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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

완성된 쇼츠를 패키징, 전송 및 분석하여 학습합니다. QA 통과 후에 사용합니다.

agentshift-shorts란 무엇인가요?

이 스킬은 완성된 쇼츠(Short) 영상을 Telegram을 통해 배포하고, 예약 게시하며, 이후 48시간 동안의 분석 데이터를 수집하여 채널 성과를 개선하는 데 도움을 줍니다. `PUBLISH_MODE=schedule` 모드와 OAuth 감사가 공개 업로드를 허용할 때만 게시되며, 게시 후 48시간이 지나면 조회율, 참여 조회수, 구독자 변화 등의 분석 데이터를 `docs/LESSONS.md` 파일에 자동으로 추가합니다. 이 데이터를 바탕으로 채널 평균을 상회한 형식은 유지하고, 그렇지 않은 형식은 폐기하며, 단일 영상만으로 일반화하지 않습니다. 또한 세 개의 연속된 쇼츠가 동일한 시각적 형식을 사용하지 않도록 형식을 자동으로 순환시킵니다. 이 스킬은 주로 Claude Code와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용되며, Telegram 봇, YouTube Data API, 그리고 마크다운 기반 학습 문서를 활용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bsaisuryacharan/agentshift-shorts/tree/HEAD/skills/shorts-publish-learn

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문서

  1. Telegram을 통해 배포 (리뷰 모드): MP4 + 제목, 출처가 포함된 설명, 태그, 고정 댓글, 게시 시간 19:00 IST, 사용된 크레딧.
  2. PUBLISH_MODE=schedule이고 OAuth 감사에서 공개 업로드가 허용된 경우에만 게시합니다.
  3. 48시간 후 쇼츠 분석 데이터를 가져옵니다 (평균 조회율, 참여 조회수, 구독자 수). docs/LESSONS.md에 다음 내용을 추가합니다: 주제, 형식, 후크, 점수, 결과. 채널 기준선을 넘은 것은 유지하고, 그렇지 않은 것은 폐기하며, 하나의 비디오로 일반화하지 않습니다.
  4. 형식 순환: 세 개의 연속된 쇼츠가 동일한 시각적 형식을 사용하지 않도록 합니다.

Individual skills in this repo

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