요즘 AI로 롱폼 영상을 만드는 크리에이터들이 많습니다. 하지만 직접 실행해 보면 생각보다 손이 많이 갑니다. 대본을 써야 하고, 이미지 프롬프트를 하나하나 작성해야 하고, 이미지를 한 장씩 생성해서 일일이 저장해야 할 뿐만 아니라 영상 편집까지 하려면 반나절이 금방 갑니다. 자동화를 원하는 분들이 많지만, 자동화는 오래 걸리는 부분에 생산성을 올리는 게 목적이어야지 “바이브 코딩으로 프로그램 만들기” 자체가 목적이 되면 안 됩니다. 주객전도입니다. 이 글에서는 직접 사용하고 있는 최적의 무료 조합을 안내합니다. 복잡한 설정 없이 이 순서대로 따라하면 롱폼 영상 하나가 빠르게 완성됩니다. 더보기

2026년의 AI 유튜브를 이야기할 때 가장 흔한 오해는 두 가지입니다. 첫째, “이제 레드오션이라 늦었다"는 말입니다. 둘째, “결국 돈 쓰는 사람이 이긴다"는 말입니다. 이번에 묶어 본 네 편의 영상은 이 두 주장에 동시에 반박합니다. 다만 중요한 조건이 하나 있습니다. 무료 툴을 쓴다고 해서 자동으로 성공하는 것이 아니라, 기획 - 대본 - 시각 일관성 - 영상화 - 편집 - 정책 대응이 한 묶음으로 돌아가야 한다는 점입니다.12 이 글은 각 영상을 따로 요약하지 않습니다. 대신 네 소스를 하나의 제작 스택으로 다시 조립합니다. 어떤 부분은 제작자 경험담으로 받아들여야 하고, 어떤 부분은 공식 문서로 교차 검증할 수 있는지도 함께 나눠서 보겠습니다. 더보기

이 영상의 핵심은 “무료 툴을 몇 개 안다"가 아닙니다. 오히려 기획 프롬프트를 구조화하고, 이미지 생성을 자동화하고, 캐릭터 일관성을 다시 고정한 뒤, 마지막에 영상·음성·편집을 한 줄로 이어 붙이는 생산 라인 을 만드는 데 있습니다. 발표자는 이를 통해 유료 강의나 고정 구독 비용 없이도 AI 영상 채널을 굴릴 수 있다고 주장합니다. 근거 영상 물론 이 주장을 그대로 “완전 무비용, 완전 자동"으로 받아들이면 곤란합니다. 영상 안에서도 크레딧 낭비를 막기 위해 설정을 꺼야 한다고 말하고, 마음에 안 드는 컷이나 어색한 음성은 다시 생성해야 한다고 여러 번 강조합니다. 그래서 이 글은 과장된 마케팅 문구를 반복하는 대신, 이 영상이 실제로 제시한 자동화 체인과 그 안의 병목 을 단계별로 해부해 보겠습니다. 근거 영상 더보기

웹 스크래핑은 데이터 수집의 핵심 기술이지만, 정적 페이지와 동적 페이지, 다양한 anti-bot 시스템 등으로 인해 복잡도가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 등장한 Scrapling은 단일 요청부터 대규모 크롤링까지 처리하는 적응형 웹 스크래핑 프레임워크를 제공합니다. 더보기

Claude Code의 hooks는 “언젠가 LLM이 알아서 하겠지”가 아니라, 특정 시점에 특정 검사를 반드시 실행하도록 만드는 장치입니다. 이 글은 공식 문서의 참조 스키마를 기준으로, 어떤 이벤트가 있고(언제 발화하고), matcher가 무엇을 필터링하며, 훅이 어떤 방식으로 Claude Code의 동작을 허용/차단/계속 작업 유도 할 수 있는지까지 한 번에 정리합니다. 핵심은 2가지입니다. 훅은 명령(Exit code) 과 구조화된 JSON 출력 두 축으로 동작을 제어합니다. “차단 가능 여부”는 이벤트마다 다릅니다. PreToolUse는 실행 전이라 차단이 되지만 PostToolUse는 실행 후라 차단이 아닌 피드백 으로 작동합니다. 더보기