10. YouTube 영상이 30분 만에 블로그 글이 되는 과정 (subagents - 실전편)
이전 이야기
이전 글에서 youtube-content-analyzer, business-strategist 같은 전문가 AI 직원을 만났고,
/agents 명령어로 직접 만드는 법을 배웠어요.
이번엔 실제 사용이다.
"그래서 실전에선 어떻게 쓰는데?"
이전 글 보고 나서 이런 생각 들지 않았나요?
"youtube-content-analyzer 하나 만드는 건 알겠어.
근데 이걸로 뭘 할 수 있는데?
블로그 글 하나 쓰려면 에이전트 하나만으론 부족하지 않아?"
정확한다.
실제 업무는 에이전트 하나로 끝나지 않아요.
실전 예시: IMI WORK OSMU 파이프라인
제 실제 워크플로우를 보여드릴게요.
목표: YouTube 영상 → 블로그 발행 (이미지 포함)
Before (수작업):
- 영상 시청: 15분
- 내용 정리: 2시간
- 글쓰기: 2시간
- 이미지 제작: 1시간
- 발행 준비: 30분
- 총 6시간
After (에이전트 릴레이):
- 자동화: 25분 (에이전트들)
- 내 작업: 5분 (질문 응답만)
- 총 30분
어떻게 가능할까요?
실제 작업 흐름 (30분)
배경: 평소 상황
저는 n8n으로 YouTube RSS 피드를 모니터링해요.
[n8n 자동화]
→ YouTube 새 영상 발견
→ 텔레그램에 알림
💬 [텔레그램 알림]
"새 영상: '비개발자를 위한 AI 자동화 팁 5가지'"
나: "오, 이 영상 괜찮네? 블로그 글로 써야겠다."
→ Claude Code 열기
Step 0: 트리거 (00:00)
나: "이 YouTube 영상 분석해서 블로그 글로 만들어줘"
URL: https://youtube.com/watch?v=abc123
이제부터 6개 에이전트가 릴레이처럼 일한다.
Step 1: youtube-content-analyzer (00:00 → 00:04, 4분)
이 에이전트가 하는 일:
- YouTube 영상 자막 추출
- 핵심 포인트 3-5개 정리
- 메타데이터 수집
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "youtube-content-analyzer 에이전트를 실행합니다"
[4분 소요...]
✅ 분석 완료!
영상 정보:
- 제목: "비개발자를 위한 AI 자동화 팁 5가지"
- 채널: AI Insider
- 길이: 15분 32초
핵심 포인트:
1. AI 자동화는 반복 작업부터 시작하라
2. 툴보다 워크플로우가 중요하다
3. 작은 성공 경험이 핵심이다
→ 다음 에이전트로 자동 전달
Step 2: experience-bridge (00:04 → 00:09, 5분)
이 에이전트가 하는 일:
- 핵심 포인트 분석
- 내 경험 연결 질문 3-7개 생성
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "experience-bridge 에이전트를 실행합니다"
[1분 소요...]
💭 질문 3개:
Q1: "AI 자동화는 반복 작업부터"
→ 카페 운영에서 자동화한 반복 작업이 있나요?
Q2: "툴보다 워크플로우가 중요"
→ 어떤 워크플로우를 만들었나요?
Q3: "작은 성공 경험이 핵심"
→ 첫 자동화 성공 순간은 언제였나요?
⚠️ 여기서 잠깐 멈춤 - 나의 응답을 기다려요.
내 응답 (00:09 → 00:14, 5분)
나:
Q1: 메뉴판 업데이트를 n8n + Ghost API로 자동화했어요.
Notion에 메뉴 입력 → Ghost 블로그 자동 업데이트.
Q2: Notion(입력) → n8n(감지) → Ghost API(업데이트).
이 워크플로우로 1시간 작업이 2분으로 줄었어요.
Q3: 첫 자동 발행 성공했을 때.
"정말 자동으로 올라갔네?" 하고 놀랐어요.
→ 다음 에이전트로 전달
Step 3: imi-work-persona-writer (00:14 → 00:21, 7분)
이 에이전트가 하는 일:
- YouTube 인사이트 + 내 경험 융합
- IMI WORK 브랜드 보이스 적용
- 2500자+ 마크다운 생성
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "imi-work-persona-writer 에이전트를 실행합니다"
[7분 소요...]
✅ 블로그 글 작성 완료! (2,800자)
제목: "카페에서 배운 AI 자동화의 진짜 의미"
[미리보기]
메뉴판 업데이트는 항상 스트레스였습니다.
Notion에 입력 → 수작업으로 디자인 → 블로그 업로드...
1시간씩 걸리던 작업이었죠.
"AI 자동화는 반복 작업부터"라는 말이 정확했습니다...
SLUG: ai-automation-cafe-workflow
다음 단계: SEO 최적화
→ 다음 에이전트로 자동 전달
Step 4: seo-optimizer (00:21 → 00:23, 2분)
이 에이전트가 하는 일:
- SEO 친화적 제목 생성 (≤35자)
- 메타 설명 (≤150자)
- 키워드 최적화
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "seo-optimizer 에이전트를 실행합니다"
[2분 소요...]
