실제 PDF 리포트 공개 + Ollama 로컬 AI 도전기 [Claude Code · 유튜브분석기 · 4편]

실제 결과 Ollama 실험 후기

실제 분석 결과 공개
+ 무료 로컬 AI 도전기

완성된 시스템의 실제 결과물, 그리고 Gemini를 공짜 AI로 바꾸려다 실패한 이야기.

📌 시리즈 마지막 편입니다
이 시리즈를 처음 보신다면 1편부터 읽어보세요. Claude Code로 YouTube 트렌드 분석 자동화 시스템을 하루 만에 만든 과정을 담았습니다.

실제 실행 결과

시스템을 처음 실행했을 때 터미널 출력입니다:

[FetchAgent] YouTube 데이터 수집 시작
  ✔ 수익성 브랜드: 20개 수집
  ✔ 콘텐츠 수익화: 20개 수집
  ✔ 1인 사업 런칭: 20개 수집
[AnalysisAgent] 트렌드 분석 시작
  ✔ 키워드 추출 완료: 20개
  ✔ 포맷 패턴 분석 완료
  ✔ Gemini 추천 생성 완료
[ReportAgent] PDF 생성 중...
  ✔ 차트 생성: viewcount.png
  ✔ 차트 생성: keywords.png
  ✔ 차트 생성: format_patterns.png
  ✔ PDF 저장: reports/report_20260425.pdf
[DeliveryAgent] Gmail 발송 중...
  ✔ 메일 발송 완료: your@gmail.com
[StorageAgent] Notion 저장 중...
  ✔ Notion 페이지 생성 완료
✅ 전체 파이프라인 완료!

실제 생성된 PDF 리포트 (전체 3페이지)

아래는 실제로 생성된 PDF 리포트 캡처입니다. 데이터는 실제 YouTube API로 수집된 결과입니다.

📄 1페이지 — 표지 · 트렌드 요약 · 키워드 · 주제 추천 · 조회수 차트

📄 2페이지 — 인기 키워드 Top 10 · 제목 포맷 패턴 분석

📄 3페이지 — 분야별 인기 영상 상세 표

PDF 리포트 구성 요약

리포트는 다음 내용으로 구성됩니다:

• 📊 이번 주 트렌드 요약 — Gemini가 분석한 2~3줄 핵심 트렌드
• 🔑 핫 키워드 — 이번 주 가장 많이 등장한 키워드 태그
• 💡 콘텐츠 주제 추천 3개 — 제목 + 추천 이유 + 권장 포맷
• 📈 분야별 조회수 Top 5 차트
• 📊 인기 키워드 Top 10 차트
• 📉 제목 포맷 패턴 분석 차트
• 📋 분야별 인기 영상 표 — 제목, 채널명, 조회수, 좋아요 수

✅ 한글 PDF 완벽 렌더링 성공!
맑은 고딕 폰트를 직접 삽입한 덕분에 한글이 전혀 깨지지 않습니다. 차트의 한글 레이블도 정상 출력됩니다.

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Gemini를 공짜 로컬 AI로 바꾸기 — 도전기

시스템이 완성된 뒤 이런 생각이 들었습니다.

💭 "Gemini API도 언젠간 유료가 되거나 할당량이 생기면 어쩌지? 컴퓨터에 AI 모델을 직접 설치해서 쓸 수 있지 않을까?"

그래서 Ollama라는 툴로 로컬 AI를 돌리는 실험을 했습니다.

Ollama란?

인터넷 연결 없이 내 컴퓨터에서 AI 모델을 실행할 수 있는 툴입니다. ollama run 모델명 한 줄로 실행됩니다.

처음 선택한 모델: qwen2.5:14b

항목	내 컴퓨터 환경
RAM	16GB
GPU	없음 (CPU만)
선택 모델	qwen2.5:14b (9GB)

🔴 결과: 응답이 나오지 않음
14B 모델은 9GB를 차지해 RAM이 꽉 찼고, CPU만으로는 추론 속도가 너무 느려서 5분을 기다려도 응답이 없었습니다.

7B 모델로 교체

✅ qwen2.5:7b (4.5GB)로 교체 후
RAM 여유가 생겼고 응답 속도도 현실적인 수준으로 개선됐습니다.

코드는 모델 선택 옵션으로 구현

어떤 AI를 쓸지 실행 시 선택할 수 있게 만들었습니다:

# Gemini로 실행 (기본값, API 키 필요)
python main.py --run-now

# Ollama 로컬 AI로 실행 (인터넷 불필요)
python main.py --run-now --model ollama

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Gemini vs Ollama 7B 비교

항목	Gemini 2.5 Flash	Ollama qwen2.5:7b
비용	무료 (할당량 내)	완전 무료
인터넷	필요	불필요
응답 속도	⚡ 5~10초	🐢 1~3분
한국어 품질	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
설정 난이도	API 키만	Ollama 설치 + 모델 다운로드

🏆 결론: 이 용도엔 Gemini가 맞습니다

매주 한 번 자동으로 돌아가는 시스템에서 1~3분 지연은 큰 문제가 아닙니다. 하지만 한국어 분석 품질과 설정 편의성을 고려하면 Gemini 무료 티어가 최선입니다.

GPU가 있는 환경이라면 Ollama도 충분히 실용적입니다.

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전체 시리즈를 마치며

오늘 하루 만에 만든 것들:

• ✅ YouTube 3개 분야 자동 수집 시스템
• ✅ Gemini AI 트렌드 분석 + 콘텐츠 추천
• ✅ 한글 PDF 리포트 (차트 3개 포함)
• ✅ Gmail 자동 발송
• ✅ Notion 누적 저장
• ✅ 매주 일요일 20:00 자동 실행

코드를 직접 짠 시간은 거의 0입니다. Claude Code가 다 만들었습니다. 제가 한 일은 무엇을 만들지 기획하고, 에러 메시지를 보여주고, 결과를 확인하는 것뿐이었습니다.

💬 Claude Code가 달라진 점
기존에는 "이런 거 만들어봐야겠다"고 생각만 하다 포기했습니다. 개발 지식이 부족해서요. 이제는 아이디어가 생기면 Claude Code에 말 걸고, 하루 안에 동작하는 걸 만들 수 있게 됐습니다.

전체 코드는 시리즈 2, 3편에서 공개했습니다. 궁금한 점은 댓글로 남겨주세요!

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📌 전체 시리즈 목차
1편 → Claude Code로 유튜브 채널 분석기 만들기 — 기획부터 완성까지
2편 → 유튜브 Data API 연동 코드 전체 공개
3편 → Python으로 분석 결과 자동 이메일 발송하기
4편 ✅ 실제 PDF 리포트 공개 + Ollama 로컬 AI 도전기 (현재 글)