HTML5 드래그가 터치에서 동작 안 하는 문제 — 카드마다 상태 드롭다운을 두어
터치로도 컬럼 이동 가능. 데스크톱은 드래그 유지(드롭다운은 모바일/터치에서만 노출).
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Channel 에 country 추가(YouTube snippet.country 저장), 추천 채널 region 으로 기존 채널
백필(POST /api/channels/backfill-country), /channels 에 국가 탭+카운트 필터.
선택 영상 보기 버튼 한글화.
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querySelector('i')가 lucide 치환 후 null→TypeError로 시각 토글이 첫 카드에서 멈춰
전체 선택이 안 되는 것처럼 보였음. querySelector('svg, i') + null 가드로 수정.
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- 목록 API status 파라미터(NEW|EXCLUDED|REGISTERED), POST /{id}/restore(→NEW)
- recommend.html: 헤더 '제외 목록' 토글로 EXCLUDED 채널 보기, 카드에 '복원' 버튼
(제외 보기에선 등록/제외 대신 복원+채널이동만), 지역 탭은 그대로 적용
검증: 제외→EXCLUDED 목록 노출→복원→NEW 복귀 end-to-end 확인.
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- region 을 채널 국가가 아닌 '검색 발견 지역(regionCode)'으로 태깅(UNKNOWN 해소)
- upsert: 같은 배율이면 갱신(지역 등 메타 최신화)
- recommend.html: 전체/KR/JP/US 탭으로 필터, 등록/제외 시 목록 갱신
검증: 재발굴 후 KR14·JP7·US1 로 분포, 탭 필터 동작.
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지역(KR,JP,US) 인기 Shorts 주기 검색 → 작은구독자·고배율 떡상 채널 발굴 →
RecommendedChannel 저장 → /recommend 페이지에서 등록/제외. 쿼터 가드·기존 검색 재사용.
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URL자막 버튼 제거에 따라 안내문/placeholder의 'URL자막' 언급 삭제,
미사용 함수 extractScript/translateToEditor 제거(copyToEditor는 유지).
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AI 자막(음성/화면) 기능이 번역을 대체해 중복되는 버튼 3개 삭제.
원본 다운로드·자막 추출(음성)·받은 원본 삭제·영상 업로드·에디터로 복사는 유지.
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화면(Gemini)·음성 패널에서 원문과 한국어 번역을 함께 보여줘 비교 가능하게 함.
- ScriptResponseDto.Segment: original 필드 추가(NON_NULL)
- Gemini 프롬프트/스키마: original(화면 원문) + text(한국어 번역) 둘 다 요청,
text 는 반드시 한국어(영어 방지) 명시
- rework.html: 각 줄에 한국어(위)+원문(아래 회색) 표시, 음성 패널은 Whisper 원문 사용
검증: 470 화면자막 → 원문 일본어 + 한국어 번역 + 진행형 타임스탬프 정상.
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원인: Gemini 2.5 Flash의 thinking(타임스탬프 추론)+JSON 출력이 자막 많은 영상에서
출력 토큰을 초과해 JSON이 잘림 → 0개 또는 타임스탬프 전부 0.
- maxOutputTokens 65536(최대)로 상향 — thinking+JSON 잘림 방지(핵심)
- temperature 0 — 일관성
- 프롬프트: 시작/끝 시각 정확히, 전부 0 금지, 누락 없이 추출하도록 보강
- 빈 결과면 최대 3회 재시도(영상이해 비결정성 보완)
검증: 470·560(자막 많은 영상) 모두 진행형 타임스탬프로 정상 추출.
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재생 중 활성 세그먼트로 이동할 때 scrollIntoView가 페이지를 스크롤해 sticky 영상이
위아래로 튀던 현상 수정. 세그먼트 박스(#segmentList) 내부에서만 스크롤하도록 변경.
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- 이해하기 쉽게 모든 '전사' 문구를 '자막 추출'로 변경(메인 버튼은 '자막 추출(음성)')
- 좌측 영상 카드 position:sticky(top:1rem) → 스크롤해도 상단에 고정되어 항상 보임
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말소리 없는 영상(음악·화면자막만)의 음성 패널을 빨강 오류가 아니라 회색 안내
('음성 없음 — 말소리가 없거나 전사 미실행')로 표시. renderAiPanel에 note 인자 추가.
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- GeminiSubtitleService: 403(프로젝트 차단)/429(한도)/400(키 무효)을 한국어 메시지로
IllegalArgumentException throw → 'Internal Server Error' 대신 실제 사유 노출
- rework.html: 음성 패널 빈 경우 '말소리 없음(음악/화면자막만) 또는 전사 미실행'으로 정정
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재가공 화면에 'AI 자막(음성/화면)' 카드 추가. '생성' 한 번에:
- 왼쪽(음성): 저장된 Whisper 세그먼트(정밀 타임스탬프) → LibreTranslate 한국어
- 오른쪽(화면): 유튜브 URL → Gemini가 화면 박힌 자막 추출+한국어 번역
각 패널을 [00:00] 한국어 리스트로 표시, 각각 SRT 다운로드(audio_ko/screen_ko).
