Session Recording

세션 실시간 녹음·요약 (강의·회의·교육)

whisper-stream으로 마이크 입력을 실시간 전사하고, ffmpeg로 오디오 원본(session.m4a)을 병행 저장하며, 10분 간격 루프로 누적 요약과 질문 후보를 갱신한다. 회차 산출물은 전부 작업 디렉터리 아래 session-<YYYY-MM-DD>/ 안에 모은다 (기존 자료가 lecture-<날짜>/ 관례를 쓰는 레포면 그 관례를 따른다).

전제 조건

• whisper-stream 바이너리(whisper.cpp의 stream 예제)와 한국어 지원 모델이 설치돼 있어야 한다. 시작 전에 한 번 확인하고, 없으면 사용자에게 설치 여부를 먼저 묻는다 — 임의로 대용량 모델을 다운로드하지 않는다.
  • 바이너리: command -v whisper-stream (macOS는 brew install whisper-cpp 계열로 설치 가능)
  • 모델: ~/models/whisper/ggml-large-v3-turbo.bin (기본 가정 경로 — 다르면 사용자에게 확인)
• 오디오 원본 저장에는 ffmpeg 가 필요하다 (command -v ffmpeg, macOS 는 brew install ffmpeg). 없으면 사용자에게 설치 여부를 묻고, 설치를 원치 않으면 전사만으로 진행한다 — 오디오 저장이 없으면 부정확한 구간을 재청취·재전사할 수 없다는 점을 한 줄 알린다.
• 용어집(glossary) — 고유명사 오인식을 줄이는 2층 사전 구조를 쓴다:
  • 스킬 내장 공용 사전: resources/glossary.d/00-common-it.txt (도메인 무관 IT 용어. 프로젝트·회사 고유명사를 여기에 커밋하지 않는다 — 공개 레포다)
  • 로컬 사전: ~/.config/session-recording/glossary.d/*.txt (개인 전역) 와 작업 디렉터리의 glossary.txt (프로젝트별). 둘 다 없으면 "용어집 없이 시작할까요?" 를 한 번 묻는다.
  • 형식은 한 줄 한 항목 정식표기 | 오인식1, 오인식2 | 비고 ('#' 줄과 빈 줄 무시).
• 이미 설치돼 있으면 재설치·재다운로드하지 않는다.

트리거

시작 절차

1. 세션(강의·회의) 제목·주제를 한 줄 묻는다. 요약 헤더와 교정 프롬프트의 도메인 맥락으로 쓴다. 이미 대화에서 알 수 있으면 묻지 않는다.

2. 회차 디렉터리 생성 + 입력 볼륨 설정 + whisper-stream 백그라운드 기동 (프로젝트 루트 기준):

   mkdir -p session-$(date +%F)
   osascript -e 'set volume input volume 70'   # macOS
   # 용어집 병합 → 정식표기만 뽑아 프롬프트로 (내장 공용 + 로컬 전역 + 프로젝트)
   GLOSSARY=$(cat <스킬경로>/resources/glossary.d/*.txt \
                  ~/.config/session-recording/glossary.d/*.txt \
                  ./glossary.txt 2>/dev/null \
              | grep -v '^#' | grep -v '^$' | cut -d'|' -f1 | tr '\n' ',' | tr -s ' ')
   cd session-$(date +%F) && whisper-stream \
     -m ~/models/whisper/ggml-large-v3-turbo.bin \
     -l ko -t 8 --step 3000 --length 10000 \
     --prompt "다음 용어가 등장하는 회의: $GLOSSARY" \
     -f transcript.txt
   

   • --prompt 는 강제가 아니라 편향이다 — 한도 약 224토큰이므로 용어가 아주 많으면 이번 세션과 관련 높은 것 위주로 앞쪽에 배치한다.

   • 런타임의 백그라운드 실행 수단으로 띄운다(Claude Code 는 Bash run_in_background=true). disown 금지 — 실행 주체가 프로세스를 추적하지 못해 종료·완료 감지가 깨진다.

   • 온라인 세션(Zoom/Teams)이면 마이크 대신 BlackHole 등 시스템 오디오 캡처를 쓰는 게 음질이 낫다. 사용자가 온라인이라고 하면 이 점을 알린다.

3. 오디오 원본 병행 녹음 — ffmpeg 가 있으면 같은 입력을 m4a 로 저장한다 (whisper 와 별개 프로세스, macOS CoreAudio 는 같은 입력 장치의 동시 캡처를 허용한다):

   cd session-$(date +%F) && ffmpeg -f avfoundation -i ":0" -ac 1 -c:a aac -b:a 64k      -movflags +frag_keyframe+empty_moov session.m4a
   

   • 역시 백그라운드로 띄우고 disown 하지 않는다.
   • :0 은 기본 오디오 입력 인덱스다. 장치가 여럿(BlackHole 등)이면 ffmpeg -f avfoundation -list_devices true -i "" 로 인덱스를 확인해 whisper-stream 과 같은 입력을 잡는다.
   • frag_keyframe+empty_moov 는 프로세스가 비정상 종료해도 그 시점까지의 오디오가 재생 가능하게 남도록 하는 안전장치다 (일반 m4a 는 정상 종료 전에 죽으면 통째로 깨진다).
   • AAC 64k 모노 기준 2시간에 약 55MB.

