Course Dialog Builder

핵심 기능: 강의 대본(refined.json)의 발음을 교정하고, 오디오를 생성(또는 동기화)하여, 정확한 타임스탬프를 다시 JSON에 기록합니다.

🛠️ 3 Core Workflows

이 스킬은 다음 3가지 작업만 수행합니다. 복잡한 생각은 필요 없습니다.

1. 발화 검증 및 교정 (Text Validation)

ref/tts_dictionary.json에 정의된 규칙에 따라 기술 용어, 숫자, 기호 등을 성우가 읽기 편한 한글로 자동 변환합니다.

• 목적: 오디오 생성 전 대본 품질 확보
• 입력: output/chX/lecture_X_Y_refined.json (초안)
• 명령어:

  python script/validate_tts_text.py <json_path> --fix
  

• 결과: JSON 파일의 content가 발음 중심 텍스트로 수정됨 (agent.py → 에이전트 파이썬 파일)

2. 오디오 생성 (New Generation)

검증된 대본으로 ElevenLabs TTS를 호출하여 오디오를 생성하고, 실제 측정된 시간을 JSON에 기록합니다.

• 목적: 최종 강의 오디오 생성
• 입력: output/chX/lecture_X_Y_refined.json (검증됨)
• 명령어:

  python script/generate_lecture_v3.py <json_path>
  

• 결과:
  • output/final/lecture_X_Y_complete.mp3 생성
  • JSON 파일에 timestamp_start, timestamp_end, duration_seconds 자동 업데이트

3. 타임스탬프 동기화 (Sync Only)

이미 오디오 파일이 있는 경우 (재생성 비용 절약), API 호출을 자동으로 건너뛰고 길이만 다시 측정하여 JSON 타임스탬프를 복구합니다.

• 목적: 비용 없이 타임스탬프 메타데이터 갱신
• 입력: output/chX/lecture_X_Y_refined.json + temp_X_Y/ 폴더 내 기존 파일들
• 명령어 (위와 동일):

  python script/generate_lecture_v3.py <json_path>
  

• 동작: "♻️ File exists, skipping API call" 메시지와 함께 측정 모드로 작동

⚙️ Configuration

발음 규칙 사전

모든 발음 규칙은 JSON 파일로 관리됩니다. 새로운 용어가 생기면 이 파일만 수정하세요.

• 경로: ref/tts_dictionary.json
• 형식:

  {
    "simple_replacements": {
      "CLI": "커맨드라인 인터페이스",
      "agent.py": "에이전트 파이썬 파일"
    }
  }
  

성우 연기 지시 (Voice Direction)

ElevenLabs v3 모델을 사용하여 생동감 있는 오디오를 생성할 수 있습니다. ref/elevenlabs_v3_audio_tags.md에 정의된 태그를 지문에 적극적으로 활용하세요.

• 경로: ref/elevenlabs_v3_audio_tags.md

• 사용법:

  • [sigh] 힘드네요... (한숨)
  • [excited] 정말 대단하지 않나요? (흥분)
  • [whispering] 이건 비밀인데요... (속삭임)

환경 변수

.env 파일에 다음 설정이 필요합니다.

ELEVENLABS_API_KEY=sk_...
ELEVENLABS_DIALOGUE_MODEL=eleven_v3

📋 Quick Checklist

1. 작성: CLI 프롬프트로 refined.json 초안 생성
2. 검증: python script/validate_tts_text.py ... --fix
3. 생성: python script/generate_lecture_v3.py ...
4. 완료: JSON에 타임스탬프가 들어갔는지 확인