한국GPT협회 표준교재

916. 영상 콘텐츠로 만드는 업무 매뉴얼

강의·교육·회의 영상을 음성 추출과 STT(자동 음성 인식)로 텍스트화한 뒤,
AI가 표준 템플릿에 맞춰 차시별 표준 교재(업무 매뉴얼)로 재구성합니다. 영상을 보지 않은 사람도 문서만으로 이해할 수 있게 만듭니다.
대상 산업 교육 · 출판 · 기업 사내교육(HRD)
대상 직무 교육기획 · 지식관리 · 매뉴얼 담당
사용 도구 ffmpeg · faster-whisper(STT) · AI 에이전트
데이터 강의 영상 + STT 텍스트

기존의 업무 범위와 방법

사내에는 교육 강의, 세미나, 회의, 제품 시연 등 수십~수백 시간 분량의 영상이 계속 쌓입니다. 그러나 영상은 "보관"될 뿐 "지식"으로 활용되지 못하는 경우가 대부분입니다. 영상을 매뉴얼로 정리하려 해도 다음 한계에 부딪힙니다.

PROBLEM 1영상은 남지만 내용은 검색되지 않음

몇 시간짜리 영상 안의 특정 설명을 다시 찾으려면 처음부터 돌려봐야 합니다. 텍스트가 아니어서 검색·인용·재편집이 불가능합니다.

PROBLEM 2매뉴얼화에 드는 막대한 수작업

영상을 보며 받아쓰고, 요약하고, 목차를 잡아 문서로 만드는 데 영상 길이의 몇 배 시간이 듭니다. 분량이 많으면 사실상 엄두를 못 냅니다.

PROBLEM 3교육을 못 들은 사람은 접근 불가

강의를 직접 들은 사람만 내용을 압니다. 신규 입사자나 다른 부서는 같은 지식을 얻지 못해, 교육 효과가 참석자 개인에게만 남습니다.

문제의 본질. 영상 콘텐츠의 문제는 "자료가 없어서"가 아니라, "풍부한 내용이 영상 안에 갇혀 텍스트 자산이 되지 못해서" 발생합니다. 본 사례는 영상을 텍스트로 풀고, AI가 그것을 읽어 누구나 읽고 이해할 수 있는 표준 매뉴얼로 재구성하는 흐름을 만든 시도입니다.

AI 활용 방법

영상 한 편을 "영상 → 음성 → 텍스트 → 표준 매뉴얼"로 흘려보내는 파이프라인을 구성합니다. 반복 가능한 자동 흐름이라, 영상이 수십 편이어도 같은 방식으로 한 번에 처리됩니다.

① 영상·요구사항 준비
처리할 영상을 규칙적인 이름으로 모으고, "어떤 매뉴얼을, 누구를 위해, 어떤 목차로 만들지"를 사람이 먼저 정의합니다. AI는 파일 개수·길이·환경(도구)을 점검해 작업 규모를 산정합니다.
② 음성 추출 + STT
AI 에이전트가 영상에서 음성만 분리(ffmpeg)한 뒤, 오픈소스 STT 모델(faster-whisper)로 한국어 텍스트와 자막을 자동 생성합니다. 수 시간 분량도 사람 개입 없이 처리됩니다.
③ 표준 프롬프트로 AI 집필
사람이 설계한 표준 교재 템플릿(고정된 8개 섹션) 프롬프트에 각 영상의 대본을 넣으면, AI가 대본을 읽고 개요·본문·실습·요약을 갖춘 매뉴얼로 재구성합니다.
④ 검증 · 자산화
완성된 매뉴얼의 개수·구조·완결성을 점검하고, 목차와 재사용 절차를 정리해 "다음 영상이 와도 그대로 반복"할 수 있는 자산으로 남깁니다.
VIDEO
강의 영상
mp4 · 다수 편
AUDIO
음성 추출
ffmpeg
STT
텍스트 변환
faster-whisper
LLM
표준 템플릿 집필
8섹션 매뉴얼
DOC
표준 매뉴얼
검증 · 재사용
설계 원칙 — 원본과 해석의 분리. 영상 대본(원본)은 그대로 보존하고, 매뉴얼(가공물)은 언제든 다시 만들 수 있게 둡니다. 같은 대본이라도 템플릿·목적을 바꿔 다시 돌리면 다른 형태의 문서(요약본·교육안·업무 절차서)가 나옵니다. 원본은 자산으로, 가공물은 재생성 가능한 결과물로 다루는 것이 핵심입니다.

