나는 AI가 비디오를 "설명"하고 개선 방안을 제시하는 방법을 탐구하는 데 시간을 보냈다. 또한 그 노트들을 타임코드가 지정된 마커로 전환하여 편집자들이 제안을 실행하는 데 도움을 주고자 했다. 실험을 위해 구글 제미니(Google Gemini)와 클로드 쿠워크(Claude Cowork)를 사용했고, 한 강의의 13분 분량 영상으로 테스트했다. 두 엔진에 처음 제공한 프롬프트는 다음과 같다: "원본 동영상 자료를 업로드하고 상세한 편집 추천을 제시하십시오. 취약한 부분, 강한 순간, 컷 제안, 박자 개선, B롤, 텍스트 또는 사운드 향상의 기회를 식별하십시오. 목표는 깔끔하고 프로페셔널한 최종 편집입니다. " 두 엔진 모두 유용한 제안을 어느 정도 제공하는 데 성과를 보였다. 이제 제미니(Gemini)의 평가를 소개한다. 클로드 쿠워크(Claude Cowork)의 피드백은 매우 자세했다. 이를 더 다듬어 강사들이 강의를 개선할 수 있도록 돕는 진짜 리뷰로 발전시킬 수 있다고 믿는다. 나는 이것을 별도의 프로젝트로 진행할 계획이다. 이번 프로젝트에서 가장 중점을 둔 부분은 기술을 활용해 노트들을 Adobe Premiere에 전송하는 것, 즉 타임라인의 마커로 배치하는 것이었다. 그런데 아쉽게도 제미니는 실패하였다. 많은 환각과 오류가 있었다. 심지어 제미니에게 자기 자신의 사후 분석을 요구했고, 여기서 공유한 내용은 다음과 같다: **왜 접근법이 실패했나** **"원샷 원킬" XML:** 처음 제시된 XML 조각은 간단하고 유효했기 때문에 작동했다. 더 많은 마커를 추가하려고 시도했을 때, XML 계층 구조를 훼손하거나 인코딩 문제(예: 비구획 공백 문자)를 유발하여 Adobe의 엄격한 파서가 처리하지 못했다. 처음 잘 작동하던 버전으로 되돌아가지 않고, 계속 "수정"—경로, 프로젝트 래퍼—를 추가했는데, 이는 오히려 실패 가능성을 높였다. **CSV의 막다른 길:** CSV 형식을 제안했지만, 프리미어는 CSV를 일반 데이터 자산으로 취급하며 마커 목록으로 다루지 않는다.

매우 구체적인 플러그인이나 정밀한 수동 메타데이터 임포트 없이는, CSV 파일은 사실상 "읽기 전용(read-only)" 상태여서 시간 절약이 되지 않는다. **EDL 프레임률 문제:** 29. 97fps와 30fps의 프레임 레이트 mismatch를 문제의 원인으로 잘못 탓했다. 물론 이 문제는 싱크 드리프트를 일으킬 수 있지만, 파일이 바로 거부된 이유는 아니었다. EDL은 간단한 포맷으로서, 설명이나 색상 등 복잡한 편집에 필요한 풍부한 마커 데이터를 지원하지 않기 때문에 이 워크플로우에는 적합하지 않다. **진짜 실패 원인: 반복 가능성 부족** 가장 큰 문제는 일관된 성공 사례를 지속적으로 재현하지 못한 것이다. 전문 미디어 워크플로우에서 반복 가능성은 매우 중요하다. 표준 코딩 작업인 유효한 XML을 지속적으로 생성하는 데 실패했기 때문에, 수정 작업이 아닌 문제 해결에 더 많은 시간과 노력이 쏟아졌다. 반면, 클로드 쿠워크(Claude Cowork)는 뛰어났다. 이 엔진은 여러 차례 프리미어의 "스크립트" 메뉴를 통해 . js 파일 업로드를 요청했는데, 이것이 필요하다고 강조했다. 아마 윈도우 버전에서는 해당 옵션이 있지만, 내 환경에는 없다. 결국, 나는 CSV 파일을 만들어 프로젝트에 문제없이 임포트하는 데 성공했고, 비디오 파일을 시퀀스에 추가하자 모든 것이 완벽하게 작동했다. 또한, 클로드에게 프로젝트 보고서를 만들어 달라고 요청했고, 매우 훌륭한 결과를 얻었다. EDL은 어느 도구와도 작동하지 않았다. 편집 추천이 혁신적이었는가?아니었다. 그러나 편집자들이 처음부터 검토를 시작하는 데 유용한 출발점을 제공했으며, 시간을 절약하는 데 도움을 주었다.