24Ce dépôt inclut sa propre compétence.
00:04:27La recherche du pipeline YouTube est essentiellement une compétence qui appelle
00:04:32d'autres compétences. C'est une compétence d'ordre supérieur.
00:04:33Ce que fait la compétence de pipeline YouTube, c'est qu'elle prend l'outil
00:04:38CLI NotebookLM PI et sa compétence, et elle automatise essentiellement
00:04:43le sourcing de l'information.
00:04:44Elle récupère un tas d'URL YouTube basées sur votre conversation et inclut
00:04:49la partie analyse.
00:04:50Elle sert de pont, puis source et analyse automatiquement
00:04:54tout cela en une seule commande.
00:04:56Mais utiliser cette compétence implique d'avoir déjà une source d'information.
00:04:59Vous avez déjà déterminé de quoi vous voulez parler ou ce que vous voulez
00:05:02analyser, ce qui pose une question :
00:05:04comment savoir de quoi parler en premier lieu ?
00:05:08Comment Claude Code nous aide-t-il sur ce point ?
00:05:09Cela va au-delà de ce que vous voyez dans la liste des compétences.
00:05:13Il nous faut comprendre ce qu'est l'étape zéro.
00:05:16On doit identifier la source originelle du savoir pour votre
00:05:21niche particulière. Pour la tech, c'est assez évident.
00:05:23Pour tout ce qui touche à l'IA, tout provient de quelques endroits :
00:05:25soit directement des dépôts GitHub, soit ça naît sur Twitter.
00:05:30Et puis, ça finit par arriver sur YouTube. De temps en temps,
00:05:33quelque chose va naître sur YouTube,
00:05:35mais c'est généralement Twitter et GitHub, puis ça va sur YouTube.
00:05:39Et de YouTube, ça se diffuse partout.
00:05:40Vous devez donc trouver votre source originelle, car si ce n'est pas
00:05:45la tech ou l'IA, vous devez comprendre :
00:05:47où l'information prend-elle sa source ?
00:05:49Pour être le premier sur le terrain à en parler. Dans mon cas,
00:05:53puisque ça vient de GitHub ou de Twitter,
00:05:57comment utiliser Claude Code pour m'aider ? Pour Twitter,
00:06:00j'ai simplement demandé à Claude Code de me créer une web app de scraping.
00:06:04C'est ce que vous voyez ici. Ça va vers Telegram. Et toutes les 30 à 45 minutes,
00:06:08je reçois un tweet basé sur un certain nombre de mots-clés et d'auteurs
00:06:12qui s'affiche et dit : "Hé, voici de quoi ils parlent. Voici les mentions j'aime."
00:06:16Voici aussi un score de vélocité.
00:06:18Ça me permet aussi d'y répondre si je veux, car j'ai aussi connecté
00:06:21mon API Twitter. Voici la décomposition du fonctionnement de cette web app.
00:06:25C'était assez facile à créer avec Claude Code, et pourtant c'est
00:06:28relativement sophistiqué et très personnalisable.
00:06:31Toutes les 45 minutes environ, avec un minuteur aléatoire,
00:06:36elle scrape entre 40 et 90 tweets. Elle utilise un scraper Apify.
00:06:39C'est assez bon marché.
00:06:40Ensuite, elle filtre et attribue un score aux tweets.
00:06:43Elle se base sur plusieurs signaux : vélocité, autorité,
00:06:48timing, opportunité et potentiel de réponse, car je peux,
00:06:52comme je l'ai dit, répondre à ces tweets.
00:06:54Tous les tweets récupérés sont envoyés vers Supabase.
00:06:57C'est pour m'assurer de ne pas toujours avoir le même tweet de la même personne
00:07:00et pour diversifier un peu le flux. Ensuite,
00:07:03elle les note et les choisit selon le score. Elle utilise Softmax.
00:07:07Elle applique donc un score de probabilité à chacun.
00:07:08Je ne reçois donc pas toujours le numéro un à chaque fois.
00:07:11On veut une part d'aléatoire. Ensuite,
00:07:13c'est poussé vers Telegram et ça peut aussi me proposer des
00:07:16réponses potentielles. J'ai Brock lié à ça.
00:07:18Si vous avez passé un peu de temps sur Twitter,
00:07:21vous savez que c'est absolument infesté de bots IA.
00:07:24Toutes les réponses vont donc sur Supabase et sont
00:07:29notées. Ainsi, j'ai une visibilité sur le type de réponses que je donne,
00:07:34car je peux aussi faire des réponses personnalisées et avec le temps,
00:07:36ça devient un système qui s'améliore tout seul. Enfin,
00:07:40ça apparaît dans Telegram. Parlons maintenant de la source numéro deux,
00:07:43qui sont les dépôts GitHub tendance. Oui, il y a une page tendance sur GitHub,
