안녕하세요! 좋은 강의 감사합니다. 질문 1. creatomate의 탬플릿에 Dynamic 설정해둔 Video1~5의 길이가 각 5초로 설정되어있습니다. 이게 막상 쇼츠를 완성하고보니, 나레이션과 Video들 간의 전환 시점이 약간씩 미스매치 됩니다. 예를들어, 나레이션은 스쿨버스에 대한 이야기를 시작했는데, Video는 이미 나레이션이 끝난 교실 장면을 몇초 더 보여주고 있는것과 같습니다. 나레이션에 따라서 Video1~5의 duration이 각각 달라야할 것 같습니다. 예를들어, Video 1 (3초), Video 2(5초)... 같은 방식을 생각 중입니다. 이렇게 하려면 내용 맥락을 파악해서 Creatomate에서 자동으로 Video duration을 조절해야하는데, 이것도 자동화 될 수 있는 방법이 있을까요? 질문 2. 방법이 없다면 제가 직접 Creatomate에서 최종 수정을 해서 유튜브에 업로드하는게 최선일 것 같습니다. 그렇다면 n8n에서 Creatomate의 작업을 바로 Run시키는것이 아니라, Template안에서 제가 직접 작업할 수 있도록 소스(Video, TTS, Title 등)를 다 "넣어주기" 까지만 자동화를 시킬 수도 있을까요? 오늘은 제가 videos를 전부 다운받아서 creatomate에 전부 업로드해서 직접 쇼츠를 올려보았습니다. 이렇게 하니 자동화가 무의미해지는것 같아, 최대한 n8n의 장점을 활용하려고 합니다. 이것저것 방법을 찾아보다, 강사님의 의견을 듣고 싶어 질문 드렸습니다. 감사합니다 !
안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다 블로그 관련,, IMAGE MAKER 워크플로우에서 업로드 후 set URL을 진행하게 되는데 워드프레스에서 대표 이미지를 바꾸려고 보니, 맨 앞의 이미지만 여러장 업로드 되어 있는 현상이 있더라구요. 업로드 노드에서 {{ $POS }}를 붙여서 하려니 뒤에 Set 노드에서 영향을 받지 않을까 걱정이 되어서요 ~ ㅠ 해결 방법을 알고 싶습니다 정리하면, 여러장이 같은 사진(대표사진)으로 올라가는데, 각각 본문에 사용된 사진이 사용됐으면 좋겠습니다 감사합니다
선생님 제가 정말 완전 노베이스에서 하는데, 왜 모든 값들을 출력할 때 출력문 구조가 System.out.println("d1 == d2: " + (d1 == d2)); 이렇게 되어있는데 출력은 +를 뺀 내용만 출력을 하는건가요? d1 == d2: false +의 경우는 " "에 있는 내용도 아니고 단지 두개의 식을 이어주는 역할이라고 생각하면 될까요?
super()가 없어지면 기본 생성자를 호출 해야한다는건 이해 했습니다. ElectricCartesla-new ElectricCar("Tesla",2021,75); 라는 변수가 있기때문에 자식 기본생성자인 부분은 건너뛰고 2번쨰인 ElectricCar로 바로 넘어가는건가요? 이후에 부모기본생성자 출력하고 남은 Capacity를 출력하는 순서... 이렇게 이해하면 되는건가요?
AttributeError AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'count' Traceback (most recent call last) File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1536 , in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1514 , in wsgi_app response = self.handle_exception(e) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1511 , in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 919 , in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 917 , in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 902 , in dispatch_request return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args) # type: ignore[no-any-return] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\main\ board.py ", line 105 , in lists tot_count = board.find(query).count() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'count' The debugger caught an exception in your WSGI application. You can now look at the traceback which led to the error. To switch between the interactive traceback and the plaintext one, you can click on the "Traceback" headline. From the text traceback you can also create a paste of it.