AI 활용 결과물

영상 대본과 완성된 표준 매뉴얼

왼쪽은 영상에서 자동 변환된 STT 대본이고, 오른쪽은 같은 대본을 표준 템플릿 프롬프트로 재구성한 매뉴얼의 목차입니다. 흐트러진 말뭉치가 구조화된 문서로 바뀝니다.

STT 대본 — lecture_03.txt (자동 변환)
…그래서 이제 이 기능을 쓰면요, 문서를 자동으로 정리할 수 있거든요.
한번 해볼게요. 여기서 이렇게 누르면 표가 이렇게 만들어지죠.
어 이게 중요한 건데, 이 부분을 잘 봐두셔야 돼요.
자 그러면 다음으로 넘어가서…
— 발화 그대로라 구조·맥락이 정리돼 있지 않음
완성 매뉴얼 — 오피스 툴 자동화.md (목차)
1. 강의 개요 — 주제 · 핵심 요약
2. 학습 목표
3. 사전 지식 · 준비물
4. 본문 — 주제별 소단원 상세
5. 실습 가이드 — 따라 하기
6. 핵심 요약(표)   7. 용어 정리   8. 자주 묻는 질문

한 편의 영상에서 나오는 세 가지 자산

영상 하나를 처리하면 서로 다른 용도로 쓰이는 세 종류의 산출물이 함께 남습니다.

ASSET 1음성 파일(mp3)

영상에서 분리한 음성. 이동 중 청취·재전사 등에 재사용할 수 있는 가벼운 원본입니다.

ASSET 2STT 대본(txt · 자막 srt)

검색·인용이 가능한 텍스트 원본과, 영상 위치를 찾아가는 타임코드 자막. 매뉴얼의 근거 자료가 됩니다.

ASSET 3표준 매뉴얼(문서)

8개 섹션으로 구조화된 최종 결과물. 교육을 듣지 않은 사람도 읽고 따라 할 수 있는 업무 매뉴얼입니다.

핵심 동작 흐름. ① 영상에서 음성 추출 → ② STT로 대본 생성 → ③ 표준 템플릿 프롬프트로 매뉴얼 집필 → ④ 개수·구조·완결성 검증 → ⑤ 목차와 재사용 절차로 정리. 영상이 여러 편이면 이 흐름이 편마다 반복되어 한 번에 매뉴얼 세트가 완성됩니다.

업무자동화 효과

EFFECT 1매뉴얼 제작 시간의 획기적 단축

영상을 보며 받아쓰고 정리하던 며칠 분량의 작업이, 자동 전사와 AI 집필로 크게 압축됩니다. 수십 시간짜리 영상 세트도 하루 안에 문서화할 수 있습니다.

EFFECT 2교육 지식의 조직 자산화

참석자 개인에게만 남던 강의 내용이 검색 가능한 문서가 되어, 신규 입사자 온보딩·타 부서 공유·업무 매뉴얼 등 여러 곳에 재사용됩니다.

EFFECT 3일관된 품질의 표준 문서

모든 영상이 같은 8섹션 템플릿으로 정리되어, 편마다 형식이 제각각이던 문제가 사라지고 시리즈 전체의 완성도가 균일해집니다.

확장성. 이 파이프라인은 강의 영상에만 쓰이지 않습니다. 회의 녹화, 고객 상담, 제품 시연, 웨비나 등 말이 오가는 모든 영상·음성에 그대로 적용해, 회의록·상담 요약·제품 사용 매뉴얼·FAQ 등으로 확장할 수 있습니다.

자동화 과정

여기서는 이 매뉴얼 세트를 실제로 만든 과정을, 누구나 재현할 수 있는 바이브코딩 10단계로 나누어 자세히 설명합니다. 바이브코딩은 사람이 코드를 직접 짜는 대신 AI 에이전트에게 자연어로 지시해 코드를 작성·실행하게 하는 방식입니다. 영상 파일을 나눠 실습할 수 없으므로, 각 단계에서 우리가 실제로 하는 고민·활동과 AI에게 건네는 프롬프트를 화면 형태로 그대로 담아 시연과 실습을 대신합니다.

