AI
AI 영상 제작을 배포 파이프라인처럼: DevOps 회사가 DemoCut을 만드는 이유
두줄요약
n8n 숏폼 자동화의 한계를 넘어, 컷 단위 AI 영상 도구 DemoCut을 개발한 배경을 소개했습니다. 사람의 피드백과 형식 표준화, 사내 도그푸딩으로 지속 가능한 영상 제작 흐름을 검증했습니다.
문제 상황
- n8n 기반 숏폼 자동화의 단순한 컷 전환·AI 음성 형식으로 높아진 시청자 기대 충족의 한계
- UI 변경과 신규 기능마다 제품 데모·기술 가이드 영상을 다시 제작해야 하는 운영 부담
구조와 흐름
- DemoCut의 말 기반 시나리오 생성, 컷별 화면 제작·재생성, 완성본 생성과 유튜브 게시 흐름
- 웹 캔버스와 MCP 도구를 통한 사람·AI 에이전트의 동일 프로젝트 협업
- AI 영상·모션그래픽·유튜브 클립·이미지 영상을 조합한 컷 단위 제작 방식
선택 이유
- 영상 제작을 반복 산출물의 안정적 배포 문제로 보고 DevOps 파이프라인 관점 적용
- 컷 단위 검토·수정, 사전 비용 확인, 프로젝트 기본값 기반 형식 통일, 재사용 가능한 제작 환경 지향
성능/운영 포인트
- 구체적 제작 지시와 프로젝트 공통 레터박스·자막·목소리 설정을 통한 품질 일관성 확보
- 사내 공모전 도그푸딩으로 자막·화면 구성, 에이전트 작업 흐름, 영상 관리 기능 개선
- 반복 작업은 AI에 맡기고 제작 방향·컷 선택·완성도 판단은 사람이 담당
