데이터셋 생성을 위한 비디오 클리핑 Chrome 확장 프로그램 'Shears' 공개

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핵심 요약

LTX 비디오 모델의 LoRA 학습용 데이터셋을 빠르게 구축하기 위해 Claude Code로 개발한 Chrome 확장 프로그램 Shears를 공유했다.

배경

LTX 비디오 모델의 스포츠 동작 LoRA 학습을 위해 데이터셋을 수집하던 중, 과정의 효율성을 높이기 위해 영상 클리핑용 Chrome 확장 프로그램을 직접 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

비디오 생성 모델의 성능 향상을 위해 특정 도메인 데이터셋의 중요성이 커짐에 따라 이를 효율적으로 수집하기 위한 맞춤형 도구 개발이 필수적이다. 특히 코딩 에이전트를 활용한 도구 제작은 연구자가 본연의 ML 실험에 더 집중할 수 있게 돕는 실질적인 방법론이다.

실용적 조언

LTX 비디오 모델 학습을 위한 데이터셋 구축 시 Shears 확장 프로그램을 사용하여 클리핑 공수를 줄일 수 있다
Claude Code와 같은 에이전트를 활용해 ML 워크플로우에 필요한 보조 도구를 빠르게 프로토타이핑할 수 있다

섹션별 상세

LTX 비디오 모델의 스포츠 동작 학습을 위한 데이터셋 구축 과정에서 수동 클리핑의 비효율성을 해결하고자 했다. Chrome 확장 프로그램인 Shears를 통해 브라우저에서 영상을 시청하며 즉시 필요한 구간을 잘라내어 저장하는 방식으로 작동한다. 작성자가 직접 개발한 도구의 GitHub 저장소를 통해 실제 구현체와 소스 코드를 공개하여 재현 가능성을 확보했다. 데이터 중심 AI 개발에서 수집 도구의 효율화가 전체 모델 성능 개선 주기를 단축하는 데 기여한다.

복잡한 브라우저 확장 프로그램 로직을 구현하기 위해 Anthropic의 코딩 에이전트인 Claude Code를 개발 파트너로 활용했다. 사용자의 요구사항을 자연어로 입력하면 에이전트가 확장 프로그램의 백그라운드 스크립트와 UI 요소를 자동으로 생성하고 수정하는 과정을 거쳤다. 실제 결과물인 Shears는 Claude Code의 도움으로 제작되었음을 명시하며 AI 에이전트의 실질적인 생산성 향상 효과를 입증했다. 이는 비전공자나 ML 연구자도 AI 도구를 활용해 필요한 유틸리티를 신속하게 내재화할 수 있음을 시사한다.

실무 Takeaway

비디오 생성 모델의 특정 도메인 학습 시 고품질 데이터셋 확보가 성능의 핵심이다.
Shears 확장 프로그램을 사용하면 수동 클리핑 작업을 브라우저 내에서 즉시 처리하여 데이터 구축 시간을 단축할 수 있다.
Claude Code와 같은 코딩 에이전트가 실제 유틸리티 도구 개발의 생산성을 높이는 실무 사례를 확인했다.

언급된 도구

Shears추천링크

비디오 데이터셋 생성을 위한 Chrome 영상 클리핑 확장 프로그램

Claude Code추천

도구 개발을 보조한 AI 코딩 에이전트

LTX중립

스포츠 동작 학습의 대상이 되는 비디오 생성 모델

언급된 리소스

GitHubShears GitHub Repository