소개
학생들이 단어를 더 오래 기억하고, 해당 단어들이 실제 생활에서 어떻게 쓰이는지 알려주고 싶었어요. 그래서 예문, 그림, 오디오를 제공하는 단어장과 함께 영상 콘텐츠를 추가하면 자연스러운 언어 습득이 가능할 것이라 생각했어요. 그래서 수업 중 활용할 유튜브 자막 검색 도구를 직접 만들었고, 이 과정에서 발생하는 반복 작업 을 n8n으로 자동화하여 학습 플랫폼 제작 과정을 크게 개선했습니다.
진행 방법
🔧 사용한 툴
Streamlit: YouTube 자막 검색 인터페이스
YouTube API: 영상 데이터 및 자막 추출
CSV 파일: 데이터 저장 및 수동 편집
n8n: 워크플로우 자동화
Google Sheets API: 클라우드 데이터베이스
Google Translation API: 자동 번역
Vercel Deploy Hooks: 웹사이트 자동 배포
1️⃣ Streamlit으로 유튜브 자막 검색 도구 제작
유튜브 API와 연동하여 수업 중 예문으로 활용할 수 있는 영상 콘텐츠를 제작
2️⃣ 기존의 수작업 문제
찾은 영상 정보를 CSV에 수동으로 저장
한국어 문장 수정, 영어 번역 수정
깃헙에 수동 업데이트
이 과정들이 시간 소모가 매우 큼
3️⃣ n8n 자동화 구축
CSV 파일을 Google Sheets에 자동 업데이트
배의 과정을 보여주는 다이어그램
CSV: Streamlit에서 검색한 데이터가 CSV 파일에 자동으로 저장된 후 필요한 부분 수정
Google Docs의 스프레드 시트의 스크린 샷
Google Sheets 업데이트: 정리된 데이터 중 status가 T (True/approved)인 데이터만 Google Sheets에 자동 기록
번역 자동화: Google Sheets의 한국어 문장을 Google Translation API로 자동 번역하여 eng_status를 review로 설정
여러 다른 항목이있는 테이블
Google Sheets를 Vercel에 연결
Google Analytics 사용 프로세스를 보여주는 다이어그램
Google Sheets 업데이트: 자동 번역된 영어 문장을 수동으로 승인 (eng_status: review → approved).
Vercel Deploy Hook 실행: 승인된 데이터로 웹사이트 자동 최신화.
Google Sheets 업데이트: 배포 완료 후 deploy_status 자동 기록.
여러 다른 항목이있는 테이블
완성된 콘텐츠 웹사이트 배포
🚀 YouTube 통합 한국어 학습 플랫폼 완성
결과와 배운 점
✅ AI + 자동화의 힘: Claude의 도움을 받아 코딩에 익숙하지 않아도 자동화 구축이 가능했음.
✅ AI의 한계 인지 필요: Claude의 답변이 항상 정확하지는 않음 → 스스로 확인, 테스트 능력 중요.
✅ 조합의 힘: 여러 도구의 API를 연결해 반복 업무를 줄이니 수업 준비 시간이 절약됨.
도움 받은 글
문과생도 n8n 스터디장님의 강의와 글에서 많은 도움을 받았습니다.
n8n 워크플로우 구축에 Claude의 도움도 많이 받았습니다.
n8n을 이용한 영어문장예시 구글시트로 받아보기(모각ai 따라하기) 사례가 도움이 많이 됐습니다.
