쇼츠 클립 채널의 소재를 최신순으로 발굴하는 /feed 화면과 수집 파이프라인.
- 소재 원본 탭: 웹예능 공식채널의 신규 롱폼(durationSec > 65)만 수집.
아직 아무도 안 자른 구간을 선점하는 용도라 공식계정 쇼츠는 제외한다.
- 경쟁 쇼츠 탭: 예능짤 채널의 신규 쇼츠. 제목·썸네일 벤치마킹용이라
재가공 대신 원본 열기 액션을 준다.
- Channel.role(MY/SOURCE/RIVAL) 컬럼 하나로 역할을 구분하고, 기존
uploads 플레이리스트 동기화를 그대로 재사용한다. 채널당 2 units라
search.list(100 units) 대비 쿼터가 거의 들지 않는다.
- 3시간 주기 수집(FeedCollectionService). 소재 선점은 업로드 직후가
승부라 기존 일 1회 채널 수집으로는 늦다.
- 수집함/발굴/떡상 후보 쿼리는 source 미지정 시 CHANNEL·SEARCH만 보도록
좁혀, 피드 영상이 기존 화면을 덮지 않게 격리했다.
- 시드는 자동 후보 → 수동 승인. 내 채널 해시태그를 역분석해(HashtagExtractor)
공식채널 후보를 추천 목록에 쌓고, 승인 시 SOURCE/RIVAL로 등록한다.
- 연속 3회 수집 실패한 시드는 자동 스킵해 쿼터 낭비를 막는다.
- role이 null인 기존 채널은 부팅 시 MY로 1회 백필(ddl-auto:update 특성).
UX: 기존 Editorial 디자인 시스템 유지. 골든타임(24h)·공식클립/풀에피·
떡상중·작업함 배지, 프로그램/길이/기간 필터, URL 상태 보존, 스켈레톤·
빈 상태·에러 복구 액션, 탭 키보드 이동, 이모지 대신 Lucide 아이콘.
테스트: HashtagExtractor·FeedBadges·ChannelRole 순수 로직 16건 추가(총 76건 통과).
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발굴 대상이 SHORTS 하드코딩이었으나, 롱폼 콘텐츠 대응을 위해 포맷을 선택 가능하게 함.
- ChannelDiscoveryService: runDiscovery(String format) 오버로드. format(SHORTS|LONG_FORM),
null/미인식이면 설정 기본값(hlab.discovery.format, 기본 LONG_FORM) 사용. 검색 조건의
하드코딩 SHORTS를 fmt로 교체(키워드 없는 검색·키워드 검색 양쪽).
- application.yml: hlab.discovery.format 추가(기본 LONG_FORM, DISCOVERY_FORMAT env로 오버라이드).
- RecommendedChannelController /run: format 쿼리파라미터 수용.
- recommend.html: '지금 발굴' 옆 롱폼/쇼츠 선택 드롭다운(롱폼 기본), 소제목 KR·롱폼 반영.
동일 파일에 있던 진행 중 기능(추천채널 대표영상 '영상 재가공' 버튼 + /{id}/rework 엔드포인트)도 함께 포함.
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예능 전환 2단계 — 소재 발굴을 예능 쪽으로 강화하고, 매일 아침 추천을 자동으로 받는다.
발굴 예능 특화
- ChannelDiscoveryService: 지역 인기 Shorts 발굴에 더해, 설정된 예능 키워드
(hlab.discovery.keywords, 기본 "예능,방송,하이라이트")로 지역×키워드 Shorts를
조회수순 검색해 예능 클립 소재 채널을 우선 발굴.
- 매 검색마다 쿼터 가드, 소진 시 전체 발굴 중단(라벨 break). 키워드 비면 기존 동작 유지.
텔레그램 아침 추천
- TelegramNotifier 신규(global/notify): bot-token/chat-id 미설정 시 no-op,
발송 예외는 삼켜 호출측을 깨지 않음. @Qualifier("restTemplate") 주입.
- 매일 04:30 발굴 직후 NEW 추천채널 상위 N개를 한국어 HTML 다이제스트로 발송.
- 활성화: env TELEGRAM_BOT_TOKEN / TELEGRAM_CHAT_ID 설정.
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느려짐의 유력 원인 두 가지를 정리한다.
1) p6spy가 모든 SQL을 파라미터값 포함해 매번 로깅하던 것을 기본 OFF로.
디버깅 시 P6SPY_LOGGING=true 로 켠다.
2) channel_videos에 인덱스가 하나도 없어 데이터가 늘면 풀스캔이었다.
리포지토리의 실제 필터/정렬 컬럼에 인덱스 추가(ddl-auto가 자동 생성):
video_id, channel_id, interest_status, source, category_id,
published_at, views_per_sub_ratio
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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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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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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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Remove hardcoded DB credentials and YouTube API key fallbacks from
application.yml; resolve them from env vars or an optional, git-ignored
application-local.yml (spring.config.import). Add a tracked
application-local.yml.example template and ignore the real local file.
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