이번 사례의 규모. 사내 AI 교육 강의 영상 33편(약 57.7시간) → 음성 34편 → STT 대본 34편 → 표준 매뉴얼 15편(약 82만 자). 사용 환경은 일반 노트북(Windows) + 그래픽카드(NVIDIA RTX 4050) 한 대였습니다.

10단계 전체에서 사람은 "무엇을·어떤 기준으로" 만들지 정의하고, AI는 그 정의대로 변환·집필을 반복 실행합니다. 아래 표가 그 역할 분담의 전체 지도입니다.

단계사람이 하는 일 (판단·정의)AI가 하는 일 (실행·반복)
1. 폴더 만들고 AI 실행빈 작업 폴더 생성, 그 안에서 AI 에이전트 실행해당 폴더를 작업 공간으로 인식하고 대기
2. 소스 영상 넣기mp4를 모아 넣고, 내용이 드러나는 이름으로 정리파일명으로 내용·순서·묶음 파악
3. 요구사항 정의목적·독자·구조·제약을 입력 → DESIGN.md로 저장요구사항을 설계 문서로 정리
4. 플랜모드 계획@DESIGN.md 인용, "계획 세워줘" + 플랜모드 승인읽기전용으로 조사, 개발 계획 제시
5. 도구 탐색변환·STT 도구를 질문으로 파악(기준: 정확도·속도·비용)후보 도구·오픈소스 비교·추천
6. 워크플로우 정의자원 배치·병렬 구조 승인단계·의존성·병목 정리
7. 도구 코딩원칙(멱등·재개 등) 지시추출·STT 스크립트 작성·실행
8. 작성 프롬프트 설계8섹션 구조·제약 설계프롬프트대로 매뉴얼 집필
9. 자동화 실행실행 승인, 처리 순서 지휘추출·STT·집필 병렬 실행
10. 결과 검증표본 품질 확인, 완료 판단개수·구조·무결성 자동 점검
이해

준비와 설계 (1–6단계)

1단계 — 작업 폴더를 만들고 그 안에서 AI 에이전트 실행

고민할 점. AI 코딩 에이전트(예: Claude Code, Codex)는 실행된 폴더 안의 파일만 보고 작업합니다. 그래서 가장 먼저 빈 작업 폴더를 하나 만들고, 그 안에서 에이전트를 실행합니다. 이 폴더가 AI의 "작업 공간(맥락 경계)"이 됩니다 — 폴더 밖 파일은 건드리지 않으므로 안전하고, 관련 파일만 모여 있어 AI가 집중합니다.

사람은 폴더를 만들고 터미널에서 에이전트를 실행합니다. AI는 그 폴더를 작업 공간으로 인식하고 첫 지시를 기다립니다.

$ mkdir 미래엔-강의-아카이브 # ① 빈 작업 폴더 생성 $ cd 미래엔-강의-아카이브 # ② 그 폴더로 이동 $ claude # ③ 폴더 안에서 AI 에이전트 실행 (또는 codex) ● Claude Code cwd: ~/미래엔-강의-아카이브 ───────────────────────────────────────────── 준비되었습니다. 이 폴더에서 무엇을 만들까요?
노하우 — 폴더가 곧 '맥락의 경계'. 프로젝트마다 폴더를 따로 두면 AI가 다른 작업의 파일과 섞이지 않습니다. 원본(영상)은 이 폴더에 두되 수정·삭제하지 않는 원본으로 취급하면, 문제가 생겨도 언제든 처음부터 다시 돌릴 수 있습니다.

2단계 — 소스 영상(mp4)을 넣고 '내용이 보이는' 이름으로 정리

고민할 점. 폴더에 처리할 영상 파일들을 넣습니다. 이때 파일 이름이 곧 AI가 읽는 메타데이터입니다. 영상1.mp4처럼 지으면 AI는 순서도 주제도 알 수 없지만, 번호 + 주제 + (파트) + 날짜 규칙으로 지으면 AI가 파일명만 보고 어떤 강의인지, 몇 차시인지, 어떤 파트인지 스스로 파악합니다.

사람은 영상을 모아 규칙적으로 이름 짓고, AI는 그 이름으로 내용·순서·묶음을 판단합니다.

