AI 워크플로우의 완성: yap + llm + yt-dlp로 YouTube 영상을 자동 요약하는 방법
혁신적인 AI 워크플로우: 한 번의 명령으로 YouTube → 요약까지
YouTube 영상을 보다가 “이 내용을 빠르게 요약해서 읽고 싶다”고 생각해본 적이 있으신가요? 오늘 소개할 워크플로우를 사용하면 단 한 줄의 명령어로 YouTube 영상을 다운로드하고, 음성을 텍스트로 전사한 후, AI가 내용을 요약해주는 완전 자동화된 시스템을 구축할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 세 가지 강력한 도구를 조합합니다:
- 🗣️ yap: macOS 온디바이스 음성 전사
- 🤖 llm: 다양한 LLM과의 CLI 인터페이스
- 📹 yt-dlp: YouTube 영상 다운로드
도구 소개: 각각의 강력한 기능들
🗣️ yap: macOS 네이티브 음성 전사의 혁신
yap은 macOS 26의 Speech.framework를 활용한 온디바이스 음성 전사 도구입니다. 외부 API 호출 없이 로컬에서 고품질 전사를 제공합니다.
주요 특징:
- 🔒 완전한 프라이버시: 모든 처리가 로컬에서 진행
- ⚡ 빠른 속도: macOS 최적화된 네이티브 성능
- 🎯 높은 정확도: Apple의 최신 Speech.framework 활용
- 📝 다양한 출력: 텍스트, SRT 자막 지원
- 🌍 다국어 지원: 현재 로케일 자동 감지
🤖 llm: 모든 LLM을 하나로 통합
llm은 Simon Willison이 개발한 범용 LLM CLI 도구입니다. OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등 모든 주요 LLM을 하나의 인터페이스로 사용할 수 있습니다.
주요 특징:
- 🔌 플러그인 생태계: 다양한 모델 지원
- 💾 자동 로깅: SQLite에 모든 대화 기록 저장
- 🔧 도구 통합: 함수 호출, 스키마 추출 지원
- 📊 임베딩 지원: 벡터 검색 기능
- 🎨 템플릿 시스템: 재사용 가능한 프롬프트
📹 yt-dlp: YouTube 다운로드의 표준
yt-dlp는 YouTube를 포함한 수많은 비디오 플랫폼에서 콘텐츠를 다운로드할 수 있는 오픈소스 도구입니다.
설치 방법
1. yap 설치
# Homebrew로 설치 (권장)
brew install finnvoor/tools/yap
# 또는 Mint 사용
mint install finnvoor/yap
2. llm 설치
# pip로 설치
pip install llm
# 또는 Homebrew
brew install llm
# 또는 uv 사용
uv tool install llm
3. yt-dlp 설치
# Homebrew로 설치
brew install yt-dlp
# 또는 pip 사용
pip install yt-dlp
API 키 설정
OpenAI API 키 설정
# OpenAI API 키 설정
llm keys set openai
# API 키를 입력하세요
# 테스트
llm "Hello, world!"
다른 모델 플러그인 설치
# Anthropic Claude 사용
llm install llm-anthropic
llm keys set anthropic
# Google Gemini 사용
llm install llm-gemini
llm keys set gemini
# 로컬 Ollama 사용
llm install llm-ollama
ollama pull llama3.2:latest
기본 사용법
yap을 이용한 음성 전사
# 기본 전사 (텍스트 출력)
yap transcribe video.mp4
# SRT 자막 생성
yap transcribe video.mp4 --srt -o captions.srt
# 특정 언어로 전사
yap transcribe video.mp4 --locale ko-KR
# 욕설 필터링
yap transcribe video.mp4 --censor
llm을 이용한 AI 대화
# 기본 프롬프트
llm "Explain quantum computing"
# 시스템 프롬프트 사용
echo "print('Hello World')" | llm -s "Explain this code"
# 파일과 함께 사용
llm "Summarize this document" -a document.pdf
# 대화형 채팅
llm chat -m gpt-4o
yt-dlp를 이용한 YouTube 다운로드
# 비디오 다운로드
yt-dlp "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"
# 오디오만 추출
yt-dlp "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" -x
# 특정 품질로 다운로드
yt-dlp "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" -f "best[height<=720]"
강력한 zshrc Alias 컬렉션
이제 이 도구들을 조합한 강력한 alias들을 만들어보겠습니다. .zshrc 파일에 다음 함수들을 추가하세요:
# .zshrc 편집
nano ~/.zshrc
1. 기본 YouTube 요약 워크플로우
# YouTube 영상을 다운로드하고 요약하는 완전 자동화 함수
ytsummary() {
local url="$1"
local model="${2:-gpt-4o-mini}"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytsummary <youtube-url> [model]"
echo "Example: ytsummary 'https://youtube.com/watch?v=abc123' claude-3-sonnet"
return 1
fi
echo "🚀 Starting YouTube summary workflow..."