00:07:47mais pourquoi ne pas recevoir ces infos automatiquement avec des
00:07:50analyses sur la vélocité de ces tendances ?
00:07:53Combien d'étoiles ont-ils reçues depuis leur création, et pouvoir
00:07:57filtrer ? Je veux juste voir ce qui concerne l'IA.
00:07:59Claude Code a fait tout ça pour moi.
00:08:00Il a créé un script qui tourne chaque matin et m'apporte les dépôts
00:08:04GitHub tendance dans le domaine de l'IA et les place dans mon coffre Obsidian.
00:08:08Je peux voir les 10 dépôts tendance créés au cours
00:08:12des sept derniers jours. Chaque jour, je vois les étoiles, le langage,
00:08:16j'ai un lien et une description rapide en prime.
00:08:19Je vois aussi le top 5 du mois. Et ensuite, il me donne
00:08:22sa suggestion quotidienne, et pourquoi.
00:08:24Entre ce script GitHub créé par Claude Code et ce moteur Twitter,
00:08:28je peux résoudre ce problème de l'étape zéro,
00:08:31qui est : comment trouver des sujets dont on n'a pas déjà parlé
00:08:34partout sur YouTube depuis une semaine, n'est-ce pas ?
00:08:37Il nous faut du contenu neuf, et ceci nous le permet. Et encore une fois,
00:08:41l'avantage de Claude Code est que vous n'êtes pas obligé d'utiliser GitHub.
00:08:44Vous n'êtes pas obligé d'utiliser Twitter.
00:08:45Vous devez juste identifier quelles sont les sources pour vous et votre niche.
00:08:48Puis demandez à Claude Code de les construire. Une fois que c'est fait,
00:08:52cette étape zéro de la source originelle, vous pouvez la brancher ici,
00:08:57dans toute cette configuration de compétences.
00:08:59Dès que j'ai une idée trouvée sur GitHub ou un sujet dont on parle
00:09:03sur Twitter, je lance la recherche du pipeline YouTube dessus.
00:09:07Ça s'appelle "YT pipeline", mais ça ne doit pas forcément être YouTube.
00:09:09Ça peut être n'importe quoi. Et cela fait l'analyse sur NotebookLM.
00:09:13Et comme vous l'avez vu avec GitHub,
00:09:14tout cela se fait également à l'intérieur de mon coffre Obsidian. Donc oui,
00:09:20j'ai mon terminal ouvert avec Claude Code qui lui parle,
00:09:22mais tout ce que Claude Code crée est un fichier Markdown dans mon coffre.
00:09:27C'est donc très facile pour moi de voir ce qui se passe également.
00:09:30Et de consulter les rapports et voir les articles connectés, vous voyez ?
00:09:33Ça me donne une meilleure vision et garde tout organisé.
00:09:36Parce que surtout si vous produisez du contenu,
00:09:38si vous faites ça tous les jours, avec plusieurs types de recherches,
00:09:42si c'est juste dans une base de code sans Obsidian pour visualiser,
00:09:44vous risquez d'être dépassé. Claude Code gérera bien, mais vous, vous galérerez.
00:09:48On comprend donc comment trouver des idées à la base.
00:09:52On vient d'évoquer la compétence YT pipeline,
00:09:55comment on peut l'orienter vers ces idées trouvées quelque part,
00:09:59les envoyer à NotebookLM pour faire de la recherche et de l'analyse.
00:10:03L'étape suivante devient l'idéation et la stratégie.
00:10:06Il s'agit de prendre cette recherche et de voir comment on peut positionner
00:10:10ces idées avec une cartographie des désirs.
00:10:12Comment transformer ces idées en contenu qui intéressera
00:10:16vraiment quelqu'un à un haut niveau.
00:10:18L'idéation ne va pas refaire la recherche,
00:10:22mais elle va examiner la recherche sous l'angle du paysage
00:10:25concurrentiel. Qu'est-ce que les autres disent ? Quelles sont les lacunes ?
00:10:29Quels sont les points dont personne n'a parlé et qui pourraient
00:10:33résonner auprès d'une audience ?
00:10:33C'est donc sortir la recherche de son vase clos pour la placer
00:10:38dans le paysage concurrentiel où vous évoluez. Voyons ça en action.
00:10:42J'ai fait des recherches sur le RAG et Claude Code pour un
00:10:45futur contenu. Quelque chose comme "les sept niveaux de Claude Code et du RAG",
00:10:49car c'est un domaine qui a beaucoup évolué cette dernière année. Donc,
00:10:52nous invoquons la compétence d'idéation.
00:10:56Elle examine nos recherches récentes et revient avec une analyse du paysage.
00:11:00Voici donc ce que Claude Code a proposé. Encore une fois,
