소개
n8n 초보자의 첫 시스템 구축 기획 과정 공유 사례입니다.
배울 것 없음 주의..
진행한지 얼마되지 않아 기획 단계에 그쳐있습니다.
만들고자 하는 것
유튜브 등의 컨텐츠 제목이나 썸네일을 보면 의도적으로 후킹을 해서, 제목이 실제 내용보다 다소 포괄적이고 명료하지 않아서 등의 이유로 내용을 예상하기 어려운 경우가 많습니다.
이 문제를 해결하기 위해 노이즈를 필터링하고 제가 원하는 정보가 있고 직접 시청할 가치가 있는지를 효율적으로 판단하는 것을 돕는 시스템을 만들고자 하였습니다.
그리고 제가 현재 원하는 관점에 맞게 정보를 바라보고 알려주는 시스템을 만들고자 하였습니다.
진행 방법
작업 1. make 와 n8n 차이 알아보기
퍼블렉시티를 사용했습니다.
https://www.perplexity.ai/search/n8n-gwa-make-yi-caireul-bigyoh-BdcSkDeqQ.ubXbNKz4hMgw
https://www.perplexity.ai/search/n8n-gwa-make-yi-caireul-bigyoh-QjSbZ1dzSW29KB.jNA.0Kg
이후 커스텀 유연성을 위해 n8n 을 사용하는 것으로 결정했습니다.
작업 2. 자동화 할 워크플로우를 정하기
떠오르는 간단한 플로우가 아래 세 가지 있었습니다.
- 선택한 유튜브 영상의 내용을 요약하여, 직접 시청할 가치가 있는지를 효율적으로 판단하는 것
- 지피터스 사례글 읽어보기 전 내용 파악 및 현재 관심사와 관련된 부분이 있는지 파악
- 팔로우 하고 있는 채널에서 새로운 콘텐츠가 발행되었는지 모아서 보여주기.제게 필요한 우선 순위를 고려해서 첫 번째 플로우를 먼저하는 것으로 결정했습니다.
작업 3. 시스템 목표랑 방향성 명확화하기
자동화를 하려면 먼저 플로우를 구체화하는 것이 필요했습니다.
그리고 작업이 산으로 가지 않기 위해 목표와 방향성을 명확하게 하였습니다.
최종 목표:
유튜브 영상의 내용을 요약하여, 직접 시청할 가치가 있는지를 효율적으로 판단하는 것
핵심 기능:
- 영상 내용에서 핵심 키워드 추출 및 주제 분류
- 간략한 내용 요약을 제공
- 판단을 위한 평가 기준을 미리 설정 (나의 관심사 및 우선순위에 따라)작업 4. 워크플로우 단계 별로 나누기
세 가지 핵심 단계 :
- 데이터 획득 및 전처리 (Input)
- 분석 및 요약 (Processing)
- 판단 보조 출력 (Output)
✅ 1단계: 데이터 획득 및 전처리 (Input)
목표:
영상에서 가장 가치 있는 정보만 빠르게 얻을 수 있도록 데이터를 정리합니다.
접근 방식:
유튜브 API 등을 통해 영상 제목, 설명, 댓글, 자막 추출 자동화
데이터 클리닝
텍스트 데이터 정규화(문장 단위 분리, 문맥 정리)
✅ 2단계: 분석 및 요약 (Processing)
목표:
영상의 핵심 메시지와 주제를 정확히 파악하여 판단을 위한 요약 정보를 자동으로 생성합니다.
접근 방식:
AI로 핵심 키워드, 요약 문장 생성
구현 방법 예시:
OpenAI GPT API 기반 요약 생성 파이프라인 구성
나의 개인 관심사 목록을 시스템에 미리 입력해두고 유사도 기반 매칭 수행
✅ 3단계: 판단 보조 출력 (Output)
목표:
최종적으로 직접 시청 여부를 빠르게 결정할 수 있는 판단 보조 정보를 간결하게 제공합니다.
접근 방식:
요약된 정보를 보기 쉽게 정리한 형태로 출력
내 관심사의 관점으로 내용을 바라보고 제공
앞으로 진행 계획
n8n 환경 세팅
간단하게 만들어서 일단 돌려보기.
확장 방향 결정 전 레퍼런스 참고
n8n 템플릿들 보면서 레퍼런스로 참고
레퍼런스로 참고할 지피터스 n8n 사례글들 탐색
※ 아직 잘 몰라서 완벽한 계획을 세울 수 없음. 간단하게 만들어서 결과물 보고 돌려보면서 단계별 개선 진행 예정.
