Podcast

Podcast

대본부터 RSS 발행까지 잇는 orchestrator다. 기존 ai-news-recap과 tts를 호출하고, 이 스킬은 대본 변환, 쇼노트, 발행 순서를 관리한다.

모드 게이트

• draft: 재료를 구어체 대본과 쇼노트로 바꾸고 멈춘다.
• render: draft 결과를 tts의 기본 voice로 렌더링하고 발행 전 파일에서 멈춘다.
• publish: 사용자가 발행을 명시했을 때만 Release 변경과 git push를 실행한다. 모드가 불명확하면 render까지 진행한다.

워크플로

1. show.json이 있는 현재 repo 또는 사용자가 지정한 쇼 repo를 선택한다. 헤드리스 실행은 PODCAST_REPO를 사용한다.
2. episodes.json과 요청 기간을 비교한다. 새 재료가 없으면 제작하지 않는다.
3. 뉴스는 ai-news-recap, 필요하면 daily-digest로 재료를 준비한다. 일반 주제는 사용자가 준 원문을 쓴다.
4. references/script-conversion.md에 따라 URL과 마크다운이 없는 한 줄 한 문장 대본을 만든다.
5. references/shownotes-convention.md에 따라 요약, 챕터, 링크를 분리한다.
6. tts로 기본 voice를 사용해 음성을 만들고, audit --threshold -15로 끝음 잘림 위험 청크만 골라 regen한다(기본 임계는 경계 청크까지 넓게 플래그해 과잉 재생성을 부른다). regen에는 --out/--loudnorm-out을 함께 줘 재조립을 한 명령으로 끝낸다.
7. loudnorm 편집본을 44.1kHz 128kbps mono MP3로 변환한다. 음성 단독 쇼는 mono가 표준이고, 회차 간 스펙이 같아야 스펙 재확인 없이 발행할 수 있다.
8. publish 모드에서는 references/publishing.md를 읽고 dry-run을 통과한 뒤 발행한다. 새 쇼는 references/publish-setup.md를 먼저 따른다.

기본값과 검증

• 청중과 목표 길이는 show.json의 audience, target_minutes를 우선하고, 없으면 비개발자와 8분을 쓴다.
• 원문에 없는 수치와 이름을 추가하지 않는다.
• 최종 MP3 loudness는 mean_volume이 아니라 EBU R128 integrated LUFS로 확인한다.
• 발행 후 Release 제목, RSS 회차 순서, XML 파싱, enclosure byte-range와 크기, 공개 피드 반영을 확인한다.