00:11:03il s'appuie sur des recherches que nous avons déjà effectuées.
00:11:05La première chose qu'il nous donne, c'est le paysage concurrentiel, les angles saturés,
00:11:10les lacunes exploitables et les performances atypiques, d'accord ?
00:11:14De quoi les autres ont-ils parlé qui a vraiment cartonné ? Après nous avoir donné
00:11:17ce contexte, il passe aux idées de vidéos, d'accord ? Les titres, les angles,
00:11:21le type de désir que nous ciblons, puis les formats et les manques de la concurrence.
00:11:25Et il fait cela pour une multitude de vidéos différentes, n'est-ce pas ?
00:11:29Au total, il nous a donné neuf options différentes, puis il les classe.
00:11:32Et je pense que ce que vous voyez ici est important car c'est répété dans toutes
00:11:36ces compétences du système. J'utilise,
00:11:38quand on parle d'utiliser Claude Code et l'automatisation,
00:11:40ce dont nous parlons vraiment, c'est de transformer Claude Code en collaborateur.
00:11:44D'accord ? À chaque étape de ce parcours,
00:11:46je veux avoir mon mot à dire, d'accord ?
00:11:49Je ne veux pas que Claude Code aille automatiquement sur GitHub sans que je
00:11:53ne voie rien. Et qu'à la fin, il me dise simplement : « Hé,
00:11:55voici le script complet pour aujourd'hui. Au fait,
00:11:57j'ai créé la miniature, le titre et tout est prêt.
00:12:00Tu as juste à lire ces mots. »
00:12:01Vous ne voulez pas ça parce que ce sera médiocre. D'accord ?
00:12:04Si vous faites quoi que ce soit avec l'IA qui a une dimension créative,
00:12:08vous devez rester aux commandes. Maintenant,
00:12:13évidemment, à travers tout cela, Claude Code fait énormément pour nous,
00:12:16mais il fait de l'analyse, il propose des plans et des idées potentiels.
00:12:20Vous devez toujours être présent en cours de route pour valider et dire : « Hé,
00:12:24je n'aime pas ceci. Je n'aime pas cela. »
00:12:25C'est ainsi que vous pouvez réellement obtenir un bon résultat final.
00:12:29Et c'est ainsi que vous préservez votre voix, car peu importe la qualité de
00:12:32votre entraînement,
00:12:32si vous attendez qu'il passe de zéro au script complet sans que jamais
00:12:37vous ne soyez là pour dire : « Prenons cette idée. Changeons ça. »
00:12:39« Changeons ça », ce sera générique et ça sera nul.
00:12:42Mais ce qui est bien, c'est que si vous vouliez l'automatiser ainsi,
00:12:45vous le pourriez, mais à chaque étape de ce voyage, n'est-ce pas ?
00:12:48L'idée est que vous examiniez les sorties de Claude Code avant de
00:12:51passer à la phase suivante. Et ce qu'il fait réellement,
00:12:53ce que cela vous apporte vraiment, c'est tout le travail de base pour faire ce
00:12:58genre d'analyse à partir de zéro, et voir ce genre de choses et
00:13:03ses idées vous aide à affiner ce que vous allez choisir.
00:13:06Parce que je dirais que neuf fois sur dix,
00:13:09je finis par faire une variante de ce qu'il me propose.
00:13:11Je ne fais généralement pas exactement la même chose, d'accord ?
00:13:12Parce que nous avons toujours une touche personnelle à y apporter,
00:13:15mais c'est tout pour la section idéation, d'accord ? On a fait l'étape zéro,
00:13:18trouvé les connaissances. On a fait l'étape un.
00:13:21On a fait des recherches avec Pipeline, intégré NotebookLM, et terminé
00:13:25l'idéation. Vous savez,
00:13:26nous comprenons un peu où se situe cette idée de contenu par rapport à
00:13:31ce que font les autres. Et bien sûr,
00:13:34tout cela se fait à l'intérieur d'Obsidian, dans notre coffre.
00:13:36Et si le sujet d'Obsidian vous dépasse un peu,
00:13:39je mettrai un lien ci-dessus vers une vidéo où j'ai approfondi Obsidian et
00:13:43NotebookLM. Et cela nous amène à la phase trois : la section script.
00:13:47Maintenant, en ce qui concerne le script, je dois dire pour ma part,
00:13:50que je ne suis pas un grand adepte des scripts complets.
00:13:52Je vais scripter l'accroche, genre les 30 premières secondes.
00:13:57Donc ce que vous avez vu dans l'intro de cette vidéo, où je disais : « Oui,
00:13:5938 000 abonnés et 11 000 personnes sur TikTok », c'était scripté, d'accord ?
00:14:04J'ai fait pas mal d'allers-retours avec Claude Code en utilisant cette compétence d'accroche
