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stepkeeper

YouTube 하우투 영상을 따라하기 쉬운 시각 가이드 문서로 변환하는 AI 도구

Qu'est-ce que stepkeeper ?

stepkeeper는 YouTube 하우투 영상을 따라하기 쉬운 시각 가이드 문서로 변환하는 AI 에이전트 스킬입니다. 'bite-sized'나 'until the sauce reduces'처럼 모호한 구두 설명을 정확한 화면 프레임과 연결해 주어, 요리, DIY/수리, 공예, 미용, 피트니스, 소프트웨어 튜토리얼 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 이 스킬은 Gemini API를 활용하여 사용자가 공유한 YouTube URL을 분석하고, 각 단계별 시각적 가이드를 자동으로 추출합니다. 결과물은 문서(Markdown), Notion, Obsidian, Goodnotes 등으로 내보낼 수 있어, 노트 앱에서 쉽게 따라 할 수 있습니다. 주요 기능으로는 자동 프레임 선택, 수동 프레임 선택 지원, 다양한 프로필(generic, recipe 등)을 통한 도메인별 최적화, 그리고 다국어 문서 출력(BCP-47 언어 코드) 등이 있습니다. 사용자는 `stepkeeper` 명령어 하나로 간단히 실행할 수 있으며, 필요에 따라 프레임을 직접 선택하거나 AI의 선택을 검토할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용하도록 설계되었습니다.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add zlej123/stepkeeper

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Documentation

Que fait stepkeeper ?

<Use_When>

  • 사용자가 YouTube 하우투 URL을 공유하고 깔끔하고 따라하기 쉬운 텍스트/시각 가이드를 원할 때
  • 사용자가 튜토리얼의 음성 설명이 모호하다고 느끼고 "보여주는" 프레임을 원할 때
  • 사용자가 레시피나 절차를 노트 앱에 저장하고 싶을 때 </Use_When>

<Do_Not_Use_When>

  • 동영상이 말하는 머리 강의, 브이로그, 리뷰 또는 시각적으로 확인 가능한 동작이 없는 팟캐스트인 경우
  • 콘텐츠가 안전과 직결된 경우(의료, 전기, 가스, 중장비) — 전문가 검토 프로필이 필요합니다. </Do_Not_Use_When>

<How_To_Run> 하나의 명령으로 분석 → 캡처 → 선택 → 렌더링 → 내보내기를 수행합니다. --language는 문서 언어(BCP-47: en, ko, ja, …)이며 동영상의 음성 언어가 아닙니다. 영어 하우투 동영상은 en 또는 ko 출력 모두 작동합니다.

  1. 완전 자동 (ffmpeg 없음, 스크린샷 대신 타임스탬프 링크):

    • 한국어 문서: stepkeeper <URL> --profile generic --language ko --links-only
    • 영어 문서: stepkeeper <URL> --profile generic --language en --links-only
  2. 스크린샷 포함 완전 자동 (Gemini가 각 가이드별 프레임 선택): stepkeeper <URL> --profile recipe --language en --auto-pick --export goodnotes 재생성된 picker.html을 검토하세요(AI가 미리 선택). 사용자가 수정하면 python -m stepkeeper.feedback add <semantic-evaluation.json>을 실행하여 기록합니다.

  3. 수동/에이전트 프레임 선택:

    • stepkeeper <URL> --profile recipe --language en
    • 에이전트 경로: work/frames/… 아래의 세 개 후보 프레임을 직접 읽고, picks.json을 직접 작성(의미 판단)한 후 다음을 다시 실행하세요: --picks <picks.json> --export goodnotes (또는 obsidian/bundle/notion).

Notion 내보내기는 NOTION_TOKEN과 --parent <page-id>가 필요합니다. 아티팩트는 현재 디렉토리 아래에 생성됩니다(STEPKEEPER_DATA로 재정의 가능). </How_To_Run>

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