Instagram 릴스를 Claude Code로 매일 콘텐츠 리서치 시스템으로 전환하는 방법

Instagram 리서치 도구가 하는 일

Instagram 리서치 도구는 저장한 릴스와 틈새시장 검색 결과를 검색 가능한 리서치 라이브러리로 변환합니다. Claude Code를 사용하면 릴스의 대본, 훅, 형식, 관점, 성과 수치, 시각적 구성, 스크롤을 멈추게 할 가능성이 높은 순간을 분석할 수 있습니다.

또한 틈새시장에서 비정상적으로 높은 성과를 내는 릴스를 강조하는 일일 아웃라이어 리포트도 생성합니다. 각 분석은 원작 크리에이터의 내용을 복사하지 않고, voice.md 파일에 설명된 스타일로 작성한 새로운 훅과 대본으로 마무리됩니다.

생성된 라이브러리는 브라우저에서 열리므로, 촬영 전에 분석한 릴스를 비교하고 아이디어를 다시 살펴볼 수 있습니다.

필요한 항목

• Claude Code
• Node.js 18 이상
• Sandcastles, Apify, yt-dlp 또는 직접 수집한 데이터와 같은 데이터 소스 하나
• 선택 사항: 프레임 단위 시각적 분석을 위한 ffmpeg
• 선택 사항: 사용하는 제공업체가 대본을 제공하지 않을 때 로컬 전사를 위한 Whisper
• 선택 사항: 공유 버튼으로 릴스를 저장하기 위한 iPhone

이 프로젝트에는 npm 종속성이 없습니다. 프레임을 추출하려면 brew install ffmpeg로 ffmpeg를 설치하세요. 로컬 전사를 사용하려면 pipx install openai-whisper로 Whisper를 설치하세요.

데이터 소스 선택

데이터 제공업체는 동영상 파일, 캡션, 대본, 성과 수치와 같은 원본 자료를 가져옵니다. 분석은 Claude Code가 수행하므로 분석 워크플로를 변경하지 않고도 제공업체를 바꿀 수 있습니다.

• Sandcastles: 릴스 분석 데이터, 타임스탬프가 포함된 대본, 훅 분석, 아웃라이어 검색을 제공하는 유료 MCP 제공업체입니다. MCP를 사용하려면 Pro 요금제 이상이 필요합니다.
• Apify: 결과별로 요금이 부과되는 액터를 통해 릴스 데이터와 동영상 파일을 제공합니다. 매시간 조회수를 기준으로 순위를 매기는 일일 해시태그 검색을 지원하며, 아웃라이어 점수는 사용하지 않습니다.
• yt-dlp: 공개된 Instagram, TikTok, YouTube Shorts 링크를 개별적으로 처리할 수 있는 무료 옵션입니다. 대본에 로컬 Whisper를 사용할 수 있지만 Instagram 조회수는 제공되지 않을 수 있습니다.
• 모든 소스: 동영상 파일, 다른 서비스에서 내보낸 데이터 또는 직접 입력한 수치를 사용할 수 있습니다.

작업별로 다른 제공업체를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 개별 릴스에는 yt-dlp를, 일일 검색에는 Apify 또는 Sandcastles를 사용할 수 있습니다. 제공업체별 안내는 저장소의 providers 디렉터리에서 확인할 수 있습니다.

설치 및 설정 마법사 실행

1. 저장소를 복제하고 해당 디렉터리로 이동합니다:

git clone https://github.com/manthanpatelll/instagram-research-tool.git
cd instagram-research-tool
claude

1. Claude Code에서 최초 실행 마법사를 시작합니다:

/research-setup

마법사는 사용할 제공업체를 묻고, 필요한 서비스를 연결하며, 틈새시장에 대해 질문하고, 일일 검색 쿼리를 생성합니다. 또한 캡션 3개를 바탕으로 작성 스타일을 학습합니다. 선택 사항인 iPhone 공유 워크플로를 설정하는 과정을 안내하고 자체 테스트도 실행합니다.

