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YouTube Shorts 멀티 채널 자동화 플랫폼

쇼츠 콘텐츠 기획, 생성, 검수, 업로드, 문서화를 하나의 흐름으로 묶은 개인 자동화 플랫폼입니다. 개발·테스트는 mock-first로 진행합니다.

기간운영 중

대상 저장소yt-pipeline-n8n

역할단독 개발·운영

FastAPIPostgreSQLRedisn8nStreamlitPython WorkerFFmpegRemotion

0승인 단계를 남긴 이유

기획부터 업로드 전 검수까지 반복되는 단계를 하나의 작업 흐름으로 묶었습니다. 사람이 판단해야 하는 지점은 업로드 승인 단계에 남겼습니다.

FastAPI 제어면과 worker 흐름, 품질 검수 경계를 중심으로 정리했습니다.

1실제로 운영한 흐름

yt-pipeline-n8n은 여러 Japan-target YouTube Shorts 채널을 운영하기 위한 자동화 플랫폼입니다. 개발과 테스트는 mock-first로 설계해, 외부 API 없이도 채널 생성, 영상 작업 생성, worker 처리, 승인, mock YouTube upload, Markdown docs, 주간·월간 리포트 흐름을 끝까지 검증할 수 있습니다.

이 구조 위에서 일본 시장 대상 채널 11개를 혼자 병렬 운영하고 있습니다(2026.06 기준).

2아키텍처

Streamlit과 n8n 운영 화면이 FastAPI 제어면과 PostgreSQL·Redis 상태 저장소를 거쳐 Python worker, FFmpeg·Remotion 출력으로 이어지는 구조 — 승인·상태 관리는 제어면에 두고 무거운 생성·렌더링은 worker가 pull하는 실행면으로 분리했습니다.

Control Plane: FastAPI backend, PostgreSQL, Redis, n8n, Streamlit dashboard
Worker Plane: backend API에서 작업을 pull해 무거운 생성·렌더링을 처리하는 Python worker
Provider Pipeline: mock provider를 기본으로 두고 TTS, 이미지, 렌더링, CLI fallback 경로를 분리
Quality Pack: topic research, script, metadata, fact check, image, revision을 위한 ai_quality/ 규칙

3제어면과 실행면을 나눈 이유

승인과 상태 관리는 FastAPI 제어면에 두고, 생성·렌더링은 worker가 작업을 가져가 처리하게 했습니다. 외부 API가 없어도 mock provider로 전체 흐름을 먼저 확인한 뒤 실제 provider를 연결할 수 있습니다.

4검증 기준

README 기준 mock provider로 end-to-end runbook을 검증할 수 있습니다.
Worker prompt, CLI fallback, content quality 관련 작업은 ai_quality/ 규칙을 적용해야 합니다.
공개 산출물에는 환경 변수 예시의 민감 정보, 로컬 secret path, 계정성 값을 복사하지 않아야 합니다.

★운영 근거

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

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2026년 6월 기준, 이 플랫폼에서 일본 대상 11개 채널의 기획·검수·운영 상태를 관리합니다.