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YouTube Shorts 멀티 채널 자동화 플랫폼

쇼츠 콘텐츠 기획, 생성, 검수, 업로드, 문서화를 mock-first 흐름으로 운영하는 개인 자동화 플랫폼 MVP입니다.

기간운영 중
대상 저장소yt-pipeline-n8n
역할단독 개발·운영
FastAPIPostgreSQLRedisn8nStreamlitPython WorkerFFmpegRemotion

0작업자의 메모

이 프로젝트에서 중요한 것은 AI로 영상을 만든다는 말보다, 기획부터 업로드 전 검수까지 반복 가능한 작업 흐름을 어떻게 묶는지였습니다. 자동화는 사람이 보지 않아도 된다는 뜻이 아니라, 사람이 볼 지점을 더 분명히 만드는 도구였습니다.

FastAPI 제어면과 worker 흐름, 품질 검수 경계를 중심으로 정리했습니다.

1무엇을 만든 프로젝트인가

yt-pipeline-n8n은 여러 Japan-target YouTube Shorts 채널을 운영하기 위한 자동화 플랫폼 Mock MVP입니다. 외부 API 없이도 채널 생성, 영상 작업 생성, worker 처리, 승인, mock YouTube upload, Markdown docs, 주간·월간 리포트 흐름을 테스트할 수 있도록 설계되어 있습니다.

2아키텍처

Operate
운영자채널·작업 생성, 승인, 리포트 확인
Streamlit dashboard운영 화면과 수동 승인 흐름
n8nwebhook/cron 기반 자동화 트리거
Control Plane
FastAPI backend작업 상태, 승인, docs/upload orchestration
PostgreSQL채널, 영상 작업, 실행 상태 저장
Redisfuture queue/coordination 경계
Worker Plane
Python Workerbackend에서 작업을 pull해 무거운 생성·렌더링 수행
Provider routingmock, TTS, image, CLI fallback 선택
FFmpeg · Remotion영상 렌더링과 asset 처리
Output
Approval docsMarkdown 문서와 주간·월간 리포트
Mock uploadYouTube 업로드 경로를 mock-first로 검증
ai_qualitytopic, script, metadata, fact check 품질 규칙

핵심은 제어면과 실행면을 분리해 worker 머신이 켜져 있을 때만 무거운 생성·렌더링을 pull 방식으로 처리하는 구조입니다.

3포트폴리오에서 보여줄 포인트

단순 스크립트가 아니라 운영 제어면과 worker 실행면을 분리한 구조입니다. 로컬 mock-first 경로로 위험을 낮추고 n8n 자동화와 Streamlit 운영 화면, media rendering 흐름, AI 품질 규칙을 함께 다룬 점을 보여줄 수 있습니다.

4검증 기준

원본 자료

이 플랫폼으로 운영 중인 일본 시장 대상 YouTube 채널 11개 (2026년 6월 기준):

30秒で世界史 · 日本の今 · ランキング30秒 · 30秒マネー · サムライフットボール · 30秒でIT · 1日1成長 · 脳の話JP · ブランド研究所 · 世界ニュース30秒 · 30秒レシピ

역사·시사·랭킹·경제·축구·IT·자기계발·뇌과학·브랜드·뉴스·레시피로 장르를 나눠 한 사람이 여러 채널을 병렬 운영합니다. 다채널을 혼자 굴릴 수 있다는 것 자체가 이 자동화 흐름이 실제로 돌아간다는 증거입니다.