클로드에 인스타 무기 붙여주기

1. Claude 앱 설치

   claude.com/download
   → Download for macOS

   로그인하고
   → 위쪽 Code 탭
   → 작업할 폴더 하나 선택

2. 설치 — 클로드에게 맡기기

   아래 프롬프트를 복사해서
   Code 탭에 붙여넣으세요.

   설치 프롬프트복사

   영상 분석에 쓸 오픈소스 3개를 설치해줘.
   
   1. Homebrew가 없으면 먼저 설치해.
   2. brew로 yt-dlp, ffmpeg, whisper-cpp 설치.
   3. 전사 모델 ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin 을 ~/.cache/whisper 폴더에 받아.
    (https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin)
   4. 맥 비밀번호가 필요한 단계는 내가 터미널에 직접 붙여넣을 명령어를 알려줘.
   5. 다 끝나면 yt-dlp, ffmpeg, whisper-cli 버전을 확인하고 "설치 끝!"이라고 말해.

yt-dlp는
릴스·유튜브 영상을
내 컴퓨터로 내려받는 무료 도구예요.

클로드는 링크를 줘도
영상을 직접 못 열어요.

yt-dlp가 영상을 받아오면
클로드가 그 파일을 열어
직접 분석할 수 있어요.

1. 릴스 하나 받는 방법

   분석하고 싶은 릴스의
   ⋯ → 링크 복사
   → 아래 프롬프트의 [릴스 링크] 자리에 붙여넣기

   릴스 하나 받기복사

   이 릴스를 yt-dlp로 받아줘.
   [릴스 링크]
   
   1. videos 폴더에 영상과 정보 파일(--write-info-json)을 같이 저장해.
   2. 막히면 --cookies-from-browser chrome 을 붙여 다시 받아.
   3. 길이 · 조회수 · 좋아요 · 댓글 수 · 올린 날짜를 표로 보여줘. 정보에 없는 값은 비워 두고 지어내지 마.

2. 계정 하나 통째로 받는 방법

   계정 주소를 넣으면
   조회수 높은 순으로 골라 받아요.

   계정 통째로 받기복사

   이 계정에서 제일 잘된 릴스를 받아줘.
   [계정 주소 — 예: https://www.instagram.com/계정이름/]
   
   1. yt-dlp는 인스타 계정 목록을 못 읽어. 브라우저로 그 계정의 릴스 탭(/reels/)을 열어.
    로그인 화면이 뜨면 나한테 로그인해 달라고 하고 기다려. 비밀번호는 대신 넣지 마.
   2. 아래로 5~8번 천천히 스크롤하며 릴스 링크와 조회수를 모아.
   3. 조회수 높은 순으로 10개를 골라 표로 먼저 보여줘.
   4. 그 10개를 yt-dlp로 videos/[계정이름] 폴더에 받아. 막히면 --cookies-from-browser chrome.
   5. 여러 계정이면 한 계정씩 끝내고 다음으로 넘어가. (한꺼번에 하면 인스타가 막아)

Whisper는
영상 속 말을 글로 받아쓰는 무료 도구예요.

원고가 글이 되면
훅 · 포맷 · 원고 구조를
나눠서 분석할 수 있어요.

videos 폴더의 영상을 whisper-cli로 전사해줘.
모델은 ~/.cache/whisper/ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin, 언어는 자동.

영상마다 아래를 정리해줘.
1. 원고 전문 (시간 표시 포함, 원문 그대로)
2. 훅: 처음 3초에 한 말 그대로 + 왜 멈추게 하는지 한 줄
3. 포맷: 어떤 틀로 정보를 담았는지 (목록 · 전후 비교 · 따라하기 등)
4. 원고 구조: 도입 → 본론 항목 → 마무리를 몇 초씩 썼는지
5. 마지막에 영상들끼리 공통으로 쓴 훅 패턴 3개

FFmpeg는
영상을 자르고 · 붙이고 · 줄이는
무료 편집 도구예요.

저는 분석한 영상의
처음 몇 초(훅)만 잘라서
훅 창고를 만들어 쓰고 있어요.

잘라낸 훅을
비슷한 것끼리 틀로 묶어요.

창고 화면은 이렇게 생겨요.

1. 1
   틀별 보기

   많이 쓰인 틀부터, 틀마다 조회수 높은 훅 영상 4개가 한 줄로 반복 재생

2. 2
   찾기 · 정렬

   첫 문장·틀·계정으로 찾기 / 반응 높은 순 · 최근 넣은 순

3. 3
   누르면 상세

   소리 켜진 훅 영상 + 훅 구조 → 시각적 후킹 → 청각적 후킹 → 왜 먹혔나 → 내 브랜드에 쓰는 법

videos 폴더에 받은 릴스로 "훅 창고"를 만들어줘. 창고는 ~/훅창고 폴더 하나에 계속 쌓아.