- GeminiSubtitleService 신규: youtube URL을 generativelanguage API에 전송,
responseMimeType=json 구조화 응답 파싱. buildRequest/extractSegments/sanitizeApiKey 순수+단위테스트
- sanitizeApiKey: 잘못 붙은 선행 '='·공백 정리(env var 오타 방어)
- geminiRestTemplate 빈(5분), POST /{id}/gemini-subtitles, CurationService.geminiScreenSubtitles
- 설정 gemini.api-key/model(gemini-2.5-flash), rework.html 분할 카드+JS
- 음성 한국어는 기존 translate(format=segments) 재사용
검증: 470 화면자막 → 한국어 27세그먼트 30초 추출(스타일 일본어 자막도 정확).
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좌우 분할: 왼쪽=음성(Whisper 정밀+한국어), 오른쪽=화면(Gemini 한국어). 각각 SRT 다운로드.
음성 한국어는 기존 전사+LibreTranslate 재사용, 화면은 Gemini 신규(transient).
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'Gemini 자막' 버튼으로 유튜브 URL을 Gemini에 보내 화면/음성 자막을 추출+한국어 번역,
[00:00] 한국어 세그먼트로 저장 → SRT 내보내기가 곧 한국어 SRT. 제거된 OCR의 대체.
무료 티어(하루 8시간) 사용, 타임스탬프는 ~1초 근사.
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Tesseract 기반 OCR이 실제 쇼츠의 스타일 자막을 거의 못 읽어 실효성이 없고,
URL→Gemini 방향으로 전환하기로 해 h-lab의 OCR 연동을 제거한다.
- 컨트롤러 POST /{id}/ocr 제거
- CurationService.ocrScreenSubtitles 제거
- ChannelService.ocrFromCached/joinSegmentText 제거(persistScript는 전사가 계속 사용)
- rework.html '화면 자막 OCR' 버튼·crop/fps 입력·ocrScreen() 제거
- docs/python-service/ocr_video_endpoint.py(videocr 예시) 삭제
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저사양 서버(N150)에서 sample_fps=3은 프레임 과다로 10분 타임아웃 발생.
OCR 영역(crop %) 옆에 'fps' 입력을 추가하고 기본을 1로 낮춰 빠르게 끝나게 함
(자막이 빨리 바뀌면 2~3으로 올림). ocrScreen()이 sampleFps 를 함께 전달.
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캐시(받은 원본) 보유 시 '원본 다운로드'를 숨기고, 그 자리에 '전사' 버튼을 띄운다
(전사만 실패했을 때 재다운로드 없이 재시도). 캐시 없으면 다시 '원본 다운로드' 표시.
- updateCacheUI: downloadBtn 숨김/표시 대칭 토글 + transcribeCachedBtn 노출
- runTranscribeCached 헬퍼 추출(다운로드 2단계 전사와 '전사' 버튼이 공유)
- '전사' 버튼 onclick=transcribeCached()
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기존엔 '원본 다운로드'가 다운로드+Whisper전사를 한 동기호출로 처리해, 전사 서버
(h-python)가 느리거나 타임아웃나면 화면이 '다운로드 중'에서 안 풀렸다.
다운로드(빠름)와 전사(분리)를 나눠, 다운로드는 즉시 끝나고 영상이 바로 뜨며
전사가 실패해도 다운로드 결과는 유지(화면자막 OCR/재시도 가능).
- POST /{id}/download: 다운로드만(캐시), 응답 {downloaded, sizeBytes}
- POST /{id}/transcribe-cached: 받은 원본 전사(분리)
- downloadOriginal(): 1)다운로드 즉시완료·영상표시 2)전사 별도(실패해도 다운로드 유지)
검증: /download 2.7초 완료. 전사는 분리 단계로 진행/실패 격리.
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OCR 정확도·속도 향상을 위해 '자막영역 하단 N%' 입력을 추가, 플레이어 영상의 실제
해상도로 crop 픽셀(crop_x/y/width/height)을 환산해 /ocr_video 로 전달한다.
100%면 use_fullframe=true, 해상도 못 읽으면 생략(서버 기본 하단30%).
- ocrFromCached(file, formParams Map)로 일반화 — 서버 필드명 그대로 전달
- CurationService/Controller에 useFullframe·cropX/Y/Width/Height 파라미터 추가
- rework.html: 자막영역 % 입력 + ocrScreen()이 영상 해상도로 crop 계산
검증: sample_fps=3 + 하단30% crop 으로 2m28s 완료(프록시 600s 적용 후 504 해소),
crop 전달 정상 동작 확인.
