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RSS 기반 자동 숏폼 생성 Pipeline 구축을 통한 콘텐츠 제작 자동화
RSS Feed to YouTube Short: Build the Full Pipeline
AI 요약
Context
RSS 피드의 신규 아티클을 YouTube Short로 변환하는 과정에서 발생하는 수동 작업의 비효율성 해결 필요. 텍스트 추출부터 영상 합성 및 업로드까지 이어지는 엔드투엔드 워크플로우의 자동화 구조 설계.
Technical Solution
- n8n 기반의 RSS Trigger를 통한 이벤트 드리븐 방식의 파이프라인 진입점 구축
- LLM을 활용해 60초 제한이라는 제약 사항에 맞춘 120-180 단어 분량의 스크립트 최적화
- TTS API 연동을 통한 텍스트 데이터의 오디오 스트림 변환 및 저장소 업로드
- FFmpeg Micro API를 활용하여 배경 영상과 오디오의 합성을 처리하는 서버리스 렌더링 구조 채택
- @text-overlay 가상 옵션을 통한 폰트 렌더링 및 라인 브레이킹 처리의 자동화
- YouTube Data API 연동을 통한 최종 결과물의 업로드 큐 자동 전송
실천 포인트
1. 플랫폼별 시간 제한(60초)에 따른 입력 데이터의 글자 수 제한 로직 설계
2. 고비용 렌더링 작업을 외부 API(FFmpeg Micro)로 위임하여 인프라 부하 감소
3. n8n과 같은 워크플로우 도구를 통한 단계별 서비스 간 결합도 분리(Decoupling)