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해결하는 문제

Chubby Skills는 중국어 및 글로벌 소셜 플랫폼에서의 콘텐츠 소비의 분산 문제를 해결하며, 다양한 플랫폼에서 정보를 수집, 정리, 검색할 수 있는 통합 파이프라인을 제공합니다. 일시적인 소셜 미디어 피드를 구조화된 로컬 지식 기반으로 변환하여 AI 에이전트가 직접 질의하고 활용할 수 있도록 함으로써, 소중한 정보가 '피드' 속에서 사라지는 것을 방지하고 재사용 가능한 지식 자산으로 전환합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 세 가지 별개의 레이어로 구성됩니다:

1. 수집 레이어: Bilibili, YouTube, TikTok, Douyin, X(Twitter), WeChat 공식 계정, 팟캐스트 등 다양한 플랫폼에서 콘텐츠를 스크래핑하고 음성 인식하여, 상세한 메타데이터(스키마 v1)를 포함한 표준화된 Markdown 형식으로 변환하는 전용 '스킬'을 사용합니다.
2. 지식 레이어: 이러한 Markdown 파일을 로컬 밸트(예: Obsidian)에 통합하여, 가벼운 로컬 임베딩 또는 OpenAI와 같은 제공자와 함께 인덱싱, 전체 텍스트 검색, 의미 기반 검색 기능을 제공합니다.
3. 에이전트 레이어: AI 에이전트(예: Claude Code 또는 Codex)가 로컬 지식 기반을 검색하고 읽으며 상호작용할 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구현하여, 사용자가 수집한 데이터 기반으로 작업을 완료할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

• 콘텐츠 크리에이터: 주목받는 노트, 동영상, 기사들을 주제 연구를 위한 레포지토리로 구축.
• 학습자: 동영상 및 오디오 콘텐츠를 텍스트, 플래시카드, 구조화된 노트로 변환.
• 연구자: 로컬에서 접근 가능한 에이전트 사용 가능한 참고 자료 라이브러리 유지.
• 에이전트 사용자: 콘텐츠 수집과 AI 검색을 결합한 자동화된 워크플로우 구축.

주요 특징

• 다중 플랫폼 지원: Bilibili, YouTube, X, WeChat 등을 포함한 10개 이상의 플랫폼을 포괄.
• 로컬 우선의 프라이버시: 완전히 로컬에서 실행 및 저장되어 데이터 프라이버시를 보장.
• 음성 인식 기능: FunASR 및 Faster-Whisper와 같은 도구를 사용한 동영상 및 팟캐스트 음성 인식 내장.
• 에이전트 통합: 개인 지식에 원활하게 접근할 수 있는 완전한 MCP 서버 구현.
• 콘텐츠 강화: DeepSeek API를 활용한 AI 기반 요약, 태그 지정, 가치 평가 기능 옵션.
• 표준화된 출력: 일관된 데이터 이식성을 보장하는 엄격한 Markdown 프론트마터 및 스키마.