에이전트 활용 사례
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에이전트 활용 사례

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업무·리서치구현 예제

본 유튜브 영상을 요약하고 장면까지 찾아 주는 봇

텔레그램으로 링크를 보내면 요약하고, 자막을 1분 단위로 저장해 Claude에서 해당 장면 링크까지 찾아 줘요.

n8n

사용법

  1. 작성자는 텔레그램에서 /yt 명령으로 유튜브 링크를 보내면 GPT가 요약하고, 실패하면 Gemini가 대신 요약하는 n8n 봇을 쓰고 있었어요.
  2. 요약을 나중에 찾기 어려워서, 자막을 시간 정보로 약 1분씩 잘라 영상 제목을 붙인 뒤 같은 서버의 Qdrant 데이터베이스에 저장하게 했어요.
  3. 두 번째 n8n 워크플로를 검색 도구 하나만 가진 MCP 서버로 만들어 Claude에 연결했고, 질문하면 영상의 해당 초로 가는 링크와 함께 답해요.

결과

작성자는 자막이 두 번 잘려 저장 항목 절반이 제목뿐이던 문제를 분할 크기를 2000자로 올려 고쳤대요. 같은 영상은 지우고 다시 넣게 바꿨고, 무료 Gemini가 15초 영상에 2~3분 걸리기도 해 GPT를 주로 써요.

참고사항

두 워크플로와 설정 방법은 인증 정보를 뺀 채 GitHub에 올렸다고 했어요. 검색 정확도를 잰 수치는 없어요.

출처

Reddit 원문 ↗

예시 프롬프트 · n8n

내가 본 유튜브 영상을 요약해 주고, 나중에 질문하면 해당 장면 링크까지 찾아 주는 봇을 n8n으로 만들어 주세요.

입력: 링크를 보낼 메신저 [예: 텔레그램 봇], 요약에 쓸 모델 [주 모델과 실패 시 대체 모델], 저장할 데이터베이스 [예: 내 서버의 Qdrant], 질문할 곳 [예: Claude 사용자 지정 연결]. 먼저 자막을 시간 정보와 함께 가져올 수 있는지, 데이터베이스를 외부에 공개하지 않고 쓸 수 있는지 확인해 주세요.

구현 순서: 1) 링크를 받으면 자막을 가져와 요약하고 메신저로 답한다. 2) 같은 자막을 약 1분 단위로 자르고 각 조각에 영상 제목과 시작 시각을 붙여 저장한다. 3) 저장 단계에서 조각이 다시 잘리지 않게 분할 크기를 조각보다 크게 둔다. 4) 같은 영상이 다시 들어오면 기존 조각을 지우고 넣는다. 5) 검색 도구 하나를 가진 워크플로를 만들어 질문에 맞는 조각과 시각 링크를 돌려준다.

결과물: 워크플로 두 개와 설정 안내. 먼저 영상 2개로 넣은 뒤, 저장된 조각에 제목만 있는 항목이 없는지와 같은 영상을 두 번 넣어도 조각 수가 늘지 않는지 확인해 주세요.