명령 프롬프트나 터미널 창을 열고 아래와 같이 명령어를 순서대로 입력하여 작업 폴더를 만들고 Claude Code 에이전트를 가동합니다.

도구가 실행되면 대화 상자에 원하는 자동화 명세를 한국어로 전달합니다. "폴더 안에 있는 원고(input.txt)를 읽고, 60초 분량의 나레이션 대본(shorts_voice.txt), 미드저니용 화면 프롬프트(shorts_scenes.json), 그리고 자막용 타임라인(shorts_timeline.csv)으로 나누어 주는 파이썬 코드를 작성해 줘." 명령을 접수한 AI는 프로젝트 폴더 구조를 파악하고 가동할 수 있는 소스코드를 빌드합니다.

작성할 스크립트 파일명은 split_pipeline.py로 지정하며, 텍스트 분석에 필요한 정규표현식 모듈과 데이터 처리를 위한 모듈이 포함됩니다.

import os
import json
import re

DEFAULT_INPUT = '인공지능 코딩 도구인 Claude Code가 출시되었습니다.\n터미널 안에서 개발자와 대화하며 파일 수정과 명령 실행을 직접 처리합니다.\n이를 활용하면 복잡한 환경 설정 없이도 단 5분 만에 실시간 알림봇이나 자동화 파이프라인을 만들 수 있습니다.\n코딩을 모르는 초보자도 말로 지시하기만 하면 즉시 실행 가능한 앱을 만들어낼 수 있어서 1인 개발과 프로젝트 진행이 한결 용이해집니다.'

def split_shorts_pipeline(input_path, voice_path, scenes_path, timeline_path):
    if not os.path.exists(input_path):
        with open(input_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(DEFAULT_INPUT.strip())
        print('기본 테스트 원고 파일 생성 완료: ' + input_path)

    with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read().strip()

    sentences = [s.strip() for s in re.split(r'[.!?\n]', text) if s.strip()]
    total_sentences = len(sentences)
    chunk_size = max(1, total_sentences // 3)
    
    scenes_data = []
    voice_lines = []
    timeline_lines = ['Scene,StartTime,Duration,Narration']
    
    keyword_translations = {
        'Claude Code': 'A futuristic glowing robot helper coding in a dark command terminal, neon lights',
        '알림봇': 'An alarm bell ringing with digital waves on a smartphone screen, high contrast tech style',
        '자동화': 'A beautiful conveyor belt processing glowing files and data packets in a modern digital factory',
        '초보자': 'A friendly hand clicking a single button on a sleek computer monitor, clean design',
        '프로젝트': 'A creative workspace with dual monitors displaying web applications, cozy lighting'
    }

    current_time = 0.0
    for i in range(3):
        start_idx = i * chunk_size
        end_idx = (i + 1) * chunk_size if i < 2 else total_sentences
        group = sentences[start_idx:end_idx]
        
        if not group:
            continue
            
        narration = ' '.join(group)
        scene_no = i + 1
        duration = len(narration) * 0.15
        
        prompt = 'A modern tech concept illustration, high contrast, clean minimalist art'
        for kr_word, en_desc in keyword_translations.items():
            if kr_word in narration:
                prompt = en_desc
                break
                
        voice_lines.append('[Scene ' + str(scene_no) + '] ' + narration)
        
        scenes_data.append({
            'scene': scene_no,
            'visual_prompt': prompt,
            'duration_seconds': round(duration, 1)
        })
        
        timeline_lines.append('Scene ' + str(scene_no) + ',' + str(round(current_time, 1)) + ',' + str(round(duration, 1)) + ',\'' + narration + '\'')
        current_time += duration

    with open(voice_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n\n'.join(voice_lines))
        
    with open(scenes_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(scenes_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
    with open(timeline_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n'.join(timeline_lines))

    print('--- 3단 분할 파이프라인 작동 완료 ---')
    print('1. 나레이션 대본 저장 완료: ' + voice_path)
    print('2. 화면 연출 프롬프트 저장 완료: ' + scenes_path)
    print('3. 편집용 타임라인 저장 완료: ' + timeline_path)

if __name__ == '__main__':
    split_shorts_pipeline('input.txt', 'shorts_voice.txt', 'shorts_scenes.json', 'shorts_timeline.csv')

이 코드는 input.txt 파일이 폴더 내부에 없을 때 오류를 내는 대신 디폴트 문장을 작성하도록 조치되어 초기 실행 오류를 방지합니다. 대화창에서 작성이 마무리된 후 빌드가 성공하면, 소스코드 비교 및 수정을 위한 터미널 명령을 통해 세부 사항을 조율할 수 있습니다.

작업 공간에 다음 설정이 기록된 규칙 파일을 추가해 둡니다.

이렇게 설정해 놓으면 새로운 원고 텍스트를 제공하고 변환을 맡겼을 때도 매끄러운 톤을 유지하고, 정해진 시간 제약을 준수하면서 결과물을 생성할 수 있습니다.

이미지 생성에 쓰이는 영문 묘사문을 동적으로 번역 API와 연동하면 호출 제한이나 추가 비용 등의 문제가 발생하기도 합니다. 초기 구현 단계에서는 자주 다루는 중요 키워드를 파이썬 내부 사전에 고정해 두는 편이 가볍고 안정적인 운영을 돕습니다.

명령줄 창에 아래의 명령을 차례대로 수행해 스크립트를 동작시키고 각 산출물의 상태를 확인해 줍니다.

하나의 긴 문장이었던 원고가 세 장치로 분할되어 텍스트와 JSON 구조에 어긋남 없이 보관되어 있어야 합니다. shorts_voice.txt는 구어체 대본을 담고 있어야 하며, shorts_scenes.json은 이미지 생성에 적절한 영어 설명문을 제공해야 합니다. 자막 관리에 쓰이는 csv 파일 역시 각 콤마를 경계로 시간대와 나레이션이 들어맞아야 정상 가동된 것입니다.

긴 블로그 본문에서 대본을 발췌하고 매번 이미지 설명문을 번역기로 돌려가며 작업했던 번거로운 절차는 이제 간소해집니다. 터미널 중심의 빌드 환경과 단일 파이썬 스크립트를 연동해 두면, 원본 글을 투입하고 아주 빠르게 숏폼 콘텐츠에 적합한 데이터 구조로 변환할 수 있는 작업 흐름이 구성됩니다.

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