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Jamie YouTube Subtitle Editor

SBV 자막 파일 오타 교정 및 YouTube 메타데이터 생성 도구.

Quick Commands

# SBV 파일 오타 교정
python scripts/sbv_corrector.py --input "subtitle.sbv" --output "subtitle_corrected.sbv"

# 챕터 추출
python scripts/chapter_extractor.py --input "subtitle.sbv"

# 전체 워크플로우 (교정 + 챕터 + 메타데이터)
python scripts/process_subtitle.py --input "subtitle.sbv" --output-dir "./output"

Workflow

[Input: SBV 자막 파일]
    ↓
[1. SBV 파싱 및 텍스트 추출]
    ↓
[2. 오타 자동 교정 (typo_dictionary.json)]
    ↓
[3. 의학 용어 표준화]
    ↓
[4. 챕터 타임스탬프 추출]
    ↓
[5. YouTube 메타데이터 생성]
    ↓
[Output: 교정된 SBV + youtube_video_info.md]

SBV Format

H:MM:SS.sss,H:MM:SS.sss
자막 텍스트

0:00:05.120,0:00:08.450
안녕하세요 제이미성형외과입니다

Core Functions

SBV 파싱

import re

def parse_sbv(content: str) -> list[dict]:
    """Parse SBV content into list of subtitle blocks."""
    blocks = content.strip().split('\n\n')
    subtitles = []

    for block in blocks:
        lines = block.strip().split('\n')
        if len(lines) >= 2:
            timestamp = lines[0]
            text = '\n'.join(lines[1:])

            # Extract start time
            match = re.match(r'(\d+:\d+:\d+\.\d+),', timestamp)
            start_time = match.group(1) if match else "0:00:00.000"

            subtitles.append({
                'timestamp': timestamp,
                'start': start_time,
                'text': text
            })

    return subtitles

오타 교정

import json

def load_typo_dict(path: str = "references/typo_dictionary.json") -> dict:
    """Load typo correction dictionary."""
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

def correct_text(text: str, typo_dict: dict) -> tuple[str, list]:
    """Apply typo corrections and return corrected text with change log."""
    corrected = text
    changes = []

    for wrong, right in typo_dict.items():
        if wrong in corrected:
            changes.append({'original': wrong, 'corrected': right})
            corrected = corrected.replace(wrong, right)

    return corrected, changes

챕터 추출

CHAPTER_KEYWORDS = {
    "intro": ["안녕하세요", "제이미성형외과", "정기호"],
    "problem": ["고민", "걱정", "불편", "문제"],
    "explanation": ["이란", "무엇", "어떤", "방법"],
    "procedure": ["수술", "시술", "과정", "진행"],
    "benefits": ["장점", "효과", "결과", "좋은"],
    "recovery": ["회복", "관리", "주의", "후에"],
    "closing": ["상담", "문의", "감사", "추천"]
}

def extract_chapters(subtitles: list[dict]) -> list[dict]:
    """Extract chapter timestamps from subtitles."""
    chapters = []
    seen_types = set()

    for sub in subtitles:
        for chapter_type, keywords in CHAPTER_KEYWORDS.items():
            if chapter_type not in seen_types:
                if any(kw in sub['text'] for kw in keywords):
                    # Convert to M:SS format
                    start = sub['start']
                    parts = start.split(':')
                    if len(parts) == 3:
                        h, m, s = parts
                        total_min = int(h) * 60 + int(m)
                        sec = int(float(s))
                        formatted = f"{total_min}:{sec:02d}"
                    else:
                        formatted = start

                    chapters.append({
                        'time': formatted,
                        'type': chapter_type
                    })
                    seen_types.add(chapter_type)
                    break

    return chapters

SBV 재구성

def rebuild_sbv(subtitles: list[dict]) -> str:
    """Rebuild SBV content from subtitle blocks."""
    blocks = []
    for sub in subtitles:
        blocks.append(sub['timestamp'])
        blocks.append(sub['text'])
        blocks.append('')
    return '\n'.join(blocks)

메타데이터 생성

def generate_metadata(chapters: list, changes: list, procedure_name: str = "") -> str:
    """Generate YouTube metadata markdown."""

    chapter_text = '\n'.join([f"{c['time']} {c['type']}" for c in chapters])

    changes_table = "| 위치 | 원본 | 수정 |\n|------|------|------|\n"
    for c in changes[:10]:  # Top 10 changes
        changes_table += f"| - | {c['original']} | {c['corrected']} |\n"

    return f"""# YouTube 영상 정보

## 추천 제목
{procedure_name} | 제이미성형외과 정기호 원장

## 챕터 (Chapters)
{chapter_text}

## 영상 설명 (Description)

⏱️ 타임스탬프
{chapter_text}

🏥 제이미성형외과
📍 서울시 강남구 압구정로 136 EHL빌딩 3층
📞 02-542-2399
🌐 https://jamie.clinic

#제이미성형외과 #{procedure_name} #압구정성형외과

## 오타 수정 내역
{changes_table}
"""

오타 사전 (typo_dictionary.json)

주요 교정 패턴:

카테고리	오타	정정
브랜드	데이미, 재이미	제이미
브랜드	성액과, 성현외과	성형외과
시술	쌍거풀, 쌍커풀	쌍꺼풀
시술	매물법, 메몰법	매몰법
시술	이마거상	이마거상술
의학	절계, 절게	절개
의학	수면 마취	수면마취

공식 시술명

눈 성형

• 퀵 매몰법
• 하이브리드 쌍꺼풀
• 안검하수 눈매교정술
• 눈밑지방 재배치
• 듀얼 트임 수술

이마 성형

• 내시경 이마 거상술
• 내시경 눈썹 거상술

동안 성형

• 스마스 리프팅
• 자가 지방이식
• 하이푸 리프팅

Output Files

파일	설명
{filename}_corrected.sbv	교정된 SBV 자막
youtube_video_info.md	YouTube 메타데이터
correction_report.md	오타 수정 내역

Quality Checklist

• 브랜드명 "제이미성형외과" 정확히 표기
• 시술명 공식 명칭으로 통일
• 챕터 0:00 인트로 포함
• 해시태그 3-5개 포함

Reference Files

• references/typo_dictionary.json - 오타 교정 사전
• references/chapter_patterns.md - 챕터 추출 패턴
• references/youtube_metadata.md - 메타데이터 템플릿