유튜브는 못 봐도 요약은 본다: Telegram + n8n + LLM 자동화 구축기
소개
바쁘다 보면 정말 보고 싶은 유튜브 영상도 끝까지 보기가 쉽지 않죠. 저 역시 매번 흥미로운 영상들을 저장해두기만 하고, 막상 나중에는 까먹거나 시간이 없어 넘기기 일쑤였습니다. 그러다 문득 이런 생각이 들었어요:
"전체를 다 볼 수 없다면, 요약이라도 빠르게 훑고 넘어갈 수 있다면 어떨까?"
그때부터 유튜브 영상을 요약해서 관리할 수 있는 자동화 시스템을 직접 만들어 보기로 했습니다. 평일에는 텔레그램으로 링크를 보내고, 요약만 받아보고, 주말에는 그 주에 본 영상 요약을 모아서 뉴스레터처럼 받아보면 좋겠다는 생각도 함께 떠올랐죠. 그렇게 이 프로젝트가 시작되었습니다. 🎯
진행 방법
이번 자동화는 다음과 같은 도구와 API들을 활용해 구현하려 합니다.
📱 Telegram Bot: 유튜브 링크 입력 인터페이스
⚙️ n8n: 전체 자동화 워크플로우의 핵심 구성 플랫폼
📺 YouTube Data API: 영상 제목, 설명, 자막 정보 추출
🧠 LLM Chain: 영상 콘텐츠 요약 처리
🗂️ Notion API: 요약 결과 저장 및 주간 뉴스레터 준비
이제 겨우 전체적인 로직만 구상했어요. 언제 저걸 다 잡아서 돌릴지 ㅠㅠ
워크플로우 개요
Telegram으로 링 크 전송
사용자가 유튜브 링크를 텔레그램에 입력하면
n8n이 이를 감지합니다.
YouTube 정보 수집
링크에서 영상 ID를 추출하고, YouTube Data API를 통해 메타데이터(제목, 설명 등)를 가져옵니다.
자막 정보도 가능한 경우 함께 요청합니다.
언어 감지 및 번역 처리
영상 설명 또는 자막에 한글이 없으면 영어로 판단하고, 번역 요약 지시를 프롬프트에 추가합니다.
LLM 요약 요청
LangChain의
LLM Chain을 통해 아래와 같은 프롬프트로 요약을 요청합니다:
다음 YouTube 영상을 분석하여 JSON 형태로 요약해주세요.
영상 정보:
- 제목: {{title}}
- 채널: {{channelTitle}}
- 내용: {{processedContent}}
아래 JSON 형식으로 정확히 응답해주세요:
{
"summary_5lines": ["핵심 포인트 1", ..., "핵심 포인트 5"],
"detailed_summary": "영상 전체 내용 요약",
"keywords": ["키워드1", ..., "키워드5"],
"category": "카테고리"
}응답 파싱 및 오류 방지
JSON 응답을 정규식으로 파싱하며 필수 필드 유무를 체크하고, 문제가 있을 경우 에러 메시지를 사용자에게 전달합니다.
Notion 저장 및 응답 전송
요약 결과를 Notion에 정리하고, 텔레그램으로 요약 메시지를 전송합니다.
메시지가 너무 길면 두 개로 나누어 발송되도록 처리합니다.
중복 방지 처리
이미 요약된 영상은 Notion에서 먼저 검색하여 사용자에게 안내 메시지만 보냅니다.
계획과 느낀 점
무거운 ai 에이전트 대신 LLM Chain만으로도 충분히 실용적인 요약 시스템을 구축하는 걸 지난번 사례에서 학습해서 이번에도 활용할 계획입니다. 핵심은 복잡한 구조보다 명확한 프롬프트 작성입니다.
자동화를 만들 때 늘 생각해야 할 것은 "기능"이 아니라 실제로 내가 반복하던 시간을 줄여주느냐는 점이라는 것도 확실히 깨달았습니다.
🙌 요약 자동화는 아직 완성된 시스템은 아니지만, 매일매일 '봐야지' 하며 쌓이던 영상 부담을 눈에 띄게 줄여주는 유용한 도구가 될 것으로 생각됩니다. 나중에는 이 구조를 더 확장해서 뉴스레터로 자동 발송하거나 팀 내 정보 공유 채널에도 활용해보려고 합니다.