✗ 나쁜 예영상1.mp4  ·  녹화_최종.mp4  ·  KakaoTalk_2026.mp4
✓ 좋은 예미래엔-비디오-01공통교육1-1_20260313.mp4
✓ 좋은 예미래엔-비디오-03공통교육3-오피스툴자동화_20260327.mp4
✓ 좋은 예미래엔-비디오-07특화-편집디자인-교정교열_20260429.mp4
$ ls *.mp4 | wc -l 33 # 강의 영상 33편이 폴더에 준비됨
노하우 — 이름이 좋으면 설명이 필요 없다. 파일명에 차시·주제가 담겨 있으면, AI에게 "이건 3차시 오피스 자동화 강의야"라고 따로 설명하지 않아도 됩니다. 나중에 대본·매뉴얼 파일도 같은 규칙을 물려받아 정렬·검색이 쉬워집니다.

3단계 — 요구사항을 정의해 프롬프트로 입력하고 DESIGN.md로 저장

고민할 점. "무엇을, 누구를 위해, 어떤 구조로, 무엇은 하지 말고, 언제 끝난 것으로 볼지"를 정리해 AI에게 입력합니다. 그리고 이 내용을 DESIGN.md(설계 문서)라는 파일로 저장하게 합니다. 이렇게 문서로 남겨 두면, 이후 모든 작업에서 AI가 이 기준을 계속 참조할 수 있습니다.

사람이 요구사항을 프롬프트로 전달하면, AI가 정리해 설계 문서로 만듭니다.

강의 영상들을 차시별 표준 매뉴얼(.md)로 만들 거야. 아래 요구사항을 정리해서 DESIGN.md 파일로 저장해줘. · 독자: 강의를 듣지 않은 임직원 (문서만으로 이해·실습 가능해야 함) · 구조: 8개 섹션 고정 — 개요/학습목표/준비물/본문/실습/요약/용어/FAQ · 제약: 강의에 없는 내용은 지어내지 말 것 (충실성) · 완료 기준: 모든 차시가 8섹션을 갖추고 내용이 잘리지 않음
+ 첨부전송 ▸
● AI 요구사항을 정리해 설계 문서를 저장했습니다. ✎ 생성: DESIGN.md ── 목표 · 대상 독자 · 산출물 구조(8섹션) · 제약 · 완료 기준 포함
노하우 — 요구사항은 '문서'로 남긴다. 요구사항을 대화로만 말하면 대화가 길어질수록 흐려집니다. DESIGN.md로 저장해 두면 언제든 이 파일을 가리키며 "이 기준대로 해줘"라고 할 수 있어, 여러 작업에 걸쳐 일관성이 유지됩니다.

4단계 — DESIGN.md를 '@'로 인용해 플랜모드로 개발 계획 세우기

고민할 점. 곧바로 실행하지 않고, 먼저 계획부터 세웁니다. 앞서 만든 설계 문서를 @DESIGN.md처럼 인용하며 "이 설계로 개발 계획을 세워줘"라고 지시하고, 플랜모드(읽기 전용)를 켭니다. 플랜모드에서 AI는 파일을 만들거나 실행하지 않고, 폴더와 환경만 조사해 계획을 제시합니다. 사람이 그 계획을 검토·승인한 뒤에야 실제 작업이 시작됩니다.

사람은 @인용 프롬프트로 계획을 요청하고 승인하며, AI는 읽기전용으로 조사해 단계별 계획을 내놓습니다.

@DESIGN.md 이 설계 문서를 기준으로, 영상들을 표준 매뉴얼로 만드는 개발 계획을 세워줘. 아직 실행하지 말고 계획만.
◑ 플랜모드 ON읽기 전용전송 ▸
● AI (플랜모드 — 파일 변경 없음) 폴더를 조사했습니다: mp4 33편 확인, 총 길이 약 57.7시간. 제안 계획 1) mp4 → mp3 음성 추출 4) 표준 프롬프트로 매뉴얼 집필 2) mp3 → STT 대본 생성 5) 개수·구조 검증 3) 도구·모델 선택 6) 재사용 스크립트로 정리 — 이 계획으로 진행할까요? (승인 시 실행 시작)
노하우 — 플랜모드는 '안전한 정찰'. 큰 작업일수록 바로 실행하면 위험합니다. 읽기전용으로 먼저 조사·계획하게 하면, 잘못된 방향으로 파일을 대량 생성하는 실수를 막습니다. @인용은 "이 문서를 근거로 삼아라"라고 맥락을 딱 고정해 주는 효과가 있습니다.

