Andrew Yim
4d9da597ca
- Remove 'version' field from 13 SKILL.md files - Quote descriptions containing colons (Triggers:) in 9 files - Fix 20-gtm-audit binary file (extract proper SKILL.md from ZIP) - Add missing 'description:' key in 41-jamie-brand-audit - Add new skill 44-jamie-youtube-subtitle-checker with both desktop/ and code/ versions 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# Jamie YouTube Subtitle Editor
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SBV 자막 파일 오타 교정 및 YouTube 메타데이터 생성 도구.
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## Quick Commands
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```bash
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# SBV 파일 오타 교정
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python scripts/sbv_corrector.py --input "subtitle.sbv" --output "subtitle_corrected.sbv"
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# 챕터 추출
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python scripts/chapter_extractor.py --input "subtitle.sbv"
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# 전체 워크플로우 (교정 + 챕터 + 메타데이터)
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python scripts/process_subtitle.py --input "subtitle.sbv" --output-dir "./output"
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```
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## Workflow
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```
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[Input: SBV 자막 파일]
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↓
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[1. SBV 파싱 및 텍스트 추출]
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↓
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[2. 오타 자동 교정 (typo_dictionary.json)]
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↓
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[3. 의학 용어 표준화]
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↓
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[4. 챕터 타임스탬프 추출]
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↓
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[5. YouTube 메타데이터 생성]
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↓
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[Output: 교정된 SBV + youtube_video_info.md]
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```
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## SBV Format
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```
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H:MM:SS.sss,H:MM:SS.sss
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자막 텍스트
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0:00:05.120,0:00:08.450
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안녕하세요 제이미성형외과입니다
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```
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## Core Functions
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### SBV 파싱
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```python
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import re
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def parse_sbv(content: str) -> list[dict]:
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"""Parse SBV content into list of subtitle blocks."""
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blocks = content.strip().split('\n\n')
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subtitles = []
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for block in blocks:
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lines = block.strip().split('\n')
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if len(lines) >= 2:
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timestamp = lines[0]
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text = '\n'.join(lines[1:])
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# Extract start time
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match = re.match(r'(\d+:\d+:\d+\.\d+),', timestamp)
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start_time = match.group(1) if match else "0:00:00.000"
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subtitles.append({
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'timestamp': timestamp,
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'start': start_time,
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'text': text
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})
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return subtitles
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```
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### 오타 교정
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```python
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import json
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def load_typo_dict(path: str = "references/typo_dictionary.json") -> dict:
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"""Load typo correction dictionary."""
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with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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return json.load(f)
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def correct_text(text: str, typo_dict: dict) -> tuple[str, list]:
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"""Apply typo corrections and return corrected text with change log."""
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corrected = text
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changes = []
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for wrong, right in typo_dict.items():
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if wrong in corrected:
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changes.append({'original': wrong, 'corrected': right})
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corrected = corrected.replace(wrong, right)
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return corrected, changes
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```
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### 챕터 추출
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```python
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CHAPTER_KEYWORDS = {
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"intro": ["안녕하세요", "제이미성형외과", "정기호"],
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"problem": ["고민", "걱정", "불편", "문제"],
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"explanation": ["이란", "무엇", "어떤", "방법"],
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"procedure": ["수술", "시술", "과정", "진행"],
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"benefits": ["장점", "효과", "결과", "좋은"],
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"recovery": ["회복", "관리", "주의", "후에"],
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"closing": ["상담", "문의", "감사", "추천"]
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}
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def extract_chapters(subtitles: list[dict]) -> list[dict]:
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"""Extract chapter timestamps from subtitles."""
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chapters = []
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seen_types = set()
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for sub in subtitles:
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for chapter_type, keywords in CHAPTER_KEYWORDS.items():
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if chapter_type not in seen_types:
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if any(kw in sub['text'] for kw in keywords):
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# Convert to M:SS format
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start = sub['start']
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parts = start.split(':')
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if len(parts) == 3:
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h, m, s = parts
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total_min = int(h) * 60 + int(m)
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sec = int(float(s))
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formatted = f"{total_min}:{sec:02d}"
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else:
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formatted = start
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chapters.append({
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'time': formatted,
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'type': chapter_type
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})
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seen_types.add(chapter_type)
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break
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return chapters
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```
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### SBV 재구성
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```python
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def rebuild_sbv(subtitles: list[dict]) -> str:
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"""Rebuild SBV content from subtitle blocks."""
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blocks = []
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for sub in subtitles:
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blocks.append(sub['timestamp'])
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blocks.append(sub['text'])
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blocks.append('')
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return '\n'.join(blocks)
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```
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### 메타데이터 생성
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```python
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def generate_metadata(chapters: list, changes: list, procedure_name: str = "") -> str:
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"""Generate YouTube metadata markdown."""
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chapter_text = '\n'.join([f"{c['time']} {c['type']}" for c in chapters])
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changes_table = "| 위치 | 원본 | 수정 |\n|------|------|------|\n"
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for c in changes[:10]: # Top 10 changes
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changes_table += f"| - | {c['original']} | {c['corrected']} |\n"
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return f"""# YouTube 영상 정보
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## 추천 제목
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{procedure_name} | 제이미성형외과 정기호 원장
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## 챕터 (Chapters)
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{chapter_text}
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## 영상 설명 (Description)
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⏱️ 타임스탬프
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{chapter_text}
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🏥 제이미성형외과
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📍 서울시 강남구 압구정로 136 EHL빌딩 3층
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📞 02-542-2399
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🌐 https://jamie.clinic
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#제이미성형외과 #{procedure_name} #압구정성형외과
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## 오타 수정 내역
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{changes_table}
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"""
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```
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## 오타 사전 (typo_dictionary.json)
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주요 교정 패턴:
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| 카테고리 | 오타 | 정정 |
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| 브랜드 | 데이미, 재이미 | 제이미 |
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| 브랜드 | 성액과, 성현외과 | 성형외과 |
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| 시술 | 쌍거풀, 쌍커풀 | 쌍꺼풀 |
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| 시술 | 매물법, 메몰법 | 매몰법 |
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| 시술 | 이마거상 | 이마거상술 |
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| 의학 | 절계, 절게 | 절개 |
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| 의학 | 수면 마취 | 수면마취 |
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## 공식 시술명
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### 눈 성형
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- 퀵 매몰법
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- 하이브리드 쌍꺼풀
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- 안검하수 눈매교정술
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- 눈밑지방 재배치
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- 듀얼 트임 수술
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### 이마 성형
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- 내시경 이마 거상술
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- 내시경 눈썹 거상술
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### 동안 성형
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- 스마스 리프팅
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- 자가 지방이식
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- 하이푸 리프팅
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## Output Files
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| 파일 | 설명 |
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| `{filename}_corrected.sbv` | 교정된 SBV 자막 |
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| `youtube_video_info.md` | YouTube 메타데이터 |
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| `correction_report.md` | 오타 수정 내역 |
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## Quality Checklist
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- [ ] 브랜드명 "제이미성형외과" 정확히 표기
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- [ ] 시술명 공식 명칭으로 통일
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- [ ] 챕터 0:00 인트로 포함
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- [ ] 해시태그 3-5개 포함
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## Reference Files
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- `references/typo_dictionary.json` - 오타 교정 사전
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- `references/chapter_patterns.md` - 챕터 추출 패턴
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- `references/youtube_metadata.md` - 메타데이터 템플릿
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