00:14:07pour déterminer exactement ce que j'allais dire.
00:14:09Parce qu'en matière de contenu et de réseaux sociaux,
00:14:12l'accroche est très, très importante. La présentation est capitale.
00:14:14Donc je veux réussir ça parfaitement, même si ça ne dure que 20 secondes. Pour tout le reste,
00:14:17ce sont des plans, des concepts avec des listes à puces.
00:14:19Je sais à peu près de quoi je vais parler, mais pas totalement.
00:14:20On va juste le faire en direct.
00:14:21Donc la compétence de plan que je vous donne, là encore,
00:14:26c'est comme ça. C'est une vision d'ensemble, même si l'accroche est très précise.
00:14:30Et tout ce qui concerne l'accroche vient en grande partie de Callaway.
00:14:34Je lui emprunte beaucoup d'idées, un grand merci à tout son contenu.
00:14:37Ce qu'il fait est brillant.
00:14:38J'ai donc essentiellement appliqué toute cette configuration sur plusieurs vidéos de Callaway,
00:14:43puis je l'ai intégrée à la façon dont Claude Code aborde les accroches, les plans,
00:14:47les titres, etc. Mais voyons cela en action.
00:14:50Nous allons lancer la compétence d'accroche,
00:14:51de plan et de titre YouTube sur cette vidéo potentielle Claude Code RAG
00:14:55et voir ce qu'il propose. Je lui ai donc dit :
00:14:57« Utilisons ta recommandation. »
00:14:58Sa recommandation portait sur l'ingénierie de contexte et disait : « Hé,
00:15:03lançons les compétences d'accroche, de plan et de titre YouTube là-dessus. »
00:15:05Voici ce qu'il nous a apporté pour la section accroche : cinq variations.
00:15:09Et pour chaque accroche, il détaille l'accroche parlée, l'accroche visuelle,
00:15:12ainsi qu'une superposition de texte potentielle, si nous voulons en ajouter une.
00:15:15Les textes en superposition sont plutôt destinés aux formats courts.
00:15:19Ce n'est donc pas quelque chose que j'appliquerais aux accroches de format long. Puis on passe
00:15:22au plan, qui inclut la durée cible.
00:15:24Certains documents connexes présents dans notre coffre Obsidian auxquels nous pourrions
00:15:28vouloir nous référer. Ensuite, il y a l'accroche. Et encore une fois, le plan n'est qu'une section.
00:15:32Du genre idée générale, vous savez, l'idée centrale : l'ingénierie de contexte c'est ça,
00:15:36nous allons expliquer ce qu'est l'ingénierie de contexte ainsi que les points clés.
00:15:39Il inclut également des aides visuelles potentielles. Genre : « Hé,
00:15:42si je voulais ajouter un diagramme Excalidraw, voici ce que vous pourriez faire. »
00:15:45Et aussi du matériel source si je voulais l'afficher à l'écran.
00:15:48Et il répète cela pour chaque section.
00:15:51Et enfin, on passe aux options de titre.
00:15:53Ce qui est bien avec la compétence de titres, c'est qu'elle ne regarde pas ça isolément.
00:15:56Elle analyse tous vos titres précédents qui ont bien fonctionné pour comprendre,
00:16:00« D'accord, qu'est-ce qui marche vraiment pour ce type ? »
00:16:02Puis elle les classe par niveaux. Premier niveau : « L'ingénierie de contexte »
00:16:07« vient de rendre le prompt engineering obsolète ». Et elle vous dit : « Hé,
00:16:10voici sur quoi je me base, d'accord ? »
00:16:11« Voici la vidéo précédente qui a fait tant de vues. »
00:16:15« Voilà pourquoi je pense que ce titre fonctionnerait. » Et il fait ça pour tout ; les titres de niveau
00:16:18deux sont des risques calculés. Ils sont un peu plus audacieux,
00:16:21ce qui est bon à savoir car on peut faire des tests A/B/C.
00:16:25De temps en temps, ça vaut le coup de tenter un truc un peu fou au lieu de
00:16:28faire trois titres de niveau un qui se ressemblent tous.
00:16:31Ensuite, il enchaîne avec des options de texte pour la miniature. Et là encore,
00:16:34c'est le même système. Donc avec ces trois compétences — accroches,
00:16:38plans et titres — nous avons quasiment 90 % de notre vidéo de prête, non ?
00:16:43La présentation est presque finie entre le titre, l'accroche et ce qui sera
00:16:47sur la miniature.
00:16:48Et le plan de la vidéo porte l'essentiel du contenu réel.
00:16:52La seule chose qui manque ici est évidemment quelque chose lié à la création
00:16:56de la miniature elle-même, mais c'est une préférence personnelle.