5단계 — 활용 가능한 도구를 '질문하며' 파악·수집

고민할 점. 계획을 실행하려면 도구가 필요한데, 어떤 도구가 있는지 모를 수 있습니다. 이때 AI에게 물어보며 후보를 모으고 좁힙니다. "mp4에서 음성만 빼는 방법과 코드, 장단점은?", "음성을 텍스트로 바꾸는(STT) 도구·라이브러리는? 오픈소스도 있어? 음질·속도는 어때?"처럼 대화로 파악합니다. 선택 기준은 정확도·속도·비용·오픈소스 여부입니다.

mp4 영상에서 음성만 뽑아 mp3로 저장하려고 해. 어떤 방법·도구가 있고, 코드는 어떻게 돼? 장단점도 알려줘.
AI표준 도구는 ffmpeg입니다. 명령 한 줄이면 됩니다 — ffmpeg -i 입력.mp4 -vn 출력.mp3. 무료·오픈소스이고 매우 빠르며, 품질·채널·샘플레이트를 옵션으로 조절할 수 있습니다. 단점은 명령형 도구라 옵션을 익혀야 한다는 점입니다.
그럼 그 음성을 텍스트(STT)로 바꾸는 도구·라이브러리는 뭐가 있어? 오픈소스도 있어? 음질(정확도)·속도는 어때?
AI대표적으로 ① OpenAI Whisper(오픈소스, 정확도 높음) ② faster-whisper(같은 모델을 4~5배 빠르게, 오픈소스) ③ 클라우드 STT API(설치 없이 간편하나 유료·업로드 필요)가 있습니다. 한국어는 large-v3 / large-v3-turbo 모델이 정확하고, GPU가 있으면 속도가 크게 빨라집니다.
우린 노트북에 GPU(6GB)가 한 대 있어. 정확도·속도·비용을 같이 보면 뭐가 제일 맞아?
AI비용 0(오픈소스) + 로컬 처리(외부 업로드 없음) + 6GB에 적재 가능하면서 빠른 조합으로 faster-whisper의 large-v3-turbo를 GPU(float16)로 쓰는 것을 추천합니다. 정확도는 대형 모델급, 속도는 실시간의 수십 배입니다.
노하우 — 모르면 물어보고, '기준'으로 좁힌다. 도구를 미리 다 알 필요는 없습니다. 대화로 후보를 넓힌 뒤, 정확도·속도·비용·오픈소스·보안(외부 업로드 여부)이라는 기준으로 우리 상황(노트북·GPU 6GB)에 맞는 하나로 좁히면 됩니다. 이 과정 자체가 "활용 가능한 도구를 파악·수집"하는 활동입니다.

6단계 — 워크플로우(작업 흐름) 정의

고민할 점. 고른 도구들을 어떤 순서로, 무엇을 동시에 돌릴지 설계합니다. 서로 다른 자원을 쓰는 일은 겹쳐서 시간을 아끼되, 같은 자원을 두 작업이 다투지 않게 합니다. 음성 추출은 CPU, STT는 GPU, 매뉴얼 집필은 AI가 하므로 이 셋을 겹쳐 돌릴 수 있습니다.

CPU
음성 추출
ffmpeg (여러 편 순차)
GPU
STT 전사
프로세스 1개만(충돌 방지)
AI
매뉴얼 집필
차시별 병렬 · STT와 겹침
이번 사례의 배치. 추출(CPU)과 STT(GPU)는 자원이 달라 동시에 돌렸습니다. 단, GPU 메모리가 6GB뿐이라 STT는 프로세스 1개로 제한했습니다. 매뉴얼 집필은 GPU와 무관하므로, STT가 도는 동안 먼저 완성된 차시부터 집필을 시작해 전체 시간을 줄였습니다. 사람이 이 배치를 승인하면, AI가 그대로 실행 순서를 짭니다.
사례

도구 코딩과 변환 시연 (7–8단계)

7단계 — 워크플로우 단계별 도구 코딩

이 단계가 바이브코딩의 핵심입니다. 사람은 코드를 직접 쓰지 않고, 지켜야 할 원칙을 말로 지시합니다. 아래처럼 요청하면 AI가 실제 스크립트를 작성합니다.

