소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
1주차 샘 호트만님의 make 입문 강의에서 배운 꿀팁을 활용해서 실습을 진행하게 되었습니다. 구체적으로는 배포된 blueprint를 클로드를 이용하여 역으로 분석하는 접근법에 큰 영감을 받았습니다. 그래서 make 유튜브 영상을 본격적으로 공부하기 전에 유튜브 스크립트를 이용하여 중요 항목(영상의 목적은 무엇인가? 어떤 자원을 이용했는가? 전체적인 자동화 시나리오는 어떤 것인가? 세부 요구사항은 무엇인가?)을 미리 파악해두면, 전체를 더 잘 이해하면서 실습할 수 있을 것 같아서 이 프로젝트를 시작했습니다.
A. 진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
make.com의 다양한 모듈을 연 결해 작업을 진행했습니다.
유튜브 데이터 수집: youtube
모듈로 영상 정보를 가져왔습니다.
Jono Catliff의 Make 자동화 영상을 해당 실습에 이용했습니다.
자막 수집 및 번역: Apify 모듈로 영상 자막을 수집한 후, OpenAI 모듈을 통해 자막을 한국어로 번역하고 JSON으로 변환했습니다. (보통은 System, User 2개로 나눠서 따로 프롬프트를 작성하던데, 혹시 하나만 사용해도 문제가 없는지 궁금합니다.)
데이터 파싱 및 저장: 정규표현식과 json
모듈로 데이터를 추출한 뒤, Google Sheets 모듈로 결과를 저장했습니다.
영어로 된 Youtube 영상의 script를 영상의 주요 목표, 사용한 자원, 데이터 수집 방법, 자동화 시나리오, 세부 요구사항 등을 json key값으로 저장하게 했습니다. 그리고 후에 맵핑하여 구글 스프레드 시트에 저장했습니다.
B. 결과와 배운 점
결과: Jono Catliff의 N8N 강의가 들어온 것을 확인할 수 있습니다. (후에 Make 강의만 필터링해서 들어올 수 있게 수정해야 합니다.)
배운 점
자동화는 한번에 하려고 하면 안되는구나. (모듈을 조금씩 연결하고 확장해 나가는 식으로 하는게 바람직하다라는 것을 깨달았습니다.)
자동화 모듈을 연결하는데 큰 시간이 들기보다는, 프롬프트 작성에 훨씬 더 큰 시간이 걸린다는 것을 깨달았습니다.
에러가 나면 GPT 혹은 클로드와 함께 진득하게 대화를 나누는 과정이 필요합니다.
전체적인 구조를 잡고 자동화를 기획하면 조금 더 시간이 절약될 것이라고 생각이 들었습니다.(이번에 위 실습을 진행할 때, 주먹구구식으로 진행하다보니, 예상보다 시간이 오래 걸렸습니다.)
C. 과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
ChatGPT의 답변을 JSON형식으로 받았는데, 이것을 순수 JSON 코드로 만드는데 시행착오를 겪었습니다. 다행히 MAKE의 JSON 모듈의 "Parse JSON"으로 해결할 수 있게 되었습니다.
D. 도움이 필요한 부분이 있나요?
개인적으로 GPT 모듈에서 토큰 수를 어떤 기준으로 설정하는지 궁금합니다.
E. 앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
현재 결과를 보면 MAKE 자동화 강의가 아니라 N8N강의가 들어와 있는 것을 확인됩니다. 따라서, MAKE 영상만 필터링할 수 있도록 수정할 예정입니다.
현재는 해당 유튜버의 영상만 적용이 되는데 데이터베이스를 만들어, 링크를 넣으면 자동적으로 항목이 채워지도록 수정할 예정입니다.
현재는 영어를 번역하도록 만들었는데, 라우터를 넣어서 한국어면 번역의 과정을 생략하고, 영어면 번역의 과정이 들어가도록 수정할 예정입니다.
현재 결과물이 괜찮게 나오는지 확신이 안 서서, 실제 유투브 영상을 들어봐야할 것 같습니다. 구글 스프레드 시트 결과물과 비교 검증하고, 더 나은 결과물이 나올 수 있도록, 프롬프트를 수정할 예정입니다.
F. 도움 받은 글 (옵션)
https://www.youtube.com/watch?v=BaelgjahiH4&t=96s
(해당 영상을 참고하여, 기본적인 자동화를 구현했습니다.)
감사합니다!