00:16:58Je ne pense pas que l'IA soit géniale pour créer des miniatures à partir de rien.
00:17:02C'est une chose si j'arrive avec une idée précise,
00:17:04mais c'est tellement visuel et subjectif que je préfère le faire manuellement.
00:17:08Une fois que vous en êtes là et satisfait de ce qui a été créé,
00:17:11il est temps de filmer le contenu, n'est-ce pas ? Et ça, c'est purement manuel.
00:17:15Je ne suis pas du genre à utiliser des avatars IA ou quoi que ce soit de ce genre.
00:17:18Je ne pense pas que ça en vaille la peine dans 99 % des cas.
00:17:20Il n'y a donc pas vraiment d'automatisation Claude Code pour la phase de création
00:17:24proprement dite. Et cela nous amène à la phase numéro quatre : la distribution, d'accord ?
00:17:28Et la distribution comporte plusieurs couches. Il y a la forme la plus évidente
00:17:32de distribution, qui est du genre : « Hé,
00:17:33nous voulons poster cette vidéo sur YouTube, Instagram ou TikTok. »
00:17:37C'est très facile de créer quelque chose comme ça dans Claude Code,
00:17:40comme un système de distribution automatique.
00:17:42Vous pouvez le lier à un dossier spécifique dans votre Google Drive et créer une
00:17:45automatisation qui, dès qu'un fichier est ajouté, se déclenche.
00:17:48Pour être tout à fait honnête, j'utilise CapCut pour le montage vidéo.
00:17:53Et donc, la publier sur YouTube à partir de là,
00:17:55ou sur TikTok, c'est très facile.
00:17:58Et honnêtement, je publie manuellement sur Instagram.
00:18:00Est-ce la chose la plus efficace au monde ? Non,
00:18:02mais ça me convient parce que ça prend deux secondes.
00:18:04Surtout que pour Instagram, je fais des essais de Reels et essayer d'automatiser
00:18:09cette partie est pénible. Je ne pense même pas que ce soit possible,
00:18:11ou du moins ça ne l'était pas la dernière fois que j'ai essayé. Donc pour moi, la distribution,
00:18:15c'est surtout une question de réutilisation du contenu.
00:18:18Le réutiliser en prenant une vidéo YouTube par exemple pour la transformer en
00:18:22article de blog sur mon site, puis en posts sur LinkedIn, Twitter et
00:18:27en extraits courts, n'est-ce pas ? Si j'ai un contenu long,
00:18:30comment le transformer en format court ? Et je ne parle pas juste de le découper.
00:18:34Je parle de comment distiller 30,
00:18:3640 minutes de moi parlant à quelqu'un sur YouTube en un clip de 30,
00:18:4060 ou 90 secondes sur Shorts, Instagram ou TikTok, vous voyez ?
00:18:43Ces deux compétences, ma « Content Cascade » et ma compétence format court, font cela.
00:18:48La « Content Cascade » concerne toute la distribution de la vidéo vers le texte.
00:18:52Je prends une vidéo YouTube, je la transforme pour LinkedIn... encore une fois, comme toutes les compétences,
00:18:55c'est extrêmement personnalisable.
00:18:58Vous n'avez peut-être pas de source de contenu YouTube principale, n'est-ce pas ?
00:19:02Mais vous pouvez changer ça pour n'importe quoi.
00:19:04Vous pourriez pointer cette compétence sur un simple article ou la vidéo YouTube de quelqu'un d'autre,
00:19:07quelque chose dont vous voulez parler dans un format texte.
00:19:09Et cela en fera un blog, un thread Twitter et un post LinkedIn, d'accord ?
00:19:15Évidemment, cette compétence en particulier est réglée sur ma voix,
00:19:18mais ce n'est pas très difficile de changer cela.
00:19:19Surtout si vous utilisez la compétence de création de compétences,
00:19:22qui effectuera des tests dessus. Quand je lance la compétence « Content Cascade »,
00:19:26elle récupère automatiquement la transcription de YouTube.
00:19:29Elle la transforme en article de blog, le publie automatiquement, en fait un thread
00:19:33Twitter avec environ sept réponses différentes. Là encore,
00:19:35elle le publie automatiquement une fois approuvé, puis me donne quelques variations de
00:19:39posts LinkedIn. Je serai le premier à dire que je suis un peu paresseux avec LinkedIn,
00:19:44mais je n'automatise pas les posts LinkedIn parce que j'utilise un outil comme LeadShark.
00:19:48Eh bien,
00:19:48j'utilise généralement Shark pour mettre en place tout le système de lead magnet avec ça.