echo "📹 Downloading video: $url"
# 임시 디렉토리 생성
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
# YouTube 영상 다운로드 (오디오만)
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "%(title)s.%(ext)s"
# 다운로드된 파일 찾기
local audio_file=$(find . -name "*.mp3" | head -1)
if [[ -z "$audio_file" ]]; then
echo "❌ Failed to download audio"
return 1
fi
echo "🗣️ Transcribing audio with yap..."
# 음성 전사
yap transcribe "$audio_file" --output-file transcript.txt
if [[ ! -f "transcript.txt" ]]; then
echo "❌ Failed to transcribe audio"
return 1
fi
echo "🤖 Generating summary with $model..."
# AI 요약 생성
cat transcript.txt | llm -m "$model" -s "Please provide a comprehensive summary of this transcript. Include key points, main topics, and important insights. Format the response in markdown with clear headings."
# 정리
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
echo "✅ Summary complete!"
}
2. 빠른 YouTube 키워드 추출
# YouTube 영상에서 핵심 키워드만 빠르게 추출
ytkeys() {
local url="$1"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytkeys <youtube-url>"
return 1
fi
echo "🔍 Extracting keywords from YouTube video..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "temp.%(ext)s"
yap transcribe temp.mp3 --output-file transcript.txt
cat transcript.txt | llm -s "Extract the 10 most important keywords or phrases from this transcript. Present them as a simple numbered list."
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
3. 다국어 지원 요약
# 다국어 YouTube 영상 요약 (한국어 출력)
ytsummary_kr() {
local url="$1"
local target_lang="${2:-ko-KR}"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytsummary_kr <youtube-url> [locale]"
echo "Example: ytsummary_kr 'https://youtube.com/watch?v=abc123' ja-JP"
return 1
fi
echo "🌍 다국어 YouTube 요약 시작..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "video.%(ext)s"
yap transcribe video.mp3 --locale "$target_lang" --output-file transcript.txt
cat transcript.txt | llm -s "이 전사 내용을 한국어로 요약해주세요. 주요 포인트와 핵심 인사이트를 포함하여 구조적으로 정리해주세요."
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
4. 교육 콘텐츠 분석기
# 교육 영상을 분석하고 학습 가이드 생성
ytedu() {
local url="$1"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytedu <youtube-educational-video-url>"
return 1
fi
echo "📚 Educational content analysis starting..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "edu.%(ext)s"
yap transcribe edu.mp3 --output-file transcript.txt
cat transcript.txt | llm -s "This is a transcript from an educational video. Please analyze it and provide:
1. **Main Topic**: What is this video about?
2. **Key Concepts**: List 5-7 main concepts explained
3. **Learning Objectives**: What should viewers learn?
4. **Summary**: Concise overview of content
5. **Study Questions**: 3-5 questions to test understanding
6. **Further Reading**: Suggest related topics to explore
Format your response in markdown with clear sections."
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
5. 팟캐스트/인터뷰 분석기
# 팟캐스트나 인터뷰 영상 분석
ytpodcast() {
local url="$1"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytpodcast <youtube-podcast-url>"
return 1
fi
echo "🎙️ Podcast analysis starting..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "podcast.%(ext)s"
yap transcribe podcast.mp3 --output-file transcript.txt
cat transcript.txt | llm -s "This is a transcript from a podcast or interview. Please provide:
1. **Participants**: Who are the speakers?