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받은 원본 영상을 Python /ocr_video(ffmpeg+Tesseract)로 보내 화면에 박힌 자막을
시간 싱크 세그먼트로 추출·저장한다. 음성 전사와 같은 자리(ChannelVideoScript)에
저장되어 스크립트 리스트·SRT·번역·한국어 SRT에 그대로 흐른다.
- ChannelService.ocrFromCached + persistScript 공통 추출(전사/OCR 공유), joinSegmentText
- CurationService.ocrScreenSubtitles(받은 원본 캐시 사용), POST /{id}/ocr
- rework.html '화면 자막 OCR' 버튼 + ocrScreen()
- sampleFps/confThreshold null이면 미전송 → 서버 기본값 사용
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영상 박힌 자막 → SRT/세그먼트(POST /ocr_video). 응답을 /transcribe 와 동일 형식
({language, segments[{start,end,text}], srt})으로 맞춰 h-lab 연동 재사용 가능하게 함.
h-python 서비스에 배포할 참고 코드.
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자가호스팅 LibreTranslate(h-etc2.tolag.shop) 연동. 재가공 화면 '번역→재작성'
버튼으로 원본 전사 스크립트를 한국어로 번역해 재작성 칸 초안으로 채운다.
소스 언어는 전사 언어로 자동(없으면 auto), 타깃 기본 ko.
- TranslateService 신규: POST /translate {q,source,target} → translatedText
(요청 조립/응답 파싱 순수 메서드 + 단위테스트)
- POST /{id}/translate 엔드포인트, CurationService.translateScript
- rework.html: '번역→재작성' 버튼 + translateToEditor()
- 설정 translate.base-url(기본값 有)
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원본 다운로드/캐시 보유 시 왼쪽 플레이어를 YouTube 임베드 대신 받은 원본 mp4로
전환한다. 세그먼트(타임라인) 클릭 시 기존 seekTo/하이라이트가 그대로 동작해
해당 지점으로 이동·재생된다. (업로드본이 있으면 업로드본 우선)
- GET /{id}/download/file: 받은 원본 스트리밍(Resource 반환 → HTTP Range 206 자동 지원)
- CurationService.cachedDownloadFile(id)
- rework.html: showServerVideoInPlayer/showYoutubeInPlayer, updateCacheUI가 플레이어 전환,
다운로드 직후/진입 시 캐시 있으면 자동 적용, 삭제 시 YouTube로 복귀
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1) 재가공 화면에 '받은 원본 삭제' 버튼 추가(캐시 보유 시에만 노출).
GET/DELETE /{id}/download 로 캐시 상태 조회·삭제(자막/세그먼트는 유지).
진입 시 캐시 상태를 조회해 삭제버튼 노출 + 렌더 캐시 사용 여부를 갱신.
2) 수집함 영상 삭제 시 downloads/{id}.mp4 도 함께 삭제(고아 파일 방지).
- VideoDownloadService.deleteCache(id) + 단위테스트(@TempDir)
- CurationService: downloadStatus/deleteDownloadCache, delete() 캐시 정리
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재가공 사용법 모달 상단에 실제 화면 캡쳐 3장으로 단계별 안내 추가:
1) 원본 다운로드 버튼 2) 자동 전사된 시간싱크 자막 3) 내보내기(업로드 불필요).
?help=1 딥링크로 사용법을 바로 펼칠 수 있게 함.
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재가공 화면 '원본 다운로드' 버튼으로 저장된 videoId를 yt-dlp(로컬 ProcessBuilder)로
받아 서버에 캐시하고, 그 파일을 기존 Python /transcribe·/render 에 그대로 투입한다.
수동 다운로드+업로드 단계를 전사·렌더 양쪽에서 제거.
- VideoDownloadService 신규: 인자 리스트 ProcessBuilder(셸 미사용), videoId 검증, 캐시 조회
- ChannelService: 전사·렌더를 Resource 기반 공통 메서드로 추출(업로드/캐시 공유)
- 컨트롤러: POST /{id}/download(다운로드+전사), /render 의 file 을 선택값으로(없으면 캐시)
- rework.html: '원본 다운로드' 버튼 + downloadOriginal(), 렌더가 서버 캐시 재사용
- 설정 ytdlp.*/download.dir(기본값 有), downloads/ gitignore
- buildCommand/videoId 검증 단위테스트(src/test 신규)
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재가공 화면 '원본 다운로드' 버튼으로 yt-dlp 로컬 실행 → 서버 캐시 →
기존 Python 전사/렌더 파이프라인 재사용. 전사·렌더 양쪽에서 수동 업로드 제거.
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