feat: v3.0 엔진 추상화 + 소설 파이프라인 추가

[1순위] 엔진 추상화 리팩토링
- config/engine.json: 단일 설정 파일로 writing/tts/image/video/publishing 엔진 제어
- bots/engine_loader.py: EngineLoader 팩토리 클래스 (Claude/OpenClaw/Gemini Writer, gTTS/GoogleCloud/OpenAI/ElevenLabs TTS, DALL-E/External 이미지)

[2순위] VideoEngine 추상화
- bots/converters/video_engine.py: VideoEngine ABC + FFmpegSlidesEngine/SeedanceEngine/SoraEngine/RunwayEngine/VeoEngine 구현
- Seedance 2.0 API 연동 + 실패 시 ffmpeg_slides 자동 fallback

[3순위] 소설 연재 파이프라인
- bots/novel/novel_writer.py: AI 에피소드 자동 생성 (Claude/엔진 추상화)
- bots/novel/novel_blog_converter.py: 에피소드 → 장르별 테마 Blogger HTML
- bots/novel/novel_shorts_converter.py: key_scenes → TTS + Pillow + VideoEngine → MP4
- bots/novel/novel_manager.py: 전체 파이프라인 조율 + Telegram 명령 처리
- config/novels/shadow-protocol.json: 예시 소설 설정 (2040 서울 SF 스릴러)

[스케줄러] 소설 파이프라인 통합
- 매주 월/목 09:00 자동 실행 (job_novel_pipeline)
- Telegram 명령: /novel_list, /novel_gen, /novel_status

[기타 수정]
- collector_bot.py: 한국어 유니코드 감지 + RSS 신뢰도 override 버그 수정
- quality_rules.json: min_score 70→60
- scripts/get_token.py: YouTube OAuth scope 추가
- .env.example: SEEDANCE/ELEVENLABS/GEMINI/RUNWAY API 키 항목 추가

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -75,3 +75,17 @@ TIKTOK_OPEN_ID=
 # YouTube Data API v3 (기존 Google Cloud 프로젝트에서 API 추가 활성화)
 # YouTube Studio > 채널 > 고급 설정에서 채널 ID 확인
 YOUTUBE_CHANNEL_ID=
+
+# ─── v3 엔진 추상화 (선택) ────────────────────────────
+# Seedance 2.0 — AI 시네마틱 영상 생성 (소설 쇼츠 권장)
+# https://seedance2.ai/
+SEEDANCE_API_KEY=
+# ElevenLabs — 고품질 한국어 TTS
+# https://elevenlabs.io/
+ELEVENLABS_API_KEY=
+# Google Gemini — 글쓰기 대체 / Veo 영상
+# https://aistudio.google.com/
+GEMINI_API_KEY=
+# Runway Gen-3 — AI 영상 생성
+# https://runwayml.com/
+RUNWAY_API_KEY=

bots/collector_bot.py

@@ -97,10 +97,24 @@ def calc_freshness_score(published_at: datetime | None, max_score: int = 20) ->
 
 def calc_korean_relevance(text: str, rules: dict) -> int:
     """한국 독자 관련성 점수"""
+    max_score = rules['scoring']['korean_relevance']['max']
     keywords = rules['scoring']['korean_relevance']['keywords']
+
+    # 한국어 문자(가-힣) 비율 체크 — 한국어 콘텐츠 자체에 기본점수 부여
+    korean_chars = sum(1 for c in text if '\uac00' <= c <= '\ud7a3')
+    korean_ratio = korean_chars / max(len(text), 1)
+    if korean_ratio >= 0.15:
+        base = 15  # 한국어 텍스트면 기본 15점
+    elif korean_ratio >= 0.05:
+        base = 8
+    else:
+        base = 0
+
+    # 브랜드/지역 키워드 보너스
     matched = sum(1 for kw in keywords if kw in text)
-    score = min(matched * 6, rules['scoring']['korean_relevance']['max'])
-    return score
+    bonus = min(matched * 5, max_score - base)
+
+    return min(base + bonus, max_score)
 
 
 def calc_source_trust(source_url: str, rules: dict) -> tuple[int, str]:
@@ -215,8 +229,13 @@ def calculate_quality_score(item: dict, rules: dict) -> int:
 
     kr_score = calc_korean_relevance(text, rules)
     fresh_score = calc_freshness_score(pub_at)
-    # search_demand: pytrends 연동 후 실제값 사용 (현재 기본값 10)
-    search_score = item.get('search_demand_score', 10)
+    # search_demand: pytrends 연동 후 실제값 사용 (RSS 기본값 12)
+    search_score = item.get('search_demand_score', 12)
+    # 신뢰도: _trust_override 이미 설정된 경우 우선 사용
+    if '_trust_score' in item:
+        trust_score = item['_trust_score']
+        trust_level = item.get('source_trust_level', 'medium')
+    else:
         trust_score, trust_level = calc_source_trust(source_url, rules)
     mono_score = calc_monetization(text, rules)
 