00:19:53C'est donc très efficace car, encore une fois,
00:19:57il y a tellement de plateformes, tellement de réseaux sociaux différents.
00:20:01Ce n'est pas réaliste de se dire : « Bon,
00:20:03maintenant je vais prendre ce contenu et écrire tous ces posts moi-même. »
00:20:07Je me connais, je suis plutôt un gars de la vidéo.
00:20:10Donc tout ce que je peux automatiser côté texte, c'est génial.
00:20:14Et ici sur mon site, dans la section blog, vous pouvez voir qu'il crée
00:20:17automatiquement l'intégralité du blog,
00:20:20mais il intègre aussi la vidéo YouTube et contient plein de trucs pour le SEO.
00:20:24C'est optimisé pour le référencement.
00:20:28L'idée, c'est que ce blog ne sert pas tant à dire : « Oh,
00:20:31ces articles sur mon blog sont super. » C'est plutôt que,
00:20:33à mesure que mon dépôt de contenu grandit, mon blog aussi,
00:20:38et donc ma visibilité sur des outils comme Google Search, n'est-ce pas ?
00:20:40Tout est lié.
00:20:42Parce que je ne vais certainement pas écrire ces blogs moi-même.
00:20:45Même si je lui ai donné énormément de mes propres écrits pour qu'il voie comment j'écrivais,
00:20:48d'accord ? Ça évite les tics de langage typiques de ChatGPT, n'est-ce pas ? Ce n'est pas X,
00:20:52c'est Y, d'accord ? Donc une partie de la compétence
00:20:55consiste à repérer tous les clichés de l'écriture par IA et à les éviter.
00:20:59Et enfin, il y a la réutilisation en format court.
00:21:02La réutilisation en format court est assez basique.
00:21:05Essentiellement, il s'agit de refaire tout ce qu'on a déjà fait comme les accroches, les plans,
00:21:10puis de mettre cela dans un format de 30, 60 ou 90 secondes, d'accord ?
00:21:15Ça vous donne des accroches à utiliser.
00:21:16Ça vous donne des légendes potentielles pour ce qui s'affiche à l'écran au
00:21:20début. C'est juste une version condensée de ce que nous avons déjà fait.
00:21:23Et comme mon format court est déjà basé sur une vidéo longue,
00:21:28tout le travail est déjà quasiment fait, n'est-ce pas ? On retire juste le superflu.
00:21:31Mais cela me permet,
00:21:33essentiellement, de prendre ce que je crée sur YouTube.
00:21:36Et cela devient comme un monstre : je peux poster un blog sur mon site,
00:21:41poster sur Twitter, sur LinkedIn. Ça devient un Short,
00:21:45un Reel Instagram et un TikTok, d'accord ?
00:21:48Six plateformes,
00:21:52six contenus différents à partir d'une seule chose créée sur YouTube.
00:21:55C'est de là que vient le nom de « Content Cascade » (cascade de contenu).
00:21:59Et c'est la beauté de ce système parce qu'il ne s'arrête pas à une vidéo
00:22:02YouTube. La vidéo YouTube devient elle-même sa propre petite source de
00:22:06connaissances dont nous avons parlé, mais pour vous.
00:22:09Voilà donc mon système de contenu Claude Code.
00:22:11C'est essentiellement mon collaborateur sous stéroïdes. Comme je l'ai dit,
00:22:14à chaque étape du processus, je fais des allers-retours avec Claude.
00:22:17Je ne m'attends pas à ce qu'il me donne un produit parfait à la fin,
00:22:20mais je lui délègue énormément de travail de base. Toute l'analyse,
00:22:24toute la recherche concurrentielle, toutes les accroches,
00:22:27toute l'idéation de base... il fait tout ça.
00:22:29Et ça me permet de me concentrer sur les choses à fort impact. De plus,
00:22:32une fois que j'ai créé un contenu,
00:22:34il me donne un chemin très simple à
00:22:39exécuter pour le distribuer sous différentes formes sur plusieurs plateformes, non ?
00:22:42C'est ce qui permet d'atteindre 10 millions par mois en étant seul,
00:22:46sans avoir de posts dits « viraux ».
00:22:48Si vous voulez mettre la main sur toutes les compétences exactes,
00:22:50le moteur de recherche Twitter, le script GitHub et la masterclass Claude Code,
00:22:55n'oubliez pas d'aller voir Chase AI Plus. Encore une fois,
00:22:57il y a un lien pour cela dans la description et les commentaires.
00:23:00Il y a aussi un lien vers ma communauté gratuite JCA dans la description.
00:23:04Si vous voulez plein de ressources gratuites pour débuter avec l'IA.
00:23:07Mais à part ça, dites-moi ce que vous en avez pensé et on se voit bientôt.