저장소는 주요 설정을 config.json에, 틈새시장 검색을 niche.json에, 작성 지침을 voice.md에 저장합니다. 결과를 직접 다듬고 싶다면 설정 후 이 파일들을 검토하세요.

먼저 샘플 워크플로 살펴보기

제공업체에 연결하지 않고도 프로젝트를 확인할 수 있습니다. 포함된 샘플은 합성 데이터로 구성되어 있으며 실제 크리에이터를 나타내지 않습니다.

npm run library
npm run sample-report
npm run selftest

• npm run library는 샘플 릴스 라이브러리를 엽니다.
• npm run sample-report는 샘플 아웃라이어 리포트를 엽니다.
• npm run selftest는 오프라인 검사를 실행합니다. 성공하면 종료 코드 0으로 종료됩니다.

개별 릴스 분석

설정이 완료되면 공개 릴스 링크를 릴스 리서치 스킬에 전달합니다:

/reel-research <reel link>

도구는 사용 가능한 원본 데이터를 가져와 표준화하고, 필요한 경우 동영상을 전사하며, 추출한 프레임을 시각적 분석에 사용합니다. 결과는 library/reels/에 JSON 파일로 저장되고 브라우저 라이브러리에 포함됩니다.

일반적인 분석에는 다음 항목이 포함됩니다:

• 조회수, 좋아요, 댓글, 참여율, 제공되는 경우 아웃라이어 점수 및 게시일
• 타임스탬프가 포함된 대본
• 도입 훅, 훅 유형, 단어 수, 전달 시간, 핵심 단어 및 효과적인 이유에 대한 설명
• 릴스의 카테고리, 시각적 레이아웃, 속도 및 형식
• 주제, 구체적인 관점, 일반적인 믿음 및 이에 대비되는 주장
• 화면 텍스트와 시청자 유지 목적이 포함된 장면별 시각적 타임라인
• 타임스탬프와 함께 스크롤을 멈추게 할 가능성이 높은 순간 2~5개
• 사용자의 목소리로 작성한 새로운 훅과 전체 대본

받은편지함의 저장된 릴스 처리

선택 사항인 iPhone 워크플로를 사용하는 경우 릴스에서 공유를 누르고 Save to Research를 선택하세요. 단축어는 링크를 iCloud Drive의 받은편지함 파일에 기록하며, 이 파일은 Mac과 동기화할 수 있습니다.

저장된 링크를 처리하려면 다음을 실행합니다:

/reel-research inbox

도구는 새 링크를 읽고, 선택한 제공업체로 분석한 다음, 결과를 라이브러리에 추가합니다. iPhone이 없다면 Claude Code에 링크를 직접 붙여 넣거나 config.json의 inboxPath를 컴퓨터와 동기화되는 다른 텍스트 파일로 지정할 수 있습니다.

일일 아웃라이어 리포트 생성

아웃라이어 워크플로는 설정한 니치를 검색하고, 결과를 필터링하고, 중복 항목을 병합한 다음, 조건을 충족하는 릴스를 순위별로 정렬합니다. 기본적으로 이전 24시간을 확인하며 조회수가 2,000회 미만인 릴스는 제외합니다. 조건을 충족하는 릴스가 15개 미만이면 검색 기간을 최대 48시간까지 확장할 수 있습니다.

/outliers

보고서는 reports/ 아래에 저장되며 HTML 페이지로 열립니다. Claude Code는 채팅에서 상위 10개 결과를 설명하고 콘텐츠 아이디어의 방향도 제안합니다.

더 넓은 검색 기간을 사용하려면 다음 명령을 실행하세요.

/outliers --48h

기본 일일 검색은 niche.json의 쿼리를 사용합니다. 이 쿼리들을 니치의 크리에이터들이 실제로 릴스를 설명하고 캡션을 작성하는 방식에 맞는 클러스터로 구성하세요.

처리 파이프라인 이해하기

프로젝트는 소스 데이터부터 리서치 결과까지 명확한 순서로 진행됩니다.

