YouTube Shorts Factory

AI 뉴스, 개발 팁, GitHub 트렌딩, 오픈소스 소개, 커스텀 토픽을 YouTube Shorts 숏츠 영상으로 자동 제작합니다. NotebookLM 팟캐스트 오디오를 나레이션으로 사용합니다.

스크립트 위치

~/.hermes/scripts/youtube_shorts_factory.py

사용법

기본 (AI 뉴스 자동 수집)

python3 ~/.hermes/scripts/youtube_shorts_factory.py --type ai_news

콘텐츠 타입

| 타입 | 옵션 | 설명 |
|------|------|------|
| ai_news | --type ai_news | HN + Reddit에서 AI 뉴스 자동 수집 |
| dev_tip | --type dev_tip | 사전 정의 개발 팁에서 랜덤 선택 |
| github_trending | --type github_trending | GitHub 트렌딩 레포 자동 수집 |
| opensource | --type opensource | 오픈소스 도구 자동 수집 |
| custom | --type custom --topic "토픽" | 커스텀 토픽 (필수: --topic) |

전체 옵션

python3 ~/.hermes/scripts/youtube_shorts_factory.py \
  --type custom \
  --topic "제목" \
  --extra "추가 설명 텍스트" \
  --no-upload    # 업로드 생략 (테스트용)
  --no-bgm       # BGM 생략
  --output-dir /tmp/output  # 출력 디렉토리 (기본: /tmp/icbm_shorts)

파이프라인

콘텐츠 수집 → 대본 생성 → NotebookLM 노트북 생성 → 소스 추가 → 팟캐스트 오디오 생성 → 59초 트림 → 배경 이미지 → ffmpeg 영상 조합 → YouTube 업로드

Step 1: 콘텐츠 수집 + 대본 생성

• ai_news: HN top 30 + r/artificial + r/MachineLearning에서 AI 키워드 매칭
• dev_tip: 사전 정의된 개발 팁 15개에서 랜덤 선택
• github_trending: GitHub Trending HTML 스크래핑 + Notion DB 기반 중복 방지 (이미 업로드한 repo 자동 제외)
• opensource: Product Hunt + GitHub trending 백업
• custom: --topic과 --extra로 대본 구성
• 대본 구조: Hook → Body → CTA (구독 유도)

Step 2: NotebookLM 팟캐스트 오디오 생성

• 소스 텍스트로 NotebookLM 노트북 생성
• 팟캐스트(audio) 생성 요청 (--format brief, --language ko)
• artifact poll로 폴링하여 완료 대기 (최대 10분)
• 오디오 다운로드 후 59초로 자동 트림
• 노트북 자동 삭제 (정리)

Step 3: 배경 이미지 (Pillow)

• 1080x1920 (9:16) 세로형
• 다크 그라디언트 배경 + 글로우 이펙트
• ICBM 로고 + 타입 뱃지 + Hook/Body/CTA 텍스트
• 해시태그 + 구독 유도 바

Step 4: ffmpeg 영상 조합

• 정지 이미지 + 팟캐스트 오디오 → MP4 (libx264 + AAC)
• 최대 59초 자동 제한

Step 5: YouTube 업로드

• ~/.hermes/skills/creative/youtube-uploader/scripts/upload.py 사용
• 제목: {타입} | ICBM #{YYYY-MM-DD}
• 카테고리: 28 (Science & Tech)
• 프라이버시: public

의존성

| 항목 | 경로 | 비고 |
|------|------|------|
| notebooklm CLI | ~/.hermes/venv-notebooklm/bin/notebooklm | Python 3.13 venv |
| Pillow | venv site-packages (sys.path injection) | 시스템 Python 3.9에서 사용 |
| ffmpeg | 시스템 ffmpeg | 필수 |
| ffprobe | 시스템 ffprobe | 필수 |
| upload.py | ~/.hermes/skills/creative/youtube-uploader/scripts/ | YouTube 업로드 |

색상 테마

| 타입 | Primary | Accent | Glow |
|------|---------|--------|------|
| ai_news | (30, 64, 175) | (96, 165, 250) | (59, 130, 246) |
| dev_tip | (22, 101, 52) | (74, 222, 128) | (34, 197, 94) |
| github_trending | (100, 50, 150) | (167, 139, 250) | (139, 92, 246) |
| opensource | (120, 53, 15) | (251, 146, 60) | (249, 115, 22) |
| custom | (30, 58, 95) | (56, 189, 248) | (14, 165, 233) |

중복 방지 (GitHub Trending)

github_trending 타입 실행 시 Notion 🔥 GitHub Trending DB를 조회하여 이미 YouTube에 업로드한 repo를 자동 제외합니다.

Notion DB 설정

• DB ID: 33f76f2e-9097-8176-a537-d40ebb476ef9
• 속성: Uploaded (checkbox), UploadDate (date), VideoTitle (rich_text)

동작 흐름

• GitHub Trending에서 전체 repo 수집
• Notion DB에서 Uploaded=true인 repo URL 목록 조회
• 중복 repo 제외 후 첫 번째 후보 선택
• YouTube 업로드 성공 시 Notion에 Uploaded=true + UploadDate + VideoTitle 마킹
• 모든 repo가 이미 업로드된 경우 "새 repo 없음"으로 종료

알려진 문제

| 문제 | 원인 | 해결 |
|------|------|------|
| 팟캐스트 생성 시간 | NotebookLM 서버 처리 시간 (3~10분) | --no-upload로 먼저 테스트 |
| 팟캐스트가 59초 초과 | brief 포맷도 길 수 있음 | 자동 59초 트림 처리됨 |
| 소스 처리 안됨 | NotebookLM 서버 지연 | 60초 대기 후 진행 |
| YouTube 업로드 실패 | cryptography 모듈 호환성 | --no-upload 후 수동 업로드 |

출력

• 영상: {output_dir}/output_bgm_{timestamp}.mp4
• 썸네일: {output_dir}/thumbnail.png
• 나레이션: {output_dir}/narration_{timestamp}.mp3
• 배경: {output_dir}/background_{timestamp}.png