Key Takeaway

L'automatisation du cycle complet de création avec Claude Code permet à un créateur solo de maintenir un volume de 90 vidéos mensuelles en déléguant la recherche, l'idéation et la distribution multicanale à des scripts personnalisés.

Highlights

Une production de 90 vidéos en 30 jours, dont 30 formats longs et 60 formats courts, génère 10 millions de vues sans aucun succès viral isolé dépassant les 400 000 vues.

L'intégration de NotebookLM dans le terminal via Claude Code permet d'analyser des URL YouTube et des PDF sans consommer de jetons de contexte Claude en déportant le calcul sur les serveurs de Google.

Un système de scraping automatisé via Apify et Telegram sélectionne entre 40 et 90 tweets toutes les 45 minutes selon un score de vélocité et d'opportunité pour identifier des sujets avant leur arrivée sur YouTube.

La méthode 'Content Cascade' transforme automatiquement une transcription YouTube en un article de blog optimisé SEO, un thread Twitter de sept messages et plusieurs variations de posts LinkedIn.

Le script d'idéation de Claude Code identifie les lacunes exploitables du paysage concurrentiel en classant neuf options de contenu par niveau de risque et potentiel de performance.

Timeline

Économie d'échelle et production de masse en solo

  • Un volume de 90 vidéos par mois génère une croissance de 38 000 abonnés sur YouTube et 50 000 sur Instagram.
  • La viabilité du système repose sur des victoires constantes et reproductibles plutôt que sur la chance d'une vidéo virale unique.
  • Le maintien d'un tel rythme de production ne nécessite pas de monteurs externes ou d'assistants virtuels grâce à l'automatisation.

La stratégie repose sur la quantité et la régularité pour saturer les algorithmes sans épuisement professionnel. La production est répartie entre une vidéo longue quotidienne et deux formats courts par jour. Cette approche transforme la création de contenu en un processus industriel où chaque pièce contribue à un total de 10 millions de vues mensuelles.

