Verbatim: 오디오/비디오 기반 학습 노트

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Kapozux/_Verbatim_/HEAD/docs/logo-512.png" width="72" alt=""><br><br># Verbatim<br><br>수백 시간 분량의 오디오/비디오를 다루고, 무엇이든 질문하면 답변의 모든 문장에서 원본 단어의 정확한 초점으로 이동할 수 있습니다.<br><br>완전히 로컬에서 구동 가능한 오픈 소스 오디오/비디오 노트북입니다. 아이디어는 Gemini Notebook (이전 NotebookLM)과 유사하지만, 오디오에 맞춰 강화되었습니다: YouTube, Bilibili, 수업 녹음 파일 및 팟캐스트와 함께 작동합니다. 누가 말하는지 기억하며, 한 학기 분량의 수업 녹음 파일을 복습 가이드, 퀴즈, 그리고 선생님의 원본 음성 클립이 삽입된 지식을 설명해 주는 팟캐스트로 만들 수 있습니다.<br><br>

Verbatim

노트북: 왼쪽 바에는 소스(오디오/비디오, PDF, PPT, Word, 웹사이트)가 담겨 있으며, 중앙에서 질문을 하고 오른쪽 섹션이 스튜디오입니다. 답변은 오직 사용자의 자료만을 기반으로 합니다. 모든 문장에는 출처가 명시되어 있어 클릭하면 원본 문장이나 오디오/비디오의 정확한 시간대로 이동할 수 있습니다.

스튜디오: 한 번의 클릭만으로 복습 노트, 플래시카드, 퀴즈, 보고서, 슬라이드 및 오디오 팟캐스트를 생성할 수 있습니다. 모든 단계에서는 예상 비용을 먼저 보여주고, 실제 발생한 비용을 표시합니다.

전사(Transcribe): 링크를 붙여넣거나 파일을 드래그하면 됩니다. 선택할 수 있는 여러 전사 엔진이 있습니다 (로컬 Whisper, Gemini, Qwen). 엔진에 오류가 나거나 할당량이 소진되면, 멈추지 않고 자동으로 로컬 Whisper로 전환됩니다.

크리에이터 분석(Creator Analysis): YouTube 채널 링크를 붙여넣으면 모든 에피소드를 전사하고 증거 카드(주장, 원본 인용구, 타임스탬프)를 추출합니다. 그런 다음, 이 증거 카드를 기반으로 크리에이터의 초상화(시간 경과에 따른 입장 변화, 과거 예측의 정확성 여부, 반복하는 주장 등)를 작성합니다. 새 동영상은 자동으로 동기화됩니다. 현재까지 85,000개 이상의 증거 카드가 생성되었습니다 (제 개인 라이브러리에서). Creators를 참조하세요.

기술 통찰(Insight on tech)

• 프로세스는 모델에 전달되는 것이 아니라 코드 안에 존재합니다. 모든 다단계 작업은 일반 Python 루프이며, 모델은 단일 단계에만 집중합니다. 따라서 결과는 재현 가능하며 오류를 찾을 수 있습니다.
• 환각(hallucinations)을 제거하기 위해 결정론적 규칙을 사용합니다. 반복되는 채움말을 병합하고, 루프를 제거하며, 타임스탬프를 수정합니다. 여러 신호가 일치할 때만 작동합니다.
• 증거가 먼저, 결론이 나중입니다. 모든 에피소드는 먼저 중립적인 증거 카드(evidence cards)로 압축되며, 포트레이트는 이 증거 카드를 참조할 수만 있습니다. 마지막으로, 자체 검증 과정(self-verification pass)을 거쳐 카드가 뒷받침하지 못하는 주장을 삭제합니다.
• 저렴한 라우팅(Cheap routing). 일일 작업은 먼저 저가 모델(cheap model)로 보내지고, 오류가 있을 때만 고가 모델(expensive one)로 전환됩니다. 사용된 모든 토큰과 비용이 기록됩니다.
• 엔지니어링 습관. 62개의 자동화 테스트 스위트(모두 오프라인이며 비용 없음), 약 50,000줄의 코드.

