kangjjang YouTube Shorts 자동화 스킬 — 인포그랩
사용법
숏츠 만들어줘
숏츠 주제 뽑아줘
[주제명] 숏츠 만들어줘 (예: "Kubernetes Gateway API 숏츠 만들어줘")
트렌드만 수집해줘
사전 준비
1. 의존성 설치
cd <SKILL_DIR>
pip install -r requirements.txt
2. 환경변수
.env.example을 .env로 복사 후 API 키 입력:
GEMINI_API_KEY=AIza...
Gemini API 키 하나로 텍스트(스크립트/SEO) + 이미지 + 영상 + TTS 전체 처리.
3. Node.js + Remotion
Remotion으로 Veo 클립 + 한글 자막 + 나레이션을 합성:
brew install node
cd <SKILL_DIR>/remotion && npm install
4. YouTube 업로드 (선택)
- Google Cloud Console → OAuth 2.0 클라이언트 ID (데스크톱 앱) 생성
- YouTube Data API v3 활성화
- JSON 다운로드 →
credentials/client_secret.json에 저장
5. FFmpeg (폴백)
Remotion 실패 시 폴백으로 사용:
brew install ffmpeg
실행 흐름 (Pipeline)
트렌드 → 주제 → 스크립트 → 이미지 → Veo 클립 ─┐
├→ Remotion 합성 → SEO → 업로드
스크립트 → Gemini TTS ──┘
STEP 1 — 트렌드 수집
Hacker News API + Reddit (r/devops, r/MachineLearning, r/kubernetes, r/LocalLLaMA, r/programming, r/aws) 에서 AI/DevOps 관련 포스트 수집 후 숏츠 적합도 점수로 정렬.
python main.py trends
STEP 2 — 주제 선정
Gemini 2.5 Flash로 트렌드 분석, 상위 3개 후보 추출. 사용자에게 선택 요청 (--auto 시 자동 선택).
STEP 3 — 스크립트 작성
Gemini 2.5 Flash로 60초 한국어 숏츠 스크립트 생성. 훅(5초) + 핵심 설명(40초) + CTA(15초) 구조. 장면별 이미지/영상 프롬프트 포함 JSON 출력.
python main.py generate --topic "Kubernetes Gateway API"
STEP 4 — 이미지 생성
각 장면별 키프레임을 Gemini 2.5 Flash Image로 생성. 9:16 세로, 다크 테크 스타일.
STEP 5 — 영상 생성
키프레임 이미지를 첫 프레임으로 Veo 3.1으로 8초 클립 생성. Veo 클립은 배경 영상으로 사용.
STEP 6 — TTS 나레이션
Gemini gemini-2.5-flash-preview-tts로 스크립트 나레이션(hook + main + cta)을 한국어 음성으로 생성. 별도 API 키 불필요 (기존 GEMINI_API_KEY 사용).
STEP 7 — Remotion 합성
Veo 클립(배경) + 한글 자막(Noto Sans KR) + 나레이션 오디오를 Remotion으로 합성. 1080×1920, 30fps. Remotion 실패 시 FFmpeg로 폴백.
STEP 8 — SEO 패키지
Gemini로 제목(A/B/C), 설명, 태그 20개, 해시태그 생성.
STEP 9 — 업로드
YouTube Data API v3로 업로드 (기본 비공개).
python main.py --auto --upload # 비공개 업로드
python main.py --auto --upload --public # 공개 업로드
CLI 명령어
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
python main.py |
전체 파이프라인 (대화형 주제 선택) |
python main.py --auto --upload |
자동 선택 + 비공개 업로드 |
python main.py --upload --public |
공개 업로드 |
python main.py --quality full |
고품질 Veo ($0.30/s) |
python main.py trends |
트렌드 수집만 |
python main.py generate --topic "K8s" |
특정 주제로 생성 |
python main.py upload --dir outputs/... |
기존 영상 업로드 |
파일 구조
youtube-shorts/
├── SKILL.md ← 이 파일
├── requirements.txt ← Python 의존성
├── .env.example ← 환경변수 템플릿
├── config.py ← 설정 관리 (.env 로딩, 검증)
├── main.py ← CLI 진입점 (오케스트레이터)
├── modules/
│ ├── __init__.py
│ ├── trends.py ← HN + Reddit 트렌드 수집
│ ├── topic_selector.py ← Gemini — 주제 선정
│ ├── script_writer.py ← Gemini — 60초 한국어 스크립트
│ ├── tts_generator.py ← Gemini TTS — 한국어 나레이션
│ ├── compositor.py ← Remotion — 영상 합성
│ ├── seo_packager.py ← Gemini — SEO 메타데이터
│ ├── image_generator.py ← Gemini 2.5 Flash Image — 키프레임
│ ├── video_generator.py ← Veo 3.1 — 8초 클립 + FFmpeg 폴백
│ └── youtube_uploader.py ← YouTube Data API v3 — OAuth2 업로드
├── remotion/ ← Remotion 합성 프로젝트
│ ├── package.json ← Node.js 의존성
│ ├── tsconfig.json ← TypeScript 설정
│ └── src/
│ ├── Root.tsx ← Remotion 진입점
│ └── ShortsVideo.tsx ← 메인 합성 컴포넌트
├── prompts/
│ ├── topic_research.md ← 주제 큐레이션 프롬프트
│ ├── script_writer.md ← 스크립트 작성 프롬프트
│ └── seo_packager.md ← SEO 패키징 프롬프트
├── credentials/ ← OAuth2 인증 (gitignore)
└── outputs/ ← 생성 결과물
└── YYYY-MM-DD-[slug]/
├── trends.json
├── script.json
├── seo.json
├── narration.wav ← TTS 나레이션
├── composition-props.json ← Remotion 입력
├── frames/ ← 키프레임 이미지
├── clips/ ← Veo 영상 클립
└── final_shorts.mp4
비용 참고
| 항목 | 단가 | 숏츠 1편 기준 |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash (텍스트) | ~$0.001 | ~$0.003 (3회 호출) |
| Gemini 2.5 Flash Image | ~$0.001/장 | ~$0.003 (3장) |
| Veo 3.1 Fast | $0.10/초 | ~$2.40 (3클립 × 8초) |
| Veo 3.1 Full | $0.30/초 | ~$7.20 (3클립 × 8초) |
| Gemini TTS | ~$0.001 | ~$0.001 (1회 호출) |
| 합계 (Fast) | ~$2.40 | |
| 합계 (Full) | ~$7.20 |
영상 생성 전 비용 체크포인트에서 예상 비용을 표시하고 확인을 받습니다 (--auto 시 생략).
에러 처리
- Reddit API 실패 → Hacker News만으로 폴백
- 개별 이미지/클립 생성 실패 → 건너뛰고 나머지 계속 진행
- TTS 생성 실패 → 나레이션 없이 계속 진행
- Remotion 렌더링 실패 → FFmpeg 단순 결합으로 폴백
- YouTube 업로드 실패 → 지수 백오프로 최대 5회 재시도
사용 모델
- Gemini 2.5 Flash — 텍스트 (주제 선정, 스크립트, SEO)
- Gemini 2.5 Flash Image — 키프레임 이미지 생성
- Gemini 2.5 Flash Preview TTS — 한국어 나레이션 음성 합성
- Veo 3.1 Fast/Full — 8초 영상 클립 생성