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AI가 사용자 대신 유튜브 영상을 보고, 자막과 화면(슬라이드·UI·표·차트·설정값·코드)을 함께 판독해 근거 추적되는 지식으로 만든다. 값은 프레임·타임스탬프로 추적되고 해시·수치는 교차 대조, 누락은 커버리지 감사로 검출한다. 산출물은 evidence.json(기계용)과 video.md(사람용)다. "영상 분석해줘", "영상 방법을 우리 프로젝트에 적용해줘", "화면에 나온 설정값·명령어 정리", "영상 내용 질문할게" 요청 시 사용. 영상 링크 공유·추천 요청에는 쓰지 않는다.
dingmon1019/YoutubeAnalyzer · ★ 1 · AI & Automation · score 78
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# /tuto — 유튜브 영상 → 근거 추적되는 작업 지식 (오케스트레이터) `/tuto <video-url> [자연어 요청]` — 인터페이스는 이것 하나다. **산출물 2개.** `evidence.json`(기계 정본) + `video.md`(사람용 문서). 자막 요약이 아니라 **화면을 판독**한다: 자막 값과 달라도 화면 값을 채택하고 불일치를 `conflict`로 보존하며, 또렷하지 않은 값은 추측 대신 `⚠️ 화면 확인 필요`로 남긴다. **요청이 있으면 분석에서 멈추지 않는다** — 곧바로 이어 수행한다(설명·비교·적용·실행). **어느 단계든 작업을 띄워 두고 "기다립니다"로 턴을 끝내지 마라 — 헤드리스는 종료된다.** 전경 Bash(timeout 600000)·전경 Agent로 실행한다. **너는 오케스트레이터다 — 분석 파이프라인 중 이미지를 절대 Read하지 않는다.** 판독·합성은 일회용 서브에이전트가 자기 컨텍스트에서 수행하고 파일로 남긴다. 너는 vision-*.lines·patch.lines·video.md를 열어보지도, echo하지도 않는다. **모든 디스패치에 "직접 수행하라 — 하위 에이전트에 위임하지 마라"와 "출력은 반드시 `<cache_dir>` 아래에 쓴다 — 스크래치패드·임시 폴더 금지"를 넣는다.** **2단계 완료 직후** 본체가 `evidence.py "<cache_dir>" --check-lines "<cache_dir>/vision-map.lines" --min-ratio 0 && evidence.py "<cache_dir>" --check-lines "<cache_dir>/vision-zoom.lines" --min-ratio 0`로 vision-map.lines·vision-zoom.lines 존재를 확인한다 — 어느 한쪽이라도 exit 4(MISSING)면 올바른 경로로 즉시 재지시한다(1회). **SKILL_DIR**: 이 문서 위치. **PROMPTS** = `<SKILL_DIR>/prompts` (`prompts/transcribe.md`·`prompts/synthesize.md`). 명령은 `python "<SKILL_DIR>/scripts/<이름>.py"`(Windows — `python3` 금지). ## 파이프라인 **0. 프리플라이트 (세션 첫 호출만).** `setup.py --check` — exit 0=진행, exit 2=설치 안내. **1. 패스1.** `analyze.py "<url>" > "<cache_dir>/pass1-report.txt"`(Bash timeout 600000). STATUS·`== CACHE ==`·`== FRAMES ==`만 확인(자막 없으면 프레임 중심 진행, 30분 초과 WARNING이면 구간 지정 제안). **1.5. 화면 가치 판별 (Agent, `model: "haiku"`, 전경).** `<cache_dir>/pass1-report.txt`를 Read해 판정: 화면에 설정값·코드·표·UI가 나와 읽어야 따라할