✅ SEO 최적화 완료!
최적화된 제목:
"AI 자동화 카페 적용, 1시간→2분 워크플로우" (26자)
메타 설명:
"비개발자 카페 대표가 Notion+n8n으로 메뉴 업데이트 자동화한
실제 사례. 작은 성공부터 시작하는 AI 자동화 워크플로우" (145자)
키워드:
AI 자동화, 카페 운영, n8n, 워크플로우, 메뉴 관리
→ 다음 에이전트로 자동 전달
Step 5: osmu-image-generator (00:23 → 00:26, 3분)
이 에이전트가 하는 일:
- 블로그용 이미지 2종 생성
- Feature 이미지 (1200×630)
- Content 이미지 (800×450)
- OSMU 패키지 폴더 구조 생성
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "osmu-image-generator 에이전트를 실행합니다"
[3분 소요...]
✅ 이미지 생성 완료!
저장 위치:
assets/images/ai-automation-cafe-workflow/
├── ghost/
│ ├── feature.png (1200×630) ✅
│ └── content-1.png (800×450) ✅
└── image-manifest.json ✅
다음 단계: Ghost 발행 준비
→ 다음 에이전트로 자동 전달
Step 6: ghost-validator (00:26 → 00:27, 1분)
이 에이전트가 하는 일:
- 이미지 패키지 존재 확인
- 파일 해상도 검증
- Ghost 발행 준비 완료 체크
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "ghost-validator 에이전트를 실행합니다"
[1분 소요...]
✅ 검증 완료!
- feature.png: 1200×630, 245KB ✅
- content-1.png: 800×450, 128KB ✅
- image-manifest.json: 정상 ✅
Ghost 발행 준비 완료!
→ 다음 에이전트로 자동 전달
Step 7: ghost-publisher (00:27 → 00:30, 3분)
이 에이전트가 하는 일:
- Ghost Admin API 인증
- 이미지 업로드
- Draft 상태로 발행
내가 볼 수 있는 화면:
Claude: "ghost-publisher 에이전트를 실행합니다"
[3분 소요...]
🎉 Ghost 발행 완료!
Post ID: 67890
상태: Draft (검토 대기)
URL: https://blog.imiwork.com/ghost/#/editor/post/67890
업로드된 이미지:
- Feature 이미지: ✅
- Content 이미지 1: ✅
다음: Draft 확인 후 Publish 클릭
완료!
결과 요약 (00:30)
✅ 블로그 포스트 완성
✅ SEO 최적화 완료
✅ 갤러리급 이미지 2종
✅ Ghost CMS Draft 상태
Before: 6시간
- 영상 시청: 15분
- 내용 정리: 2시간
- 글쓰기: 2시간
- 이미지 제작: 1시간
- 발행 준비: 30분
After: 30분
- 자동화: 25분 (에이전트 7개)
- 내 작업: 5분 (Q&A 응답만)
절약: 5시간 30분
에이전트 릴레이 시각화
[YouTube URL]
↓ 4분
[youtube-content-analyzer]
→ 자막 추출 + 핵심 포인트
↓ 1분
[experience-bridge]
→ 질문 3-7개 생성
↓ 5분 (내 응답)
[imi-work-persona-writer]
→ 브랜드 보이스 변환
↓ 7분
[seo-optimizer]
→ SEO 메타 최적화
↓ 2분
[osmu-image-generator]
→ 갤러리급 이미지
↓ 3분
[ghost-validator]
→ 패키지 검증
↓ 1분
[ghost-publisher]
→ Ghost 발행
↓
[✅ 완성] 30분 총 소요
핵심 포인트
1. 에이전트 하나로는 안 돼요
❌ 하나의 슈퍼 에이전트 (youtube-to-blog-agent)
→ 자막 추출도 하고
→ 글쓰기도 하고
→ 이미지도 만들고
→ SEO도 하고
→ 발행도 하고...
→ 결과: 무겁고 불안정
✅ 7개 전문가 에이전트 (릴레이)
→ 각자 잘하는 일만
→ 결과를 다음 에이전트에게 전달
→ 결과: 가볍고 안정적
2. 사용자 개입은 최소화
내가 한 일:
1. YouTube URL 입력 (5초)
2. 질문 3개 응답 (5분)
3. Draft 확인 후 발행 (30초)
에이전트가 한 일:
1. 자막 추출 (4분)
2. 질문 생성 (1분)
3. 글쓰기 (7분)
4. SEO 최적화 (2분)
5. 이미지 생성 (3분)
6. 검증 (1분)
7. 발행 (3분)
핵심: 내가 할 일은 맥락 전달과 최종 검토만!
3. 데이터는 자동으로 흘러요
youtube-content-analyzer
→ JSON 출력
experience-bridge
→ JSON 입력 + 사용자 응답
imi-work-persona-writer
→ Markdown 출력 + SLUG
seo-optimizer
→ SEO 메타데이터
osmu-image-generator
→ image-manifest.json
ghost-validator
→ 검증 결과
ghost-publisher
→ Ghost Post URL
핵심: 에이전트 간 데이터 전달이 자동이에요!