2. **Main Topics**: What topics were discussed?
3. **Key Quotes**: 3-5 most interesting or insightful quotes
4. **Highlights**: Most valuable insights or takeaways
5. **Timeline**: Rough breakdown of when different topics were discussed
6. **Action Items**: Any actionable advice or recommendations mentioned
Present this as a well-structured analysis."
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
6. 자막 생성기
# YouTube 영상용 SRT 자막 생성
ytsubs() {
local url="$1"
local output_name="${2:-captions}"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytsubs <youtube-url> [output-name]"
return 1
fi
echo "📄 Generating SRT captions..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
# 비디오 다운로드 (자막 생성을 위해 전체 파일 필요)
yt-dlp "$url" --output "video.%(ext)s"
local video_file=$(find . -name "video.*" | head -1)
# SRT 자막 생성
yap transcribe "$video_file" --srt --output-file "${output_name}.srt"
# 현재 디렉토리로 이동
cp "${output_name}.srt" "$OLDPWD/"
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
echo "✅ SRT captions saved as ${output_name}.srt"
}
7. 회의록/강의 정리
# 회의나 강의 영상을 체계적으로 정리
ytmeeting() {
local url="$1"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: ytmeeting <youtube-meeting-url>"
return 1
fi
echo "📋 Meeting analysis starting..."
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "meeting.%(ext)s"
yap transcribe meeting.mp3 --output-file transcript.txt
cat transcript.txt | llm -s "This is a transcript from a meeting or lecture. Please create a structured meeting summary:
## Meeting Summary
### 📅 Overview
- **Topic**: [Main subject]
- **Duration**: [Approximate length]
- **Participants**: [Who spoke]
### 🎯 Key Decisions
- [List important decisions made]
### 📝 Action Items
- [List tasks or actions mentioned]
### 💡 Main Discussion Points
1. [Point 1]
2. [Point 2]
3. [Point 3]
### ❓ Questions Raised
- [Important questions discussed]
### 📋 Next Steps
- [What happens next]
Format everything clearly in markdown."
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
8. 빠른 음성 메모 전사
# 로컬 음성 파일 빠른 전사 및 정리
quicktranscribe() {
local file="$1"
local output_format="${2:-summary}"
if [[ -z "$file" ]]; then
echo "Usage: quicktranscribe <audio-file> [format]"
echo "Formats: summary, keywords, action-items, full"
return 1
fi
if [[ ! -f "$file" ]]; then
echo "❌ File not found: $file"
return 1
fi
echo "🎙️ Transcribing and processing: $file"
# 전사
yap transcribe "$file" --output-file temp_transcript.txt
case "$output_format" in
"summary")
cat temp_transcript.txt | llm -s "Provide a concise summary of this transcript."
;;
"keywords")
cat temp_transcript.txt | llm -s "Extract key keywords and phrases from this transcript."
;;
"action-items")
cat temp_transcript.txt | llm -s "Extract any action items, tasks, or to-dos mentioned in this transcript."
;;
"full")
cat temp_transcript.txt
;;
*)
echo "❌ Unknown format: $output_format"
;;
esac
rm -f temp_transcript.txt
}
설정 적용 및 사용법
1. 설정 적용
# .zshrc에 함수들을 추가한 후
source ~/.zshrc
# 또는 터미널 재시작
2. 사용 예시
# 기본 YouTube 요약
ytsummary "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
# Claude로 요약
ytsummary "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" claude-3-sonnet
# 키워드 추출
ytkeys "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
# 한국어 요약
ytsummary_kr "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
# 교육 콘텐츠 분석
ytedu "https://www.youtube.com/watch?v=educational_video"
# SRT 자막 생성
ytsubs "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" "my_captions"
# 로컬 파일 전사
quicktranscribe meeting_audio.mp3 summary
고급 활용법
1. 배치 처리 스크립트
# YouTube 플레이리스트 전체 요약
ytplaylist_summary() {
local playlist_url="$1"
if [[ -z "$playlist_url" ]]; then
echo "Usage: ytplaylist_summary <playlist-url>"
return 1
fi
echo "📺 Processing YouTube playlist..."
