전사는 누군가 개념을 설명하는 방법을 찾는 데 유용합니다. 하지만 요약에서 누가 언제 어떤 불확실성을 두고 말했는지가 빠지면 덜 유용합니다. 공개 역사 강의를 예로 Codex가 로컬 노트를 다루고 Kabo가 이용 가능한 전사 근거를 제공합니다.
크리에이터 연구 AI 에이전트 Kabo는 이용 가능한 전사 텍스트를 조회합니다. 역사 주장이 내레이션에 들어가기 전에 노트가 귀속과 불확실성을 보존합니다.
클라이언트 선택 및 연결 확인
호환 클라이언트에 https://kabo.sh/mcp-pub를 연결하고 Kabo 로그인을 완료하세요. MCP 설정 가이드에 연결 방법이 있으며 Codex와 Claude Code에는 설치 옵션이 있습니다.
예시는 로컬 파일 접근을 허가한 Codex입니다. 연결이 없다면 [mcp_servers.kabo]와 url = "https://kabo.sh/mcp-pub"를 설정하고 MCP 로그인하세요. CLI에서는 codex mcp login kabo로 시작합니다. 전사 노트는 클라이언트가 쓰는 파일이지 Kabo가 게시하는 파일이 아닙니다.
출처 로그와 검증 질문 준비
[ ] video-links.txt — 공개 출처와 각각 도움을 줄 질문. [ ] research-question.md — 비교할 설명 방식, 역사 주장 또는 용어. [ ] source-log.md — 언어, 반환 시간 범위, 조회 날짜와 상태. [ ] verification-questions.md — 독립된 1차 근거가 필요한 주장. [ ] notebook/ — 귀속 있는 바꿔쓰기, 출처 메모와 편집 결정.
전사 준비 상태와 현재 입력 확인
역사 영상 제작자가 파일 지원 MCP 클라이언트 Codex로 공개 강의의 인쇄 기술 도입 설명을 비교합니다. 필요한 것은 귀속을 밝힌 메모이지 강의 전사 재구성이나 자동 사실 확인이 아닙니다.
어떤 전사 도구가 준비되고 어떤 입력이 필요한지 물으세요. Kabo는 이용 가능할 때 public_video_fetch_transcript를 제공합니다. 모든 공개 영상에 쓸 텍스트가 있거나 모든 언어가 예상대로 반환된다고 추론하지 마세요. 누락 텍스트는 연구 공백으로 남깁니다.
전사 준비와 public_video_fetch_transcript의 현재 스키마를 확인하세요. [공개 URL]의 이용 가능한 텍스트를 조회하고 출처 언어와 반환 시간 범위를 유지하세요. job_id가 반환되면 보관하세요. 대기 접수를 전사 본문처럼 요약하지 마세요.
요약 전에 데이터 조회 완료
텍스트가 바로 반환되면 출처 메타데이터와 유지하세요. job_id라면 get_research_data_job으로 최종 상태를 확인한 뒤 read_research_data_artifacts로 나열된 산출물을 읽으세요. 대기 접수는 전사가 아니며 저장 분석의 get_analysis_run과 다른 경로입니다.
역사 주장을 확인하기 전에는 “화자는 말한다”를 쓰세요. 이 귀속은 그럴듯한 강의가 근거 없는 우리 내레이션이 되는 것을 막습니다.
영상 선택이 아직 필요하면 YouTube 연구 절차로 후보를 찾으세요.
get_research_data_job으로 데이터 작업을 완료하고 나열된 object_refs만 read_research_data_artifacts로 읽으세요. 출처 URL, 언어와 근거 있는 시간을 담은 짧은 귀속 메모를 쓰세요. 화자 주장, 독립 검증 사실과 우리 해석을 구분하고 불일치를 합치지 말고 비교하세요. 불확실한 이름은 오디오 확인 대상으로 남기고 verification-questions.md를 만드세요.
귀속을 보존하는 메모 작성
Codex에 짧은 바꿔쓰기, 출처 URL, 언어와 근거 있는 시간 범위를 담은 노트를 저장하게 하세요. 화자의 주장, 독립적으로 확인한 사실, 편집 해석을 구분합니다. 불확실한 이름이나 전문 용어는 몰래 “수정”하지 말고 오디오 대조를 위해 남기세요.
나중에 확인할 수 있는 노트 항목
인쇄사 영상의 유용한 노트는 다음 일을 분리합니다.
- 출처: 실제 영상 URL 첨부.
- 화자 주장: 조회 후 짧은 바꿔쓰기 추가.
- 시간 범위: 반환 또는 직접 확인한 시간만 사용.
- 검증 질문: 독립된 1차 자료가 날짜를 지지하는가?
- 시각 질문: 전사가 빠뜨린 것을 시연은 어떻게 보여주는가?
- 편집 행동: 대본 전에 이 질문 해결.
불일치를 지우지 않고 설명 비교
강의가 동의하는 부분과 범위, 용어 또는 실제 논쟁에서 오는 차이를 물으세요. 정확한 표현이 중요한 곳에만 짧게 인용하세요. 강의의 대체 복사본을 조립하거나 바꿔쓴 내용을 직접 인용처럼 번역하지 마세요.
검증 계획과 함께 노트 마치기
로컬 파일 권한이 있다면 연구 노트 옆에 questions-to-check.md를 만드세요. 말로 답할 수 없는 시연 질문도 넣습니다. 역사 주장이 내레이션이 되려면 적절한 독립 근거가 필요하며 전사 조회가 검증을 대신하지 않습니다.
전사의 전문 명칭이 불확실해 보입니다. 원문 표현과 출처를 보존하고 그럴듯한 용어를 몰래 고르지 말고 오디오 또는 1차 자료 확인 항목을 추가하세요.
검증한 노트에서 내레이션 작성
Google Docs에서 검증된 노트로 대본을 만드세요. 주장 점검표와 출처를 유지하고 역사 시연의 시각적 의미가 중요한 곳은 원본 영상을 확인하세요.
작성된 예시는 설명용입니다. 제품 스크린샷은 Kabo 웹 앱의 기존 결과이며, 이 가이드의 예시를 실행한 기록이 아닙니다. 자신의 소재와 해당 작업에서 실제로 반환된 근거를 사용하세요.