AI 쇼츠 자동화, 주제 하나만 던지면 대본부터 영상까지 나옵니다

한 줄 핵심

레퍼런스 분석부터 주제 선정, 영상·음성 생성, 편집, 스킬화까지 묶어 AI 쇼츠 제작 전 과정을 자동화하는 실전 워크플로우를 보여주는 영상이다.

시간별 요약

1. 0:00
   소개 쇼츠 제작의 전체 흐름을 레퍼런스 분석, 주제 선정, 영상·음성 생성, 편집, 자동화까지 순서대로 직접 구현하며 끝까지 자동화하는 방법을 다룬다.
2. 0:37
   레퍼런스 분석 VS Code와 Claude Code로 기준이 되는 채널을 분석해 파일로 저장하고, 채널의 구조만 가져오되 내용은 그대로 복제하지 않기 위해 분야를 바꾸는 전략을 세운다.
3. 1:22
   주제 선정 모수를 넓히기 위해 영어로 제작하고, 건축 대신 자연과학 미스터리로 방향을 바꾼 뒤 랜덤 주제를 뽑아 대본 작성까지 이어지게 만든다.
4. 2:04
   영상 생성 주로 쓰는 모델인 Google의 OmniFlash를 Haxfield에서 활용해 쇼츠용 영상을 만들고, Claude로 멀티샷 프롬프트를 생성해 9:16 비율과 8초 길이로 여러 컷을 한 번에 뽑는다.
5. 4:13
   음성 생성 11labs V3로 나레이션을 만들고, 대본 중간에 오디오 태그를 넣어 속삭임이나 뜸 들이기 같은 표현까지 제어한 뒤 바로 음성 생성으로 연결한다.
6. 4:54
   편집 CapCut에 영상과 음성을 올려 컷과 나레이션을 맞추고, 유료 자동 자막 대신 오디오를 추출해 Vrew로 SRT를 만든 다음 Claude로 대본과 비교해 완성도 높은 자막 파일을 만든다.
7. 6:08
   자동화 채널 분석, 대본 규칙, 영상·음성 생성 규칙을 하나의 매뉴얼로 묶어 Claude Code의 스킬로 만들고, 이후에는 사람이 프롬프트를 넣고 조립만 하는 구조로 반복 생산한다.

실무 인사이트

• AI 쇼츠 자동화의 핵심은 개별 도구 선택보다, 분석→대본→생성→편집 순서를 텍스트 규칙으로 표준화해 재사용 가능하게 만드는 데 있다.
• 레퍼런스의 형식만 참고하고 주제는 바꾸는 방식이 복제를 피하면서도 빠르게 채널 실험을 시작하는 현실적인 접근이다.
• 영상 생성보다 자막과 편집의 마무리 비용이 크므로, SRT 생성과 대본 검증을 자동화하면 제작 속도와 품질을 함께 끌어올릴 수 있다.