"내 업무에 적용하려면?"
Q1: "나는 카페도 안 하는데 이게 도움 돼?"
A: OSMU는 예시일 뿐이에요. 릴레이 구조가 핵심이다.
예시 1: 시장 조사 보고서
[WebFetch: 경쟁사 분석]
↓
[business-strategist: 인사이트 추출]
↓
[report-writer: 보고서 작성]
↓
[presentation-generator: PPT 생성]
예시 2: 뉴스레터 발행
[rss-collector: 이번 주 뉴스 수집]
↓
[topic-analyzer: 핵심 주제 선정]
↓
[newsletter-writer: 뉴스레터 작성]
↓
[email-sender: 구독자 발송]
핵심: "어떤 일을 자동화할까?"가 중요해요.
Q2: "에이전트가 7개나 필요해?"
A: 아니요! 필요한 만큼만 쓰면 돼요.
간단한 예시 (2개):
[youtube-content-analyzer]
↓
[notion-saver]
중간 예시 (4개):
[youtube-content-analyzer]
↓
[experience-bridge]
↓
[blog-writer]
↓
[seo-optimizer]
복잡한 예시 (7개): 제 OSMU 시스템
핵심: 작게 시작 → 필요하면 추가
Q3: "에이전트 순서는 어떻게 정해?"
A: 작업 흐름을 따라가면 돼요.
질문 3개:
1. 입력이 뭔가요? (YouTube URL, 텍스트, 이미지...)
2. 중간 과정이 뭔가요? (분석, 변환, 생성...)
3. 출력이 뭔가요? (블로그 글, 보고서, 이미지...)
예시:
입력: YouTube URL
↓
중간: 자막 추출 → 분석 → 글쓰기 → 이미지 → SEO
↓
출력: Ghost 블로그 글
핵심: 종이에 흐름도 그려보면 순서가 보여요!
실전 팁
팁 1: 작게 시작하세요
❌ 처음부터 7개 에이전트 구축
→ 복잡하고 디버깅 어려움
✅ 2개부터 시작 → 테스트 → 추가
→ 단계별 검증 가능
예시:
Phase 1: youtube-content-analyzer만 만들기
→ 자막 추출 제대로 되나?
Phase 2: experience-bridge 추가
→ 질문 생성 자연스러운가?
Phase 3: 글쓰기 에이전트 추가
→ 브랜드 보이스 맞나?
팁 2: 중간 결과를 확인하세요
각 에이전트 실행 후 결과 확인:
youtube-content-analyzer 실행
→ 결과 확인: "핵심 포인트 맞나?"
experience-bridge 실행
→ 결과 확인: "질문이 유용한가?"
imi-work-persona-writer 실행
→ 결과 확인: "글이 자연스러운가?"
핵심: 중간 확인으로 품질 관리!
팁 3: SLUG로 관리하세요
SLUG: ai-automation-cafe-workflow
파일 구조:
assets/images/ai-automation-cafe-workflow/
├── ghost/
├── naver/
└── instagram/
markdown: ai-automation-cafe-workflow.md
왜 SLUG?
- ✅ 파일명 통일
- ✅ 검색 쉬움
- ✅ URL 친화적
핵심 정리
실전에서는 에이전트가 릴레이처럼 일해요
에이전트 1 → 에이전트 2 → 에이전트 3 → 완성
각 에이전트는 전문가예요
❌ 만능 에이전트 하나
✅ 전문가 에이전트 여러 개
사용자는 맥락 전달만 하면 돼요
내 역할:
1. 입력 (YouTube URL)
2. 질문 응답 (5분)
3. 최종 검토 (30초)
작게 시작 → 점진적 확장
Phase 1: 2개 에이전트
Phase 2: 4개 에이전트
Phase 3: 7개 에이전트 (필요하면)
다음 편 예고
"6시간 → 30분으로 줄었네. 좋아!
근데... 매일 반복되는 작업도 있는데?"
OSMU 파이프라인은 이미 자동화되어 있어요.
하지만 매일 쓰는 커맨드는요?
나: "어제 작업 내역이랑 todos 안 맞아! 체크해서 업데이트해줘!"
Claude: "네, 확인하겠습니다..."
다음날:
나: "또 체크해줘!"
Claude: "네..."
또 다음날:
나: "또..."
매일 반복 요청하는 게 있다면?
다음 편에서는 슬래시 커맨드 × 서브에이전트 고급 연결을 배워요:
- /daily-review 하나로 Todos 자동 싱크
- 매일 반복 요청 → 완전 자동화
- "깜빡하면 누락" → "절대 안 놓침"
📝 참고 자료
- 이전 글: "복잡한 일을 맡기는 AI 직원" (서브에이전트 사용편)
- 이전 글: "내 업무 전용 AI 만들기" (서브에이전트 만들기편)