// 1) 모든 입력 아이템의 json을 순서대로 병합 let merged = {}; for (const item of $input.all()) { Object.assign(merged, item.json); } // 2) 'IMG - 시트 행 가져오기' 노드의 첫 번째 아이템에서 ID를 가져와 추가 merged.ID = $('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID return [{ json: merged }]; 코드 사용했을때 60초 이상 실행되어 타임아웃 에러가 납니다. 메시지 : Problem in node ‘Code in JavaScript‘ Task request timed out after 60 seconds
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
아직 강의 전체는 안보고 우선적으로 MCP가 궁금해서 이 부분부터 봤습니다. 아래 문장 질문드려요. "기존에는 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 사용/개발했는데, MCP프로토콜이 나오면서 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 개발하는게 아니라 application 공급자가 MCP를 만들어서 사용자와 agent개발자에게 연결해서 쓰면된다는 식으로 추세가 변화했다. 그러니까 공급자가 MCP를 개발해서 서버에 올려도 어느정도 api가 변경되면 application 공급자가 전부다 MCP규칙에 맞춰서 코드를 수정해줘야 한다. 즉 원래는 agent 개발자가 툴개발(application사용)에 있어서 부담이 있었다면 지금은 application 공급자가 직접 MCP를 만들어서 사용자에게 제공해줘야 하는거니 더 부담이 커졌다." 제가 이해한게 맞는지 확인해주세요. 크게보면 보면 주체가 3가지인가요? 1) LLM 2) Tool 개발자(agent 개발자) 3) 어플리케이션 개발자(구글 드라이브, 네이버메일 등) MCP가 나오기 전에는 Tool 개발자가 LLM API와 어플리케이션 API를 통해서 agent툴을 만들었다면 MCP가 등장한 후에는 Tool 개발자가 LLM API만 알고 있으면 Tool(agent) 개발을 할수 있다는 말인거죠? 결국에는 툴 개발자가 Application API는 공부할 필요가 없지만 LLM API는 공부해야 agent를 만들수 있다는 말이죠? LLM과 application이 MCP로 통신(연동)하는 건 이미 application 개발자가 별도의 MCP서버를 만들었으니 연동부분은 만들필요가 없음
'섹션 5. 클라우드에서 내 서비스 띄우기: AWS로 배포하기' - '26. AWS EC2 서버에 애플리케이션 배포' 강의를 듣던 중 문제가 생겨 AI를 활용해 문제를 해결해보다가 해결을 못 했습니다. 이미 너무 많이 만져서 원래 상태로 복구하긴 힘들 거 같네요. 강의를 처음부터 다시 들으면서 다시 만들어야 할까요? 깃허브 같이 중간 결과물을 다운 받을 수 있는 곳은 없나요?
강의 커리큘럼과 관련해 강한 아쉬움이 있어 말씀드립니다. 애드센스 수익화 강의에서 가장 기본이 되어야 할 모바일 최적화가 수강생의 개인 공부 영역으로 치부되는 것은 이해하기 어렵습니다. 수익의 본질은 키워드일지 몰라도, 그 수익을 담아내는 그릇은 결국 모바일 환경입니다. 현재 웹 트래픽의 대다수가 모바일에서 발생하는데, 당연히 포함되어야 할 모바일 최적화 과정을 pc에 대해서만 말씀하시고...모바일 최적화는 개인의 노력으로 채워야 할 부차적인 문제가 아니라 수익형 블로그의 가장 필수적인 기본 설계라고 생각합니다. 이 강의를 듣는 분들 대부분이 애드센스 경험이 부족하지만 수익화에 대한 열의만큼은 누구보다 높으실 겁니다. 하지만 제가 직접 운영해 본 결과와 주변 사례들을 보면 모바일 유입과 수익 비중이 80%를 차지할 정도로 압도적입니다. 수익을 내러 온 수강생들에게 정작 수익의 80%를 결정짓는 모바일 최적화를 각자의 노력과 공부 영역으로 남겨두시는 것은 이해가 되지 않습니다. 당연히 PC 중심이 아닌 모바일 중심의 최적화 가이드가 강의에 포함되어야 한다고 생각합니다.
