이 문서를 Claude에게 주세요.
Claude가 알아서 다 합니다.

이 문서의 사용 방법 (30초)

1. 아래 "사전 준비 3가지"를 완료합니다
2. Claude.ai 채팅창을 열고, 이 HTML 파일을 첨부하거나 내용 전체를 붙여넣기합니다
3. "이 가이드대로 처음부터 끝까지 실행해줘" 라고만 입력합니다
4. Claude가 중간에 물어보는 것들에만 답변해 주면 됩니다

사전 준비 3가지 (Claude 실행 전에 완료)

• ① 영화 스크립트 PDF 준비
  인터넷에서 "영화제목 screenplay PDF"로 검색해 다운로드. 영문 대사가 포함된 파일이어야 합니다.
• ② Claude.ai Pro/Max 구독 + MCP 연결
  Claude.ai 웹사이트 → Settings → Connections에서 Notion과 PlayMCP(카카오톡)를 각각 연결하세요. 무료 플랜은 클라우드 Routine을 사용할 수 없습니다.
• ③ Python 설치
  PDF 문장 추출에만 사용합니다. python.org에서 3.10 이상 설치. 나머지는 Claude가 안내합니다.

PHASE 0 — 준비 상태 확인

시작 전에 사용자에게 다음을 확인합니다:

PHASE 1 — PDF에서 문장 추출

Claude가 추출 스크립트를 생성하고, 사용자는 딱 2줄만 터미널에서 실행합니다.

scripts/extract_dialogues.py — 이 내용을 그대로 파일로 저장

import pdfplumber, re, json
from pathlib import Path
from collections import Counter

ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
PDF  = ROOT / "your-movie-script.pdf"   # ← 실제 PDF 파일명으로 변경
OUT  = ROOT / "data" / "script_clean.json"
OUT.parent.mkdir(exist_ok=True)

PAGE_HDR   = re.compile(r"[A-Z][a-z].*,\s*\d+/\d+/\d+")
CONTINUED  = re.compile(r"^\s*\d*\s*CONTINUED:?", re.I)
SCENE_RE   = re.compile(r"^\d+\s+(INT\.|EXT\.|INT/EXT|FADE)", re.I)
PAREN_RE   = re.compile(r"\([^)]*\)")
CONTD_RE   = re.compile(r"\(CONT'?D\)|\(O\.?S\.?\)|\(V\.?O\.?\)|\(MORE\)", re.I)
CHAR_MIN, DLG_MIN, DLG_MAX = 30, 20, 35
ABBREVS = ["Mr.","Mrs.","Ms.","Dr.","Sr.","Jr.","St.","Mt.","Co.","Inc.",
           "Ltd.","Prof.","Gen.","Lt.","Sgt.","U.S.","etc.","vs.","e.g.","i.e."]

def split_sents(text):
    p = text
    for a in ABBREVS: p = p.replace(a, a.replace(".",""))
    p = p.replace("--"," ").replace("...","")
    parts = re.split(r"(?<=[.!?])\s+(?=[A-Z\"'])", p)
    out=[]
    for s in parts:
        s=s.strip().replace("","...").replace("",".")
        s=re.sub(r"\s+"," ",s)
        if s and len(s)>=2: out.append(s)
    return out

def is_char(c):
    b=CONTD_RE.sub("",c); b=PAREN_RE.sub("",b).strip()
    if not b or len(b)>35 or not any(x.isalpha() for x in b): return False
    return not any(x.islower() for x in b) and not b.endswith(":")

raw=[]; cur_char=cur_scene=None; buf=[]
def flush():
    global buf
    if cur_char and buf:
        blk=re.sub(r"\s+"," "," ".join(buf).strip())
        if blk: raw.append((cur_char,cur_scene,blk))
    buf=[]

with pdfplumber.open(PDF) as pdf:
    for pg in pdf.pages:
        for line in (pg.extract_text(layout=True) or "").split("\n"):
            rs=line.rstrip(); c=rs.lstrip()
            if not c: flush(); cur_char=None; continue
            if PAGE_HDR.search(c) or CONTINUED.match(c): flush(); cur_char=None; continue
            ind=len(rs)-len(c)
            if SCENE_RE.match(c):
                flush(); cur_char=None
                cur_scene=re.sub(r"\s{2,}"," ",c); cur_scene=re.sub(r"\s+\d+\s*$","",cur_scene)
                continue
            if ind>=CHAR_MIN and is_char(c):
                flush(); n=CONTD_RE.sub("",c); cur_char=PAREN_RE.sub("",n).strip(); continue
            if cur_char and DLG_MIN<=ind<=DLG_MAX+5:
                cl=PAREN_RE.sub("",c).strip()
                if cl: buf.append(cl)
                continue
            flush(); cur_char=None
    flush()

sents=[]; sid=0
for ch,sc,blk in raw:
    for s in split_sents(blk):
        sid+=1
        sents.append({"id":sid,"char":ch,"scene":sc or "","text":s,"word_count":len(s.split())})

OUT.write_text(json.dumps(sents,ensure_ascii=False,indent=2),encoding="utf-8")
chars=Counter(s["char"] for s in sents)
print(f"✅ {len(sents)}개 문장 추출 완료 ({len(chars)}명 캐릭터)")
print(f"   약 {len(sents)//5}일치 학습 분량 (하루 5문장)")
print(f"   상위 캐릭터: {', '.join(f'{c}({n})' for c,n in chars.most_common(5))}")
print(f"   저장 위치: {OUT}")

PHASE 2 — Notion 학습 DB 생성

사용자에게 묻지 않고 Claude가 Notion MCP를 사용해 직접 DB를 생성합니다.

PHASE 3 — 큐 페이지 30일치 생성

업로드받은 script_clean.json을 파싱해 Notion에 30개 큐 페이지를 일괄 생성합니다.

PHASE 4 — 매일 자동화 Routine 등록

Claude.ai 클라우드 Routine을 생성해 매일 08:00 KST에 자동 실행되도록 설정합니다.

PHASE 5 — 동작 검증 (수동 트리거)

"큐가 비었습니다" 카카오톡 알림을 받으면, Claude.ai 채팅창에 아래 메시지를 보내세요.

전체 배치 계획 (영화 1편 기준, 약 300일)