계획대로 mp4 → mp3 추출 스크립트를 만들어줘. 조건: · 이미 mp3가 있으면 건너뛰기(다시 돌려도 안전하게 — 멱등) · 음성만, 적당한 품질로
◐ 실행모드전송 ▸
도구 코딩 6원칙(사람이 지시할 것).멱등·재개 — 끝난 건 건너뛴다(죽어도 다시 실행하면 이어서). ② 원자적 쓰기 — 임시 파일에 쓴 뒤 이름 변경(반쪽짜리를 완료로 오인 방지). ③ 작은 샘플 먼저 검증. ④ 백그라운드+로그. ⑤ 실패 격리. ⑥ 후처리(알려진 오류 정리). 이 원칙만 말하면 구체적 코드는 AI가 씁니다.

① 음성 추출(ffmpeg) — AI가 만든 스크립트. "이미 있으면 건너뛰기"가 반영돼 다시 돌려도 안전합니다.

음성 추출 — 신규 영상만 (bash)
for f in *.mp4; do
  out="${f/비디오/오디오}"; out="${out%.mp4}.mp3"
  if [ -f "$out" ]; then continue; fi          # 이미 있으면 건너뜀(멱등)
  ffmpeg -i "$f" -vn -acodec libmp3lame -q:a 4 -ac 1 "$out"
done

② STT 전사(faster-whisper) — 완성본만 최종 이름으로 남기는 원자적 쓰기가 핵심입니다.

STT 전사 — 핵심 부분 (python)
from faster_whisper import WhisperModel
import os

model = WhisperModel("large-v3-turbo", device="cuda", compute_type="float16")

for mp3 in 미전사_목록:
    segments, info = model.transcribe(
        mp3, language="ko", beam_size=5,
        vad_filter=True,              # 무음 구간 제거(오인식 감소)
    )
    with open(대본+".tmp", "w", encoding="utf-8") as f:   # 임시 파일에 먼저
        for seg in segments:
            f.write(seg.text.strip() + "\n")
    os.replace(대본+".tmp", 대본)     # 완성본만 최종 이름으로(원자적)
반드시 — 전체 전에 "1편으로 검증". 34편을 다 돌리기 전에 짧은 영상 1편만 먼저 전사해 봤습니다. 결과: 28.6분 오디오를 1.3분에 처리(약 22배속), 품질도 또렷. 이 1분짜리 확인이 잘못된 설정으로 몇 시간을 날릴 위험을 없앴습니다.

한 편의 영상이 매뉴얼이 되기까지 — 변환 3단계

같은 강의 한 편이 영상(mp4) → 음성(mp3) → 대본(txt) → 매뉴얼(md)로 바뀌는 실제 모습입니다. 형식이 바뀔수록 용량은 줄고, 활용도는 올라갑니다.

MP4
원본 영상
약 725 MB · 63분
MP3
음성 추출
약 32 MB
TXT
STT 대본
약 6만 자
MD
표준 매뉴얼
8섹션 문서
① 미래엔-비디오-03공통교육3.mp4
영상 (원본)
강사가 화면을 보여주며 오피스 툴 자동화를 시연.
→ 재생만 가능. 특정 설명을 찾으려면 63분을 돌려봐야 함. 검색·인용 불가.
② 03공통교육3.mp3 + 대본.txt
음성 + 대본 (중간)
"…엑셀에서 이 매크로를 누르면 자동으로 표가 정리돼요…"
→ 텍스트라 검색·인용 가능. 단, 발화 그대로라 구조는 없음.
③ 공통교육3-오피스툴자동화.md
표준 매뉴얼 (최종)
## 4. 본문 › 엑셀 매크로로 표 자동 정리
1) 개발도구 탭 열기 2) 매크로 기록 3) 실행
→ 안 들은 사람도 순서대로 따라 할 수 있는 문서.

8단계 — 일관성을 위한 '교재 작성 프롬프트' 만들기

고민할 점. 매뉴얼이 여러 편이어도 같은 형식·품질을 갖게 하는 비결은, 하나의 표준 작성 프롬프트를 만들어 영상마다 재사용하는 것입니다. 프롬프트도 코드입니다. 사람이 구조(8섹션)와 제약(창작 금지)을 설계하면, AI가 그 틀대로 각 대본을 매뉴얼로 바꿉니다.