1. 릴스 링크, 동영상 파일 또는 소스 내보내기 파일이 워크플로에 입력됩니다.
2. 선택한 제공자가 조회수 등의 수치, 캡션, 동영상 또는 트랜스크립트를 제공합니다.
3. 도구는 제공자의 트랜스크립트를 사용하며, 트랜스크립션이 auto로 설정된 경우 로컬 Whisper를 대체 수단으로 사용합니다.
4. frames.mjs는 ffmpeg를 사용해 시각적 검토를 위한 콘택트 시트를 생성합니다.
5. Claude Code가 훅, 형식, 관점, 영상 요소 및 시청 유지가 발생하는 순간을 분석합니다.
6. 완성된 분석 결과는 JSON으로 저장되고 out/library.html을 통해 표시됩니다.
7. 아웃라이어 워크플로는 원시 검색 데이터를 저장하고, 필터링하고, 순위를 정한 다음 HTML 보고서를 생성합니다.

중요한 설정 구성하기

워크플로를 조정하려면 config.json을 여세요.

• provider는 개별 릴스의 소스를 선택합니다: sandcastles, apify, ytdlp 또는 any.
• searchProvider는 일일 검색에 사용할 Sandcastles 또는 Apify를 선택합니다.
• inboxPath는 동기화된 받은편지함 파일을 지정합니다.
• windowHours는 일반적인 아웃라이어 검색 기간을 제어합니다.
• maxWindowHours는 보고서가 검색 기간을 확장할 수 있는 최대 범위를 제한합니다.
• minViews는 조회수가 낮은 결과를 보고서에서 제외합니다.
• transcription은 소스 트랜스크립트와 로컬 Whisper 중 어느 것을 사용할지 제어합니다.
• myHandle에는 Instagram 핸들을 선택적으로 저장할 수 있습니다.

누락된 성과 수치는 빈 상태로 유지됩니다. 도구는 값을 지어내지 않으므로 메타데이터가 제한된 소스의 결과에는 조회수나 참여 수가 알 수 없음으로 표시될 수 있습니다.

아침 리서치 자동화하기

이 저장소에는 cron 또는 macOS launchd를 사용해 받은편지함 및 아웃라이어 워크플로를 자동화하는 방법이 안내되어 있습니다. 관련 예시에서는 다음과 같은 명령을 실행합니다.

claude -p "/reel-research inbox"
claude -p "/outliers"

iPhone 공유 설정과 선택적 일일 자동화 예시는 docs/iphone-shortcut.md를 참조하세요. 예약된 명령을 활성화하기 전에 검토하세요. 특히 선택한 제공자가 결과 또는 분석 단위로 요금을 부과하는 경우에는 더욱 주의해야 합니다.

복사하지 않고 리서치 활용하기

이 도구는 콘텐츠를 재게시하는 것이 아니라 아이디어를 연구하기 위해 설계되었습니다. 릴스의 주제, 관점 및 형식을 리서치 자료로 활용한 다음, 자신의 경험, 결과, 제품 또는 관점을 더하세요.

생성되는 My version 섹션은 여러분의 목소리에 맞는 새로운 문구를 작성하기 위한 것입니다. 크리에이터의 대사, 농담 또는 이야기를 재사용하지 않으며, 프로젝트는 저장하기 전에 복사된 문구가 있는지 확인합니다. 다운로드한 동영상은 분석을 위해 컴퓨터에 보관되며 다시 업로드해서는 안 됩니다.

결론

Instagram Research Tool은 Claude Code와 데이터 제공자를 결합해 릴스 리서치를 반복 가능한 작업으로 만듭니다. 설정을 완료하면 휴대폰에서 릴스를 저장하고, 개별적으로 분석하고, 일일 아웃라이어 보고서를 검토하며, 검증된 형식과 관점을 바탕으로 독창적인 스크립트를 개발할 수 있습니다.

샘플 명령으로 시작하고 /research-setup을 실행한 다음, niche.json과 voice.md를 다듬어 리서치가 여러분의 잠재고객과 글쓰기 스타일에 맞도록 조정하세요.