매일 쏟아지는 최신 기술 정보들을 일일이 찾아보는 것은 즐겁지만 꽤 많은 시간을 투자해야하는 일입니다.
저는 이를 해결하기 위해 n8n, OpenAI, Apify를 결합하여 관심 채널의 영상을 자동으로 요약하고 구글 문서(Google Docs)로 리포팅하는 시스템을 구축했습니다.
n8n workflow
1. 매일 새벽 4시, 새로운 영상목록 자동 수집 (Cron & API)
시스템의 시작은 n8n의 Cron 트리거입니다. 매일 새벽 4시, 제가 설정해둔 주요 기술 채널(NVIDIA, AMD, Cloud Native 등)의 최신 업로드 목록을 스캔합니다. 수집된 영상 제목과 URL은 1차적으로 구글 시트에 차곡차곡 쌓입니다.
2. 동영상 스크립트 추출 (Apify 활용)
단순한 요약을 넘어 깊이 있는 분석을 위해 Apify의 youtube-video-transcript 액터를 활용합니다. 영상의 자막 데이터를 텍스트로 추출하여 AI가 읽을 수 있는 ‘원재료’를 준비하는 과정입니다.
Apify는 웹사이트의 데이터를 수집(스크래핑)하거나 브라우저 기반의 반복적인 업무를 자동화할 수 있도록 돕는 클라우드 기반의 웹 자동화 및 데이터 추출 플랫폼입니다.
apify – youtube video transcript – api endpoints
위에 post url 의 token=토큰값 을 아래 bearer token에 복사해서 붙여넣어준다.
3. OpenAI chatGPT를 통한 기술 인사이트 도출 (핵심 섹션)
이 자동화의 꽃은 바로 AI를 통한 분석입니다. 단순히 내용을 줄이는 것이 아니라, 미리 설정한 프롬프트에 따라 기술적 시사점을 도출합니다.
[실제 자동화 보고서에 담기는 분석 예시] * GPU 아키텍처 비교 분석: NVIDIA H100(NVLink 900 GB/s) 대비 AMD Instinct MI300X(Infinity Fabric 896 GB/s)의 대역폭 효율성 및 오픈 스탠다드(UALink) 호환성 검토. * 인프라 설계 가이드: 8-GPU NVSwitch 노드 구성 시 6U~10U 상면 확보 및 전력/냉각(CRAH 직풍 등) 필요성 요약. * 소프트웨어 스택: AMD ROCm의 최신 업데이트와 K8S Device Plugin 연동 이슈 체크.
4. Google Docs 보고서 생성 및 알림
분석된 결과는 Google Docs API를 통해 문서화됩니다. 깔끔하게 정리된 보고서가 생성되면, 최종적으로 이메일 및 디스코드 알림을 통해 저에게 전달됩니다. 출근길에 스마트폰으로 ‘오늘의 기술 리포트’를 읽는 것으로 하루를 시작하게 됩니다.
생성된 보고서 예)
작성 팁 (Cloud Architect의 관점)
이 자동화 시스템은 제가 운영 중인 k3s 클러스터 위에서 n8n 워크플로우로 돌아가고 있습니다. 인프라 설계자라면 단순히 정보를 소비하는 것을 넘어, 그 정보를 수집하고 가공하는 과정 자체를 자동화하고 최적화하는 것에서 큰 희열을 느끼실 겁니다.
다음 포스팅에서는 n8n 워크플로우의 구체적인 JSON 노드 설정값을 공유해 보겠습니다.
본 구축기는 ”샘 호트만“님의 n8n 강의를 참고하였습니다
감사합니다. 참고 https://youtube.com/@ai.sam_hottman?si=j1Nu8PDAmShRpixZ
yw Yang