bots/converters/video_engine.py

@@ -0,0 +1,783 @@
+"""
+비디오 엔진 추상화 (bots/converters/video_engine.py)
+역할: engine.json video_generation 설정에 따라 적절한 영상 생성 엔진 인스턴스 반환
+설계서: blog-engine-final-masterplan-v3.txt
+
+지원 엔진:
+  - FFmpegSlidesEngine: 기존 shorts_converter.py 파이프라인 (슬라이드 + TTS + ffmpeg)
+  - SeedanceEngine: Seedance 2.0 API (AI 영상 생성)
+  - SoraEngine: OpenAI Sora (미지원 → ffmpeg_slides 폴백)
+  - RunwayEngine: Runway Gen-3 API
+  - VeoEngine: Google Veo 3.1 (미지원 → ffmpeg_slides 폴백)
+"""
+import json
+import logging
+import os
+import shutil
+import subprocess
+import tempfile
+from abc import ABC, abstractmethod
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent
+LOG_DIR = BASE_DIR / 'logs'
+OUTPUT_DIR = BASE_DIR / 'data' / 'outputs'
+ASSETS_DIR = BASE_DIR / 'assets'
+BGM_PATH = ASSETS_DIR / 'bgm.mp3'
+
+LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+OUTPUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+if not logger.handlers:
+    handler = logging.FileHandler(LOG_DIR / 'video_engine.log', encoding='utf-8')
+    handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'))
+    logger.addHandler(handler)
+    logger.addHandler(logging.StreamHandler())
+    logger.setLevel(logging.INFO)
+
+
+# ─── 추상 기본 클래스 ──────────────────────────────────
+
+class VideoEngine(ABC):
+    @abstractmethod
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        """
+        scenes로 영상 생성.
+
+        scenes 형식:
+            [
+                {
+                    "text": str,         # 자막/TTS 텍스트
+                    "type": str,         # "intro"|"headline"|"point"|"data"|"outro"
+                    "image_prompt": str, # DALL-E 배경 프롬프트 (선택)
+                    "slide_path": str,   # 슬라이드 PNG 경로 (있으면 사용)
+                    "audio_path": str,   # TTS WAV 경로 (있으면 사용)
+                }
+            ]
+
+        Returns: 생성된 MP4 파일 경로 (실패 시 빈 문자열)
+        """
+
+
+# ─── FFmpegSlidesEngine ────────────────────────────────
+
+class FFmpegSlidesEngine(VideoEngine):
+    """
+    기존 shorts_converter.py의 ffmpeg 파이프라인을 재사용하는 엔진.
+    scenes에 slide_path + audio_path가 있으면 그대로 사용,
+    없으면 빈 슬라이드와 gTTS로 생성 후 진행.
+    """
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.cfg = cfg
+        self.ffmpeg_path = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+        self.ffprobe_path = os.getenv('FFPROBE_PATH', 'ffprobe')
+        self.resolution = cfg.get('resolution', '1080x1920')
+        self.fps = cfg.get('fps', 30)
+        self.transition = cfg.get('transition', 'fade')
+        self.trans_dur = cfg.get('transition_duration', 0.5)
+        self.bgm_volume = cfg.get('bgm_volume', 0.08)
+        self.burn_subs = cfg.get('burn_subtitles', True)
+
+    def _check_ffmpeg(self) -> bool:
+        try:
+            r = subprocess.run(
+                [self.ffmpeg_path, '-version'],
+                capture_output=True, timeout=5,
+            )
+            return r.returncode == 0
+        except Exception:
+            return False
+
+    def _run_ffmpeg(self, args: list, quiet: bool = True) -> bool:
+        cmd = [self.ffmpeg_path, '-y']
+        if quiet:
+            cmd += ['-loglevel', 'error']
+        cmd += args
+        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=300)
+        if result.returncode != 0:
+            logger.error(f"ffmpeg 오류: {result.stderr[-400:]}")
+        return result.returncode == 0
+
+    def _get_audio_duration(self, wav_path: str) -> float:
+        try:
+            result = subprocess.run(
+                [self.ffprobe_path, '-v', 'quiet', '-print_format', 'json',
+                 '-show_format', wav_path],
+                capture_output=True, text=True, timeout=10,
+            )
+            data = json.loads(result.stdout)
+            return float(data['format']['duration'])
+        except Exception:
+            return 5.0
+
+    def _make_silent_wav(self, output_path: str, duration: float = 2.0) -> bool:
+        return self._run_ffmpeg([
+            '-f', 'lavfi', '-i', f'anullsrc=r=24000:cl=mono',
+            '-t', str(duration), output_path,
+        ])
+
+    def _make_blank_slide(self, output_path: str) -> bool:
+        """단색(어두운) 빈 슬라이드 PNG 생성"""