# 플레이리스트의 모든 URL 추출
yt-dlp --flat-playlist --get-url "$playlist_url" | while read url; do
echo "Processing: $url"
ytsummary "$url"
echo "---"
done
}
2. 로그 관리
# llm 로그 확인 및 관리
llm_stats() {
echo "📊 LLM Usage Statistics:"
llm logs -n 10 --short
echo "\n🔍 Recent summaries:"
llm logs | grep -i summary | head -5
}
3. 다중 모델 비교
# 여러 모델로 동시 요약
multi_summary() {
local url="$1"
if [[ -z "$url" ]]; then
echo "Usage: multi_summary <youtube-url>"
return 1
fi
local temp_dir=$(mktemp -d)
cd "$temp_dir"
yt-dlp "$url" -x --audio-format mp3 --output "temp.%(ext)s"
yap transcribe temp.mp3 --output-file transcript.txt
echo "=== GPT-4o-mini Summary ==="
cat transcript.txt | llm -m gpt-4o-mini -s "Summarize this transcript"
echo "\n=== Claude-3-haiku Summary ==="
cat transcript.txt | llm -m claude-3-haiku -s "Summarize this transcript"
echo "\n=== Gemini-2.0-flash Summary ==="
cat transcript.txt | llm -m gemini-2.0-flash -s "Summarize this transcript"
cd - > /dev/null
rm -rf "$temp_dir"
}
최적화 팁
1. 성능 최적화
# 임시 파일 정리를 위한 함수
cleanup_temp() {
find /tmp -name "*yap*" -type d -mtime +1 -exec rm -rf {} +
find /tmp -name "*yt-dlp*" -type f -mtime +1 -delete
}
# .zshrc에 추가하여 주기적 정리
2. 에러 처리 개선
# 네트워크 오류 시 재시도 로직
ytsummary_robust() {
local url="$1"
local max_retries=3
local retry_count=0
while [ $retry_count -lt $max_retries ]; do
if ytsummary "$url"; then
break
else
retry_count=$((retry_count + 1))
echo "❌ Attempt $retry_count failed. Retrying in 5 seconds..."
sleep 5
fi
done
if [ $retry_count -eq $max_retries ]; then
echo "❌ Failed after $max_retries attempts"
return 1
fi
}
문제 해결
일반적인 문제들
-
yap 전사 오류
# macOS 권한 확인 # System Preferences > Security & Privacy > Microphone -
yt-dlp 다운로드 실패
# yt-dlp 업데이트 pip install --upgrade yt-dlp -
llm API 키 오류
# API 키 재설정 llm keys set openai
실제 사용 사례
1. 연구자/학생
- 온라인 강의 요약
- 학술 발표 내용 정리
- 연구 인터뷰 전사
2. 콘텐츠 크리에이터
- 경쟁사 분석
- 트렌드 파악
- 자막 생성
3. 비즈니스 전문가
- 컨퍼런스 세션 요약
- 업계 인사이트 추출
- 회의록 작성
결론: AI 시대의 필수 워크플로우
yap, llm, yt-dlp의 조합은 정보 소비 방식을 혁신하는 강력한 도구입니다. 몇 시간짜리 영상을 몇 분 만에 핵심 내용으로 압축하고, 다양한 관점에서 분석할 수 있습니다.
이 워크플로우의 진정한 가치는:
- ⏰ 시간 절약: 긴 영상을 빠르게 파악
- 🔒 프라이버시 보호: 로컬 전사로 민감한 내용도 안전
- 🎯 맞춤 분석: 필요에 따른 다양한 분석 형태
- 🔄 재사용성: 한 번 설정하면 계속 활용
다음 단계: 여러분의 특정 용도에 맞는 alias를 만들어보세요. 연구, 학습, 업무 등 각각의 목적에 특화된 워크플로우를 구축하면 더욱 강력한 도구가 됩니다.
참고 자료: