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AI NOOK
01 / 09
AI 워크벤치 · Workflow Radar 017호

영화를 AI로
해부하는
로컬 워크벤치

lapian-notes는 영화를 프레임, 자막, 구조, 감정 곡선으로 다시 읽게 만드는 도구다. 업로드 없이 로컬에서 돌고, AI 분석 결과를 다시 노트로 가져온다.

좋은 분석은
요약이 아니라
구조를 남긴다
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한 줄 정의

이건 노트 앱이 아니라
영화 분석 워크벤치

영화를 보며 메모하는 수준이 아니다. 프레임을 뽑고, 자막을 붙이고, AI 분석 패키지를 만들어, 다시 구조화된 노트로 되돌린다.

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작동 방식

분석을 보내고,
결과를 되가져온다

보통 툴은 기록만 남긴다. 이건 다르다. 로컬에서 자료를 만들고, 원하는 AI에 넘기고, 결과를 다시 노트로 흡수한다.

1
로컬 추출프레임과 자막을 장치 안에서 정리한다.
2
AI 패키지 생성필요한 재료를 ZIP으로 묶는다.
3
결과 역수입AI가 준 분석을 구조화해서 다시 넣는다.
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생성 결과

결과는 요약이 아니라
구조도

이 프로젝트가 만드는 건 단순 리뷰가 아니다. 이야기 흐름, 장면 구조, 감정 변화, 세부 단락이 한 화면 안에서 이어진다.

1
스토리라인 타임라인이야기 흐름을 여러 줄로 펼친다.
2
구조 트리주선/부선/감정선/정보선을 분해한다.
3
감정 곡선관객 몰입의 상승과 하강을 표시한다.
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05 / 09
핵심 강점

이 프로젝트는
기능보다 철학이 선명하다

강한 점은 기능 목록보다 방향성이다. AI에 맡기되, 최종 편집은 사람 손에 남기고, 결과는 다른 곳에서도 재사용 가능하게 만든다.

Local-first

영상/노트를 서버에 안 올린다.

AI-agnostic

특정 API에 묶이지 않는다.

Editable

자동분석 후 수동 보정이 가능하다.

Exportable

Markdown으로 다시 꺼낼 수 있다.

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추천 대상

이런 사람에게
잘 맞는다

영화를 그냥 보는 대신, 구조를 분석하고 레퍼런스로 쌓고 싶은 크리에이터라면 꽤 매력적이다.

영화 구조를 공부하는 사람장면 전개를 체계적으로 보고 싶은 사람.
영상 에세이 만드는 사람분석과 편집을 같이 다루는 사람.
레퍼런스 아카이빙하는 사람장면 단위로 자료를 쌓고 싶은 사람.
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현실 체크

장점이 분명한 만큼
제약도 있다

로컬 중심이라 편하지만, 바로 누구나 클릭만으로 끝나는 타입은 아니다. 처음엔 실행 흐름을 한 번 익혀야 한다.

1
UI현재 중국어 중심이다.
2
실행 방식브라우저/로컬 저장소 기반이다.
3
자동 기능일부는 dev server가 필요하다.
4
주의저작권 있는 영화는 정당한 범위에서만 사용한다.
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08 / 09
오늘의 미션

영화 한 편으로
3단계만 해보기

작게 시작하면 된다. 한 편을 골라서 아래 3개만 해도, 감상은 기록으로 바뀐다.

1
프레임 추출영화 장면을 프레임으로 뽑는다.
2
AI 분석 패키지 생성자막·프레임·자료를 묶는다.
3
타임라인으로 되돌리기결과를 구조화된 노트로 가져온다.
감상은 그대로 지나가고,
기록은 자산이 된다