4. 30초쯤 뒤 transcript.txt에 실제 텍스트가 쌓이는지, session.m4a 크기가 커지는지 한 번 확인하고 보고한다. transcript 가 비어 있으면 마이크 권한·입력 장치를 먼저 점검한다. 확인 없이 "시작했습니다"만 보고하지 않는다.

5. 요약 루프를 건다 — 10분 간격. 런타임에 주기 실행 수단이 있으면 그것을 쓰고 (Claude Code 는 loop 스킬로 /loop 10m 세션 전사 증분 요약 (session-<날짜>)), 없으면 사용자에게 "중간 요약" 발화로 회차를 돌리도록 안내한다.

6. 읽은 바이트 오프셋을 대화 안에서 계속 들고 간다. 초기값 1.

매 회차 절차

1. 마지막 오프셋 이후만 읽는다. 파일 전체 재읽기 금지.

   tail -c +<마지막오프셋> transcript.txt
   wc -c transcript.txt   # 다음 회차 오프셋 = 이 값 + 1
   

2. 환각 라인을 걸러낸다. whisper는 무음 구간에서 요리 유튜브 자막풍 문장을 지어낸다:

   tail -c +<오프셋> transcript.txt | grep -v -E "^\s*-?\s*(감사합니다|다음 영상에서 만나요|시청해주셔서 감사합니다|-끝-|- 네\.|고춧가루|양념장.*)\s*!?\.?\s*$"
   

3. 보고는 두 가지를 갱신한다:

   • 누적 세션 요약 — 이번 구간에서 새로 나온 내용을 기존 요약에 병합. 매 회차 처음부터 다시 쓰지 않는다.
   • 질문 후보 — 강사·발표자에게 물어볼 것. 세션이 진행되며 답이 나온 항목은 목록에서 빼고 새 후보로 교체한다.

4. 쉬는 시간·점심에는 잡음만 쌓인다. 파일 크기가 늘어도 알맹이가 없으면 "휴식 중, 스트리머 정상" 한 줄로 끝낸다. 억지로 요약을 만들지 않는다.

5. 인식 근거가 없는 내용은 지어내지 않는다. 특히 사람 이름·고유명사는 음성으로 확정 불가 — [불명확]으로 남긴다.

종료 절차

1. whisper-stream 프로세스를 종료한다 — 런타임에 백그라운드 작업 중단 수단이 있으면 그것으로, 없으면 pkill -f whisper-stream. ffmpeg 는 반드시 SIGINT 로 종료한다 (pkill -INT -f 'ffmpeg.*session.m4a') — 정상 마무리 쓰기가 일어나야 하며, kill -9 는 마지막 조각을 잃는다. 종료 후 ffprobe -v error -show_entries format=duration session.m4a 로 길이가 세션 시간과 비슷한지 확인한다.
2. 루프를 반드시 해제한다. 끝난 뒤에도 계속 돌면 빈 요약이 쌓인다.
3. 최종 산출물을 만든다:
   • session.m4a — 오디오 원본. 절대 덮어쓰지 않는다. 전사가 의심스러운 구간의 재청취·재전사용 근거다. whisper-cli 는 m4a 를 직접 못 읽으므로(miniaudio 디코더 한계, 2026-08-02 실측) 재전사는 반드시 변환을 거친다: ffmpeg -i session.m4a -ar 16000 -ac 1 tmp16k.wav && whisper-cli -m <모델> -l ko -f tmp16k.wav
   • transcript.txt — 원본. 절대 덮어쓰지 않는다.
   • transcript_<세션>_cleaned.txt — 정리본. 환각 grep 제거 → 1,000줄 내외로 분할 → 조각별 교정. 하위 에이전트를 병렬로 띄울 수 있는 런타임이면 조각당 하나씩 3~4개를 동시에(중간 성능 모델로 충분하다), 그런 수단이 없으면 조각을 순차로 처리한다 — 분할과 조각별 교정은 어느 쪽이든 지킨다. 프롬프트에 세션 맥락 + 용어집 병합본 전체(오인식 매핑 포함)를 반드시 넣는다 — 출처는 위 전제 조건의 glossary 파일들이다. 없으면 고유명사가 전부 엉뚱하게 복원된다.
   • 세션 중 새로 확정된 용어(사용자가 교정해 준 고유명사)는 로컬 사전에 추가한다 — 다음 세션부터 자동 반영된다. 회사·프로젝트 고유명사를 스킬 레포에 커밋하지 않는다.
   • summary_<세션명>_<날짜>.md — 보고용 요약본(교육요약·회의록 등 성격에 맞게). 표준/격식 톤.
4. 레포에 회차 기록 표(README 등)가 있으면 한 행 추가한다.
5. 사용자가 매뉴얼 HTML을 원하면 session-<날짜>/html/에 만든다 — 모바일 우선 + 데스크톱 동시 확인, <meta charset="utf-8"> 필수(없으면 한글 전부 깨짐). 표·코드블록은 각자 overflow-x: auto 컨테이너에 넣는다.

자주 하는 실수