빠른 시작 (Quick Start)

앱 다운로드 (권장)

1. Releases에서 Verbatim.dmg를 다운로드합니다 (Apple Silicon Mac용).
2. Verbatim을 Applications 폴더로 드래그합니다. 서명되지 않았으므로, 처음에는 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 **열기(Open)**를 선택하세요.
3. ◉ Verbatim이 메뉴 막대에 나타나고 브라우저가 앱을 엽니다. 클라우드 엔진 및 크리에이터 분석을 위해 **설정(Settings)**에 Gemini API 키를 추가합니다. 로컬 Whisper는 키가 필요하지 않습니다.

사용자 데이터는 ~/Library/Application Support/Verbatim에 저장됩니다. 전체 가이드: Getting started.

소스에서 실행하기 (Run from source)

git clone https://github.com/Kapozux/_Verbatim_.git && cd _Verbatim_ && ./install.sh

install.sh는 누락된 모든 것(ffmpeg, yt-dlp 및 Homebrew를 통한 uv; 자체 Python 3.12 및 종속성)을 venv/에 설치하고 시스템 Python에는 영향을 주지 않으며, 이후 Verbatim을 시작하고 http://localhost:5001을 엽니다. 다시 실행해도 안전합니다. 그 후에는 bash getAudio/run.sh로 시작하세요.

macOS에서는 Homebrew가 필요하며, Linux에서는 ffmpeg, yt-dlp 및 uv를 먼저 직접 설치해야 합니다. 용량이 약 1.3 GB이며, 로컬 Whisper는 처음 사용할 때 모델(large-v3의 경우 약 3 GB)을 다운로드합니다.

문서 (Documentation)

• 시작하기: 설치, 첫 번째 전사(transcript), 내보내기(export)
• 엔진 (Engines): 어떤 전사 엔진을 사용할지, 키, 비용
• 크리에이터 (Creators): 크리에이터 분석 작업 공간
• FAQ: 게이트키퍼(Gatekeeper), 키, 다운로드 오류, 데이터, 제거

중국어 문서: 빠른 시작하기 · 전사 엔진 · 블로거 분석 · 자주 묻는 질문

엔진 (Engines)

GEMINI_API_KEY=...        # Gemini 엔진, 요약, 분석
DASHSCOPE_API_KEY=...     # QwenASR / Precise
OPENROUTER_API_KEY=...    # 선택 사항: 분석 모델로 Claude

MCP 서버 (MCP Server)

pipx install verbatim-transcribe-mcp

Claude Code 및 기타 에이전트는 Verbatim을 직접 호출할 수 있습니다: 링크 전사, 전사 검색, 크리에이터 분석 실행. PyPI 릴리스에는 전사 도구가 포함되어 있으며, 크리에이터 작업 공간 도구(ask, stances, predictions, recurring claims, radar)는 현재 이 저장소에 있습니다 — pipx install -e verbatim-mcp로 설치하세요.

• Creator 파이프라인은 서버 재시작 후 자동으로 재개되지 않습니다. 실패로 표시되므로, 이미 완료된 모든 것을 재사용하고 누락된 부분만 다시 수행하려면 Continue를 클릭하세요.
• 다운로드용 브라우저 쿠키. 소스에서 실행할 때 yt-dlp는 Chrome의 로그인 쿠키를 사용합니다 (Chrome이 설치되어 있지 않으면 건너뜁니다; YTDLP_COOKIES_BROWSER로 변경 가능). 이 앱은 해당 변수를 설정하지 않는 한 쿠키를 가져오지 않으므로, 속도 제한이 심한 Bilibili 채널의 경우 나중에 재시도가 필요할 수 있습니다.
• Gemini는 민감한 자료를 차단할 수 있으며, 이 파일은 실패하는 대신 로컬 Whisper로 대체됩니다.
• Xiaohongshu 탭은 보조 스크래퍼 프로젝트(XHS_PROJECT 환경 변수)와 uv가 필요합니다. 이는 실제 로그인된 브라우저 세션을 구동하기 때문에 pip 종속성이 아닙니다.
• 아직 구현되지 않음: 재시작 간 파이프라인 자동 재개 기능, 그리고 저렴한 대량 분석을 위한 Gemini Batch API.

라이선스

MIT

제3자 콘텐츠의 전사 및 분석은 개인적인 학습 목적으로만 사용됩니다. 원본 플랫폼의 약관과 크리에이터의 권리를 존중해 주십시오.