docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -3,7 +3,7 @@
|
||||
트렌드 스나이퍼를 정해진 간격으로 반복 실행해서 패턴 데이터를 쌓아주는 무인 작업자예요. 한 번 트렌드를 보면 지금 잘 되는 영상 한 장만 보이지만, 8시간 동안 2시간마다 4번 보면 "어떤 키워드의 후크가 시간이 지나도 계속 살아남는지"가 보이기 시작합니다 — 자는 동안에 그 작업을 대신해줍니다.
|
||||
|
||||
## 어떻게 도와주나요?
|
||||
- ⏰ N시간마다 `[[trend_sniper]].py`를 자동 실행 (스나이퍼 결과는 매번 sessions/에 누적)
|
||||
- ⏰ N시간마다 `trend_sniper.py`를 자동 실행 (스나이퍼 결과는 매번 sessions/에 누적)
|
||||
- 🛌 잘 때 켜두면 아침에 4~5번분의 트렌드 스냅샷이 쌓여 있어요
|
||||
- 📊 같은 키워드라도 시간대별로 어떤 영상이 새로 떠오르는지 비교 가능
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,6 +1,6 @@
|
||||
# 💬 댓글 수집기
|
||||
|
||||
`[[youtube_account]].json`의 `WATCHED_CHANNELS`에 적은 채널들의 최근 영상에서 인기 댓글을 가져와 YouTube 에이전트의 `[[memory]].md`에 누적 저장합니다. 시청자가 실제로 어떤 단어·반응을 쓰는지가 메모리에 쌓이면, 에이전트가 다음 영상 후크나 제목을 짤 때 그 표현을 자연스럽게 참고하게 됩니다.
|
||||
`[[youtube_account|youtube_account]].json`의 `WATCHED_CHANNELS`에 적은 채널들의 최근 영상에서 인기 댓글을 가져와 YouTube 에이전트의 `[[memory|memory]].md`에 누적 저장합니다. 시청자가 실제로 어떤 단어·반응을 쓰는지가 메모리에 쌓이면, 에이전트가 다음 영상 후크나 제목을 짤 때 그 표현을 자연스럽게 참고하게 됩니다.
|
||||
|
||||
## 어떻게 도와주나요?
|
||||
- 📡 감시 채널마다 최근 N개 영상 → 인기 댓글 M개 가져오기
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@
|
||||
## 시작하기 전 체크
|
||||
- `youtube_account.json`에 `WATCHED_CHANNELS` 배열 채워두기 (예: `["@channel_a","@channel_b"]`)
|
||||
- 댓글이 꺼진 영상은 자동 스킵
|
||||
- API 비용: 채널당 [[Search]] 1회 + 영상마다 commentThreads 1회 (가벼움)
|
||||
- API 비용: 채널당 [[Search|Search]] 1회 + 영상마다 commentThreads 1회 (가벼움)
|
||||
|
||||
## 설정값 (comment_harvester.json)
|
||||
- `VIDEOS_PER_CHANNEL` — 채널마다 영상 몇 개 (기본 5)
|
||||
|
||||
@@ -1,20 +0,0 @@
|
||||
# 🔭 경쟁 채널 분석
|
||||
|
||||
`[[youtube_account]].json`의 `COMPETITOR_CHANNELS`에 적은 경쟁 채널들의 최근 떡상 영상을 모아서, 로컬 LLM에게 **지시문 형식**의 다음 액션 브리프를 받아옵니다 — "이거 해야합니다 / 저거 해야합니다 / 이건 절대 하지 마세요" 형태로 나옵니다.
