배경 및 목적
스터디장님이신 샘호트만님께서 언급하셨듯 국내에는 MAKE 자료들이 많지 않습니다. 한데, 해외에는 널린 편입니다. 저도 제법 많은 곳에서 다양한 아이디어들을 참고했고, 세상에 고수는 많다고 느꼈죠.
MAKE를 다뤄보셨던 분들이라면, 수많은 앱들을 지원한다는 점을 알고 계실겁니다. 문제는 앱마다 지원하는 모듈도 상당하다는 점이죠. 하나 하나 익혀보면 좋겠지만, 제법 시간이 드는 건 어쩔 수 없었습니다.
그러던 중 한 가지 방법을 고안했습니다. 해외에 널려 있는 MAKE 강의 자료들을 수집해서 텍스트화 시키고, 어떤 모듈 / 앱들이 사용되었는지, 그리고 어떤 목적의 사람들에게 필요한지 요약 및 수집하는 프로세스가 있으면 좋겠다고요!
그리하야 시작하게 된 이번 시나리오는,
MAKE에 진심이신 분들을 위한 유튜브 MAKE 강의 자료 수집
입니다.
이번 스터디 참가 주 목적이었던 유튜브 자료 수집의 두 번째 단계 정도가 되겠네요 🙂
전체 프로세스는 다음 사진과 같습니다.
참고 자료
이번에 큰 도움이 된건 예상 외로 AI Assistant 였습니다.
멋대로 시나리오를 수정하지 말고 해결책을 제시해 달라는 식으로 대화하니 제법 잘 이야기해 주더군요. 정확도는 한 7~80% 정도 됐습니다.
활용 툴
이번에는 6개의 앱과 13개의 모듈을 사용했습니다. 이번에는 다행히 엄청나게 많은 모듈들..을 사용할 필요는 없었습니다. 사용된 앱과 모듈들은 다음과 같습니다.
메인
MAKE / Cursor AI
사용된 앱 & 모듈
Google Drive
Watch Files in a Folder
Download a File
OpenAI
Create a Transcription
Text Parser
Match pattern
Flow control
Array aggregator
Repeater
Anthropic Claude
Create a prompt
Airtable
Search a Records
Update a Record
실행 과정
우선, 이번에도 첫 번째 만들었던 시나리오와 같이 간단한 코드를 먼저 실행한 뒤 실행됩니다.
코드는 입코딩 필수툴, cursor ai와 함께 했습니다.
코드의 프로세스는 간단합니다. 에어테이블에 입력되어 있던 url 정보를 불러오고, 불러온 url을 mp3 형식으로 변환한 뒤 구글 드라이브에 업로드하는 식으로 구성되어 있습니다.
이후에는 MAKE를 사용했는데요, 사용된 시나리오의 전체 모습은 다음과 같습니다.
하나씩, 톺아보도록 하겠습니다.
Google Drive: Watch Files in a Folder
구글 드라이브에 업로드한 파일을 최대 3개 불러옵니다.
Google Drive: Download a File
그다음, 불러온 mp3파일을 다운로드합니다.
OpenAI: Create a Transcription (Whisper)
다운로드한 mp3파일, 즉 오디오를 텍스트로 변환합니다.
Text Parser: Match pattern
정규표현식으로 텍스트를 구분합니다.
구분하는 이유는, 추출되는 텍스트의 양이 방대하기 때문에 텍스트 전문을 수집해 활용하기 위함입니다.(대체로 MAKE.com 강의는 2~30분 정도)
Flow control: Array aggregator
나눈 데이터가 제대로 번들화가 되지 않아 구분이 어려워서 추가한 모듈입니다.
Flow control: Repeater
아래의 '영문 텍스트 한국어 번역' 작업을 반복하는 역할입니다.
Antropic claude: Create a Prompt (x3)
총 3개 사용했습니다. 각각의 역할은 다음과 같습니다.
영문 텍스트 -> 한국어 번역
영상의 시나리오 오디언스 추출
영상의 시나리오에서 사용된 앱 & 모듈 추출
Airtable: Search Records & update a Record
MAKE에서 추출된 데이터를 에어테이블에 업로드하는 작업입니다.
결과 및 인사이트
마지막 주차라 조금 빠르게 적었지만, 역시 재밌었습니다. '영상의 텍스트화'로 유튜브의 수많은 데이터를 빠르게 수집할 수 있다는 점이 매력적이네요. MAKE 관련 유튜브 영상뿐만 아니라, 필요한 유튜브 영상의 데이터를 추출해서 잘 다듬으면 제법 잘 사용할 수 있을 것 같습니다.
다만 급하게 만든 나머지 아직 수정해야 할 사항들이 많이 보입니다. 빠르게 보완해 보고, 수정토록 해볼게요!