Architecture du flux de travail en quatre phases

  • Le processus de création se décompose en recherche, idéation, rédaction de script et distribution.
  • La recherche et l'idéation forment un cycle itératif où chaque découverte alimente de nouvelles hypothèses de contenu.
  • L'efficacité du système dépend de l'attribution de compétences Claude Code spécifiques à chaque étape individuelle.

Le flux de travail traite le contenu comme une donnée brute subissant des transformations successives. La rédaction englobe non seulement le texte, mais aussi l'emballage visuel comme les titres et les miniatures. Cette segmentation permet d'identifier précisément où l'IA apporte la plus grande valeur ajoutée en termes de gain de temps.

Collecte d'informations à la source et intégration NotebookLM

  • L'outil CLI NotebookLM PI crée un pont entre le terminal Claude Code et les capacités d'analyse de documents de Google.
  • L'utilisation de NotebookLM permet de traiter des vidéos YouTube et des fichiers lourds sans épuiser les quotas de jetons de Claude.
  • La compétence de pipeline YouTube automatise le sourcing d'informations en extrayant les points clés de plusieurs URL simultanément.

La puissance de cette étape réside dans la centralisation de l'analyse documentaire directement dans le terminal. En déléguant l'analyse aux serveurs de Google via Gemini, le système reste rapide et économique. Le résultat final est une synthèse exploitable qui sert de fondation technique au futur script.

Anticipation des tendances via Twitter et GitHub

  • L'identification de l'information à l'étape zéro sur Twitter et GitHub permet de devancer les tendances YouTube d'une semaine.
  • Un scraper personnalisé filtre les tweets par score de vélocité, autorité et potentiel de réponse via une base de données Supabase.
  • Un script matinal extrait les 10 dépôts GitHub tendance en IA des sept derniers jours directement dans un coffre Obsidian.

L'avantage concurrentiel provient de la source originelle du savoir tech qui naît souvent sur GitHub ou Twitter avant de se diffuser. L'automatisation utilise des outils comme Apify pour le scraping et Softmax pour introduire une part d'aléatoire contrôlé dans les recommandations quotidiennes. L'organisation dans Obsidian permet une visualisation claire et évite la surcharge d'informations.

Idéation stratégique et analyse concurrentielle

  • La phase d'idéation confronte les recherches au paysage concurrentiel pour identifier les angles morts et les sujets saturés.
  • Claude Code agit comme un collaborateur créatif en proposant des plans de vidéos basés sur la cartographie des désirs de l'audience.
  • L'intervention humaine reste obligatoire à chaque étape pour valider les propositions et préserver une voix authentique.

Le système analyse ce que les concurrents ont déjà publié pour proposer des variantes à haut potentiel. Il ne s'agit pas de copier mais de trouver des performances atypiques à modéliser. L'IA génère neuf options structurées avec des titres et des angles de caméra, laissant au créateur le rôle de directeur de création.

Rédaction de scripts et ingénierie de la présentation

  • Seules les 30 premières secondes de vidéo sont scriptées intégralement pour garantir une accroche efficace.
  • La compétence de titres analyse les succès passés de la chaîne pour suggérer des variations de niveau 1 (sûres) et de niveau 2 (risquées).
  • Les plans de vidéos incluent des suggestions de diagrammes Excalidraw et des durées cibles par section.

L'accent est mis sur l'emballage car la présentation détermine le taux de clic et la rétention initiale. Le système propose systématiquement cinq variations d'accroches avec des indications visuelles et des superpositions de texte. Pour le corps de la vidéo, des listes à puces suffisent pour maintenir un ton naturel lors du tournage manuel.

Cascade de contenu et distribution multicanale

  • Le système 'Content Cascade' décline une seule vidéo longue en six types de contenus différents pour six plateformes sociales.
  • L'automatisation détecte les clichés d'écriture typiques de l'IA pour les supprimer et imiter le style personnel du créateur.
  • La republication automatique sur un blog WordPress améliore le référencement SEO global sans effort manuel supplémentaire.

La distribution transforme la vidéo en un actif numérique polyvalent. Au lieu de rédiger chaque post LinkedIn ou thread Twitter, l'IA distille l'essence de la transcription YouTube. Cette approche permet une présence omniprésente sur Instagram, TikTok, Twitter et LinkedIn tout en se concentrant uniquement sur la production de la vidéo principale.

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