AILAB
Automatitzat
Un canal de vídeo que funcionava sol. Cada hora, un flux a n8n demanava una idea a Gemini, generava el vídeo amb Veo, escrivia el text amb els seus hashtags i el publicava a diverses xarxes, sense que jo toqués res.
- Rol
- Disseny i construcció
- Nucli
- n8n · Gemini · Veo 3.1
- Sortida
- Vídeo vertical de 8 s
- Estat
- Tancat
AILAB va ser la meva manera de ficar-me en la IA generativa. A finals de 2025 els models de vídeo començaven a donar resultats molt realistes, i em vaig fer una pregunta: es pot muntar un canal que funcioni sol, des de la idea fins a la publicació?
Per què el vaig fer
No volia ser creador de contingut. Volia entendre com s'encadenen les peces: un model que escriu, un altre que genera vídeo, les API de cada xarxa i alguna cosa que ho orquestri tot sense supervisió.
n8n em va deixar muntar-ho com un diagrama de nodes, però la feina de veritat era als detalls: formats que no encaixen, respostes que cal netejar abans de passar-les al pas següent, esperes mentre el vídeo es genera.
El pipeline
Cada execució recorria la mateixa cadena, sense supervisió.
- 01Cada horaUn disparador programat arrenca el flux, sense que ningú el toqui.
- 02MemòriaLlegeix l'historial a Google Sheets: els últims deu temes i textos publicats.
- 03IdeaGemini 2.5 Pro escriu el prompt: tipus de pla, subjecte, lloc, acció, estil i fins i tot el so. Té prohibit repetir el tema o el lloc dels deu últims.
- 04VídeoVeo 3.1 genera un clip de 8 segons en vertical (9:16), amb el so inclòs.
- 05TextMentre es genera el vídeo, Gemini escriu el peu: una frase curta i de 10 a 15 hashtags, sense repetir els anteriors.
- 06PublicacióEl vídeo i el text s'ajunten, s'apunten a l'historial i es publiquen: a YouTube per la seva API i a la resta de xarxes amb un servei de publicació.
Automatitzar la generació és la part fàcil. La difícil és que no es noti: el contingut generat en cadena es delata de seguida si sempre segueix el mateix patró.
El problema de la repetició
- Un full de càlcul com a memòria
- Cada vídeo publicat s'apunta a Google Sheets. Abans de generar el següent, el flux llegeix els deu últims i els passa al model com a llista de temes i llocs prohibits.
- Canviar radicalment cada vegada
- El prompt li passa a Gemini les idees que ja s'han generat, desades a Google Sheets, i li exigeix que la següent sigui radicalment diferent: un altre tema, un altre lloc i una altra combinació de pla, angle i moviment de càmera. Sense aquesta memòria, tots els vídeos acabarien semblant el mateix.
- Memòria també per al text
- El peu del vídeo també es genera amb historial: el model veu els textos anteriors per mantenir el to, però té prohibit repetir-los.
- Què es pot publicar
- Temes segurs i universals: viatges, animals, natura, vida quotidiana. Res de violència, polèmica ni metàfores estranyes. Ho vaig haver d'escriure explícitament al prompt.
Resultats publicats
Quatre vídeos generats i publicats pel pipeline, tal com van sortir al canal.
Què me'n vaig endur
Més enllà del canal, el projecte va deixar tres conclusions que segueixo aplicant.
- Integrar és la feina de veritat
- Cridar una API generativa és un exercici de deu minuts. El que costa és encadenar-ne diverses, cadascuna amb els seus formats, els seus límits i les seves errades, i que el conjunt aguanti executant-se sol.
- Un sistema autònom necessita memòria
- Un flux sense estat repeteix. Tan bon punt el sistema ha de decidir pel seu compte, necessita saber què va fer abans. En el meu cas n'hi va haver prou amb un full de càlcul, però sense ell el canal no hauria funcionat.
- Automatitzar obliga a definir el criteri
- Mentre publiques a mà decideixes sobre la marxa. En automatitzar-ho cal escriure explícitament què es considera publicable, i això obliga a entendre el problema molt millor que fent-ho a mà.
On publicava
El mateix vídeo sortia adaptat a cada xarxa, cadascuna amb el seu format, la seva durada i la seva API.