TL;DR

이 리포지토리는 채널별 맞춤 영상 자동화를 위해 온보딩 질문지로 프로파일을 생성하고 ffmpeg 기반의 프로그래매틱 파이프라인과 CapCut 초안 JSON 편집을 각각 지원하는 골격 템플릿을 제공한다. Programmatic 경로는 Python과 ffmpeg만으로 필터 체인과 합성 로직을 재현해 GUI 없이 일관된 출력을 만들고 examples로 즉시 동작 확인이 가능하다. CapCut-assisted 경로는 CapCut 고유 효과와 템플릿을 활용하되 draft JSON 형식과 버전 민감성이 자동화 성공의 제약이 되므로 TROUBLESHOOTING의 호환 표와 detect_draft_format() 검증이 필요하다. 배포 전에는 delivery_qa와 broll_audit 같은 코드화된 QA 게이트로 영상 품질을 자동 검사해 수동 확인 부담을 줄일 수 있다.

주요 기능

• ffmpeg 명령어와 Python 스크립트로 완전 재현 가능한 영상 합성 파이프라인을 실행한다.
• CapCut 초안 JSON을 직접 편집해 템플릿·자막·효과를 자동으로 주입하고 GUI 작업을 보조한다.
• 온보딩 질문지(SETUP.md)를 통해 채널·브랜드 템플릿을 profiles로 생성해 시스템 구성값을 자동화한다.
• 배포 전 delivery_qa와 broll_audit 같은 기계적 QA 게이트로 출력 품질을 자동 검사한다.

어떻게 동작하는가

이 키트는 두 가지 동등한 경로로 동작한다. 첫 번째는 Programmatic 경로로서 ffmpeg 필터 체인과 Python 모듈(src/longform_maker, src/silent_vlog_maker 등)을 결합해 매개변수로 정의된 합성 과정을 순차적으로 실행하며 모든 처리 단계가 코드로 기록되어 재현이 가능하다. 두 번째는 CapCut-assisted 경로로서 draft JSON을 직접 편집해 템플릿과 자막을 주입하고 추가로 Computer Use 기반의 GUI 자동화를 통해 템플릿 적용과 내보내기를 수행하되 CapCut 버전 호환성 검증이 전제 조건이다.

해결 문제

개별 크리에이터가 개인화된 영상 제작 파이프라인을 코드화하지 못해 수동 반복 작업에 머무르던 문제를 해결한다. 이 리포는 골격(skeleton)과 방법론을 제공해 사용자가 자신의 채널 설정을 온보딩 질문지로 입력하면 profiles로 변환해 동일한 입력에서 반복 가능한 출력이 생성되도록 만든다. 또한 CapCut 의존 작업과 완전 자동화 작업을 분리해 버전 민감성으로 인한 실패를 최소화하고 자동화 파이프라인의 검증을 QA 게이트로 시스템화한다.

지금 주목받는 이유

ffmpeg 기반의 재현 가능한 파이프라인과 CapCut JSON 직접 편집을 결합해 크리에이터 워크플로의 자동화·표준화를 꾀하는 실무 지향성 때문에 주목받고 있다.

차별점

• 온보딩 질문지 기반의 템플릿 주입 방식을 채택해 사용자별 맞춤 설정을 코드 구조에 직접 매핑하는 설계가 핵심이다.
• Programmatic 경로는 ffmpeg와 Python 만으로 GUI 없이 전체 파이프라인을 재현할 수 있어 CI나 서버 환경에 바로 통합 가능하다.
• CapCut 초안 JSON을 직접 편집하는 방식은 CapCut의 고유 효과와 클라우드 템플릿을 활용하면서도 파일 수준에서 자동화할 수 있게 만든다.
• delivery_qa와 같은 기계적 검사 모듈이 포함되어 대량 자동 생성 환경에서도 품질 보증 절차를 코드로 표준화했다.

사용 사례

• 브랜딩 템플릿과 자막 규칙을 질문지로 정의해 동일한 채널 스타일의 영상을 대량 자동 생성하는 파이프라인으로 활용할 수 있다.
• CapCut에서만 가능한 특수 효과나 클라우드 템플릿을 병행 사용해야 하는 경우 draft JSON 편집과 Computer Use 자동화를 조합해 부분 자동화를 수행할 수 있다.
• 제작 파이프라인을 서버나 CI에 통합해 스케줄링된 배치 제작 또는 대규모 콘텐츠 파이프라인의 후처리 및 QA 자동화를 구성할 수 있다.

시작하기

먼저 SETUP.md의 온보딩 질문지에 답해 templates/*.template.md를 profiles/*.md로 완성한 뒤 config.example.py를 복사해 환경별 경로를 채워 config.py로 만든다. Programmatic 경로를 선택하면 Python 3.9 이상과 PATH에 등록된 ffmpeg/ffprobe만 있으면 examples 폴더의 데모 스크립트를 실행해 즉시 파이프라인 동작을 확인할 수 있다. CapCut-assisted 경로는 CapCut Desktop과 호환성 확인, 추가로 AI Assistant와 Computer Use 도구가 필요하므로 TROUBLESHOOTING의 호환 표를 먼저 확인해야 한다.

요구사항

• Python 3.9 이상
• ffmpeg 및 ffprobe가 시스템 PATH에 등록되어 있어야 함
• CapCut Desktop 국제판(주로 Windows)과 draft JSON 형식 호환성 확인이 필요한 경우 CapCut 설치
• CapCut GUI 자동화 시에는 AI Assistant와 Computer Use 자동화 도구가 필요하며 Mac에서는 일부 자동화 기능이 제한됨