TikTok, Reels, Shorts를 위한 AI 숏폼 리텐션 최적化 엔진. 영상 초반 3초 이탈 요인을 정밀 진단하고 고전환 후크 변형 및 스토리보드 대본을 자동 생성.
Before you quote, enter five RFQ facts and get a clear QUOTE, CLARIFY, or HOLD decision with the next buyer question. The core check runs locally with no login, upload, or tracking; optional AI follow-up uses your own OpenAI-compatible API Key.
토킹헤드·강의·브이로그 원본에서 무음 구간과 "음", "어" 같은 필러 단어를 자동으로 잘라내는 스킬입니다. ffmpeg 무음 탐지(+선택적으로 로컬 STT 필러 탐지)로 남길 구간을 계산하고, 프레임 정확하게 재인코딩한 mp4와 함께 프리미어·다빈치에서 원본 화질 그대로 이어받을 수 있는 EDL·FCPXML을 만듭니다. 실측 샘플에서는 원본 33.87초 중 47.3%가 줄고 오디오·비디오 길이 차이는 11.6ms였습니다. 하이라이트를 "고르는" 게 아니라 영상 전체에서 죽은 시간만 걷어내는 용도이고, API 키 없이 ffmpeg만으로 기본 동작합니다.
회의·강의·인터뷰 녹음과 영상 음성에서 에어컨·팬·전원 험 같은 배경 소음을 줄이고 치찰음을 완화한 뒤, 팟캐스트(-16)·유튜브(-14)·방송(-23 LUFS) 음량으로 정규화합니다. 녹음 앞부분의 소음 구간을 알려 주면 그 소음만 골라 빼는 프로파일 모드가 있고, 앞뒤 무음 자르기와 전후 비교 리포트(스펙트로그램·LUFS)를 함께 만듭니다. 1962년 케네디 연설 음원 60초로 실측해 잡음 바닥이 5.6dB 줄고 음량이 -17.1 에서 -15.9 LUFS 로 맞았습니다. ffmpeg 만 있으면 되고 API 키가 필요 없습니다.
쓰고, 검사하고, 검색으로 확인한 뒤 고칩니다. AI가 쓴 블로그 글이 검색에서 밀리는 이유는 문장력이 아니라 근거 없는 단정과 위험한 안내 때문입니다. 초안 작성 → 품질 검사 → 자동 수정 → 웹 팩트체크 → 최종 보정 → 게시 패키지까지 6단계로 나눠 진행하며, 출처를 찾지 못한 수치는 쓰지 않고 확인하지 못했다고 밝힙니다. 네이버, 티스토리, 워드프레스에 바로 붙여넣을 수 있는 형태로 만들어 드립니다.