|
||||
|
||||
## 어떻게 도와주나요?
|
||||
- 🔭 경쟁 채널마다 최근 N개 인기 영상(view 기준) 수집
|
||||
- 🧠 로컬 LLM이 패턴을 읽고 4섹션으로 브리프 작성:
|
||||
- 1) 지금 당장 해야 하는 것 3개
|
||||
- 2) 이번 주 시도할 것 3개 (제목 후보 포함)
|
||||
- 3) 절대 하지 말 것 1개
|
||||
- 4) 다음 영상 핵심 한 줄
|
||||
- 📨 텔레그램 설정돼있으면 자동 푸시
|
||||
|
||||
## 시작하기 전 체크
|
||||
- `youtube_account.json`의 `COMPETITOR_CHANNELS` 채워두기
|
||||
- 로컬 LLM(Ollama/LM Studio)이 켜져 있어야 함
|
||||
|
||||
## 설정값 (competitor[[_brief]].json)
|
||||
- `TOP_N_PER_CHANNEL` — 채널마다 상위 영상 몇 개 (기본 5)
|
||||
- `LOOKBACK_DAYS` — 며칠치 (기본 30)
|
||||
@@ -6,7 +6,7 @@
|
||||
- 🎬 본인 채널 최근 N개 영상 메타·통계 수집
|
||||
- 📊 조회수 **중간값** 계산 → 1.5배 이상 = 🔥 떡상, 0.5배 미만 = 🥶 부진
|
||||
- 🧭 떡상/부진 비율 보고 다음 액션 1~3개 제안
|
||||
- 📨 `[[youtube_account]].json`에 텔레그램이 설정돼있으면 보고를 메시지로도 보내줌
|
||||
- 📨 `[[youtube_account|youtube_account]].json`에 텔레그램이 설정돼있으면 보고를 메시지로도 보내줌
|
||||
|
||||
## 시작하기 전 체크
|
||||
- `youtube_account.json`의 `YOUTUBE_API_KEY` + `MY_CHANNEL_HANDLE` 또는 `MY_CHANNEL_ID` 채워야 함
|
||||
|
||||
@@ -11,7 +11,7 @@
|
||||
1. 텔레그램에서 [@BotFather](https://t.me/BotFather) 검색 → `/newbot` → 이름·핸들 정하면 `123:ABC...` 형식 토큰을 줍니다
|
||||
2. 새로 만든 봇한테 아무 메시지나 한 번 보내기 (`/start` 권장)
|
||||
3. 브라우저에서 `https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates` 열어서 `chat.id` 확인
|
||||
4. `[[youtube_account]].json`의 `TELEGRAM_BOT_TOKEN` / `TELEGRAM_CHAT_ID`에 입력
|
||||
4. `[[youtube_account|youtube_account]].json`의 `TELEGRAM_BOT_TOKEN` / `TELEGRAM_CHAT_ID`에 입력
|
||||
5. 이 도구 [▶ 실행] → 핑 메시지 받으면 끝
|
||||
|
||||
## 다른 도구에서 어떻게 쓰이나?
|
||||
|
||||
@@ -1,21 +0,0 @@
|
||||
# 🎯 트렌드 스나이퍼
|
||||
|
||||
유튜브 Data API로 최근 30일 떡상 영상을 수집하고, 로컬 LLM(Ollama/LM Studio)으로 패턴을 분석해 다음 영상 기획안(제목·썸네일·후크)을 도출합니다.
|
||||
|
||||
## 필요한 것
|
||||
- Python 3 + `pip install google-api-python-client requests`
|
||||
- `[[youtube_account]].json`에 `YOUTUBE_API_KEY` 채우기 (한 번만)
|
||||
- 로컬 LLM (Ollama 또는 LM Studio)이 켜져 있어야 함
|
||||
|
||||
## 설정값 (trend_sniper.json)
|
||||
- `TARGET_KEYWORDS` — 분석할 키워드 배열
|
||||
- (API 키·Ollama URL·모델은 공유 `youtube_account.json`에서 자동 로드)
|
||||
|
||||
## 실행 방법
|
||||
패널의 [▶ 실행] 버튼을 누르거나 터미널에서:
|
||||
```bash
|
||||
python trend_sniper.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 출력
|
||||
같은 폴더에 `trend_sniper_report.md` 누적 저장.
|
||||
Reference in New Issue
Block a user