금칙 영상 검수

로컬 Next.js 앱. 영상 업로드 → 프레임 샘플링(ffmpeg) → OpenAI 비전 판정 → 검수 리포트(JSON)·위반 목록(CSV)·위반 프레임 미리보기.

실행

1. npm install
2. .env.example 를 .env 로 복사 후 OPENAI_API_KEY 와 OPENAI_MODEL 설정
3. rules/금칙기준.md 에 금칙 판단 기준 작성 (이 저장소에는 방송통신심의위원회 "방송심의에 관한 규정" 기반 기준표가 이미 포함되어 있음)
4. npm run dev → http://localhost:3000 접속
5. 영상 업로드 → 샘플링 간격(기본 5초)·최대 프레임(기본 200) 설정 → 검수 시작 → 결과 페이지에서 진행률·리포트 확인

판정 카테고리 / 심각도

• 카테고리: 폭력 · 선정성 · 혐오 · 유해행위 · 개인정보 · 저작권 (불확실 시 검토필요)
• 종합 판정(최고 심각도 기준): 0 통과 / 12 주의 / 3 경고 / 45 방영 불가

산출물

작업별로 .work/<jobId>/ 에 생성: report.json, violations.csv, frames/(추출 프레임)

동작 원칙

• 판단 기준은 코드가 아니라 rules/금칙기준.md 에 있음 (이 파일을 모델 프롬프트로 주입)
• API 키는 .env (git 추적 제외)
• 프레임 판정 JSON 이 깨지면 해당 프레임을 '정상'으로 처리하고 계속 진행(파싱실패 건수는 리포트에 표기)
• 모델이 확신하기 어려우면 '검토필요'로 분류

테스트

npm test (순수 로직 모듈 단위 테스트)