[폴더]
~/훅창고/index.html  창고 화면 (처음 한 번 만들고 다음부터는 고치지 마)
~/훅창고/hooks.js    데이터 — window.HOOKS = [ {...}, ... ];
~/훅창고/clips/<영상ID>.mp4  훅 구간 영상

[1. 영상마다 재료 뽑기]
- 훅 클립: ffmpeg로 0~4초만 잘라 clips/<영상ID>.mp4 (가로 540, 소리 포함)
- 첫 문장: 앞 10초 소리만 whisper-cli로 받아쓰기. 말이 없으면 "(말 없음)"
- 화면: 0~3초를 초당 4장 캡처해 한 장짜리 모아보기로 만들고 네가 직접 봐. 대본만 보고 판단하지 마.
- 소리: 말 전에 효과음·음악이 있는지, 말투·속도는 어떤지

[2. 훅 분석 — 한 편에 한 줄씩, 짧고 구체적으로]
- line: 첫 문장 원문 그대로 (외국어면 line_ko에 한국어 번역)
- type: 훅 방식 — 질문 / 숫자 약속 / 결과 먼저 / 반전 / 손해·경고 / 비교 / 비밀 공개 / 공감 / 이상한 장면 중 1~2개
- formula: 훅 구조 — 내용만 {빈칸}으로 바꾼 같은 리듬의 문장 + 0~3초에 무엇을 어떤 순서로 쌓는지
- visual: 시각적 후킹 — 0~3초 화면에서 무엇이 몇 초에 어떻게 나오는지
- audio: 청각적 후킹 — 첫소리(바로 말함/효과음/음악)가 몇 초에, 어떤 말투·속도로
- text: 화면 글자 원문
- why: 왜 먹혔나 — 무엇이 무엇을 건드려서 손가락이 멈추는지 한 문장 ("훅이 강하다" 금지)
- use: 내 브랜드가 이 틀을 쓰는 예시 한 문장
- group: 비슷한 훅끼리 묶는 틀 이름. 이미 있는 틀과 같으면 그 이름을 그대로 써.
- 그 밖에 id · url · account · views · likes · comments · posted · added · clip. 없는 숫자는 null, 지어내지 마.

[3. 쌓기]
- 한 편 끝날 때마다 바로 hooks.js에 추가 저장. 기존 항목은 지우지 마.
- 다 넣으면 받은 원본 영상은 지우고 훅 클립만 남겨.

[4. 창고 화면 index.html — 어두운 배경, 주황 강조]
- 위: 제목 "훅 창고 N개" + 검색창(첫 문장·틀·계정) + 정렬(틀별 보기 / 반응 높은 순 / 최근 넣은 순) + 틀 이름 칩(개수 표시)
- 틀별 보기: 많이 쓰인 틀부터, 틀마다 조회수 높은 훅 4개를 한 줄로. 틀 제목을 누르면 그 틀만 전부
- 카드: 훅 클립이 소리 없이 반복 재생(화면에 보일 때만) + 조회수 배지 + 첫 문장 + 틀 · @계정
- 카드를 누르면 상세 창: 소리 켜진 훅 영상 + 틀 + 첫 문장(번역) + 훅 방식 → 훅 구조 → 시각적 후킹 → 청각적 후킹 → 화면 글자 → 왜 먹혔나 → 내 브랜드에 → 성과 → 원본 링크
- hooks.js만 바꾸면 화면이 저절로 바뀌게 만들어.

다 되면 index.html을 열어주고 "N개 넣음 · 전체 M개 · 새 틀: ○○"로 한 줄 보고해줘.

창고가 한 번 만들어지면
다음부터는 계정 링크 하나만 주세요.

이 계정에서 제일 잘된 릴스 10개를 훅 창고에 넣어줘.
[계정 주소]

①처럼 릴스 탭에서 조회수 높은 10개 고르기 → yt-dlp로 받기 → whisper-cli로 첫 문장 받아쓰기
→ ffmpeg로 0~4초 훅 클립 → ③의 규칙대로 분석해서 ~/훅창고/hooks.js에 추가 → 창고 열기.
끝나면 "내 다음 릴스에 바로 쓸 훅 3개"를 내 브랜드 기준으로 골라줘.