표준 매뉴얼 작성 프롬프트 (영상마다 재사용)
# 역할 당신은 사내 교육의 '표준 매뉴얼'을 집필하는 전문 작성자입니다. # 입력 아래는 강의 영상의 STT 대본입니다. 자동 인식이라 일부 오타가 있을 수 있으니 문맥으로 자연스럽게 정리하되, 강의에 없는 내용은 새로 지어내지 마세요. # 목표 이 강의를 듣지 않은 사람도 문서만 읽고 이해·실습할 수 있도록, '업무 매뉴얼' 수준으로 상세하고 체계적으로 작성합니다. # 출력 형식 (아래 8개 섹션 고정) 1. 강의 개요 2. 학습 목표 3. 사전 지식·준비물 4. 본문(주제별 상세) 5. 실습 가이드 6. 핵심 요약(표) 7. 용어 정리 8. 자주 묻는 질문 # 대본 [영상 STT 대본 붙여넣기]
노하우 — 프롬프트가 '표준 양식'입니다. 구조(8개 섹션)를 고정해 두면 영상이 10편이든 50편이든 모든 매뉴얼이 같은 목차 골격을 갖습니다. 형식의 일관성은 사람이 만든 이 프롬프트에서 나옵니다. "강의에 없는 내용 금지" 같은 제약은 품질을 지키는 안전장치가 됩니다.
실습

실행과 검증 (9–10단계)

9단계 — 자동화 실행(도구 코드 + 프롬프트 적용)

이제 7단계의 도구와 8단계의 프롬프트를 결합해 실제로 돌립니다. 오래 걸리는 작업은 백그라운드로 실행하고, 파일 하나가 전사될 때마다 그 차시의 집필을 먼저 시작합니다(오버랩). AI가 추출·전사·집필을 병렬로 수행하고, 사람은 순서와 방향만 지휘합니다.

이제 전체를 실행해줘. 추출 → STT 순으로 돌리고, 대본이 끝난 차시부터 표준 프롬프트로 매뉴얼을 만들어. 오래 걸리니 백그라운드로 진행하고 상황을 알려줘.
◐ 실행모드전송 ▸
진행 상황판 (실행 중)
[음성 추출] ████████████████████ 24 / 24 완료
[STT 전사] ████████████████░░░░ 28 / 34 (약 22배속)
[매뉴얼 집필] ██████████░░░░░░░░░░ 8 / 15 (전사 끝난 차시부터 착수)
→ 세 작업이 동시에 진행되어 GPU가 노는 시간이 없다.
사람은 지휘, AI는 연주. 사람은 "어떤 영상부터, 어떤 순서로" 처리할지 큰 흐름을 정하고, 대본 읽기와 문서 작성이라는 반복 작업은 AI가 병렬로 수행합니다. 대본이 준비된 차시부터 매뉴얼이 하나씩 완성됩니다.

10단계 — 결과물 검증

고민할 점. "됐다"고 말하기 전에 자동 점검 + 표본 육안 검사를 합니다. AI가 개수·구조·빈 파일을 자동으로 확인하고, 사람이 몇 편을 실제로 읽어 품질을 판단합니다.

완료 검증 — 개수·무결성·구조·재현성
$ ls 미래엔-오디오-*.mp3 | wc -l      → 34    # 음성
$ ls 01_STT_대본/*.txt | wc -l        → 34    # 대본(.srt도 34)
$ ls 02_교재/*.md | wc -l             → 15    # 최종 매뉴얼
$ 빈(0바이트) 대본 검사              → 없음
$ 각 매뉴얼의 섹션(##) 개수          → 모두 8개 (구조 일치)
$ 스크립트 재실행(dry-run)           → "추출 0 / 전사 0" (멱등 확인)
검증 항목확인 내용결과
개수입력 대비 음성·대본·매뉴얼 수34 · 34 · 15 일치
무결성비어 있는 파일 없는지0건
구조모든 매뉴얼이 8개 섹션인지전부 충족
완결성문서가 잘리지 않고 끝났는지(표본)이상 없음
재현성다시 실행해도 안전(멱등)한지확인됨
마무리 — 한 번 만들면 계속 쓴다. 검증이 끝나면 전체 목차를 만들고, 스크립트와 프롬프트를 도구 폴더에 정리해 둡니다. 이후 새 강의 영상이 들어오면 같은 절차를 그대로 실행해 매뉴얼을 추가할 수 있습니다. 즉, 일회성 작업이 아니라 조직이 계속 쓰는 매뉴얼 생산 파이프라인이 됩니다. 이 전체 과정에서 변하지 않는 원리는 하나입니다 — 사람은 '무엇을·어떤 기준으로'를 정의하고, AI는 그 정의대로 '실행·반복'한다.