+        try:
+            from PIL import Image, ImageDraw
+            img = Image.new('RGB', (1080, 1920), (10, 10, 13))
+            draw = ImageDraw.Draw(img)
+            draw.rectangle([60, 950, 1020, 954], fill=(200, 168, 78))
+            img.save(output_path)
+            return True
+        except ImportError:
+            # Pillow 없으면 ffmpeg lavfi로 단색 이미지 생성
+            return self._run_ffmpeg([
+                '-f', 'lavfi', '-i', 'color=c=black:s=1080x1920:r=1',
+                '-frames:v', '1', output_path,
+            ])
+
+    def _tts_gtts(self, text: str, output_path: str) -> bool:
+        try:
+            from gtts import gTTS
+            mp3_path = str(output_path).replace('.wav', '_tmp.mp3')
+            tts = gTTS(text=text, lang='ko', slow=False)
+            tts.save(mp3_path)
+            ok = self._run_ffmpeg(['-i', mp3_path, '-ar', '24000', output_path])
+            Path(mp3_path).unlink(missing_ok=True)
+            return ok and Path(output_path).exists()
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"gTTS 실패: {e}")
+            return False
+
+    def _make_clip(self, slide_png: str, audio_wav: str, output_mp4: str) -> float:
+        """슬라이드 PNG + 오디오 WAV → MP4 클립 (Ken Burns zoompan). 클립 길이(초) 반환."""
+        duration = self._get_audio_duration(audio_wav) + 0.3
+        ok = self._run_ffmpeg([
+            '-loop', '1', '-i', slide_png,
+            '-i', audio_wav,
+            '-c:v', 'libx264', '-tune', 'stillimage',
+            '-c:a', 'aac', '-b:a', '192k',
+            '-pix_fmt', 'yuv420p',
+            '-vf', (
+                'scale=1080:1920,'
+                'zoompan=z=\'min(zoom+0.0003,1.05)\':'
+                'x=\'iw/2-(iw/zoom/2)\':'
+                'y=\'ih/2-(ih/zoom/2)\':'
+                'd=1:s=1080x1920:fps=30'
+            ),
+            '-shortest',
+            '-r', '30',
+            output_mp4,
+        ])
+        return duration if ok else 0.0
+
+    def _concat_clips_xfade(self, clips: list, output_mp4: str) -> bool:
+        """여러 클립을 xfade 전환으로 결합"""
+        if len(clips) == 1:
+            shutil.copy2(clips[0]['mp4'], output_mp4)
+            return True
+
+        n = len(clips)
+        inputs = []
+        for c in clips:
+            inputs += ['-i', c['mp4']]
+
+        filter_parts = []
+        prev_v = '[0:v]'
+        prev_a = '[0:a]'
+        for i in range(1, n):
+            offset = sum(c['duration'] for c in clips[:i]) - self.trans_dur * i
+            out_v = f'[f{i}v]' if i < n - 1 else '[video]'
+            out_a = f'[f{i}a]' if i < n - 1 else '[audio]'
+            filter_parts.append(
+                f'{prev_v}[{i}:v]xfade=transition={self.transition}:'
+                f'duration={self.trans_dur}:offset={offset:.3f}{out_v}'
+            )
+            filter_parts.append(
+                f'{prev_a}[{i}:a]acrossfade=d={self.trans_dur}{out_a}'
+            )
+            prev_v = out_v
+            prev_a = out_a
+
+        return self._run_ffmpeg(
+            inputs + [
+                '-filter_complex', '; '.join(filter_parts),
+                '-map', '[video]', '-map', '[audio]',
+                '-c:v', 'libx264', '-c:a', 'aac',
+                '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                output_mp4,
+            ]
+        )
+
+    def _mix_bgm(self, video_mp4: str, output_mp4: str) -> bool:
+        if not BGM_PATH.exists():
+            logger.warning(f"BGM 파일 없음 ({BGM_PATH}) — BGM 없이 진행")
+            shutil.copy2(video_mp4, output_mp4)
+            return True
+        return self._run_ffmpeg([
+            '-i', video_mp4,
+            '-i', str(BGM_PATH),
+            '-filter_complex',
+            f'[1:a]volume={self.bgm_volume}[bgm];[0:a][bgm]amix=inputs=2:duration=first[a]',
+            '-map', '0:v', '-map', '[a]',
+            '-c:v', 'copy', '-c:a', 'aac',
+            '-shortest',
+            output_mp4,
+        ])
+
+    def _burn_subtitles(self, video_mp4: str, srt_path: str, output_mp4: str) -> bool:
+        font_name = 'NanumGothic'
+        fonts_dir = ASSETS_DIR / 'fonts'
+        for fname in ['NotoSansKR-Regular.ttf', 'malgun.ttf']:
+            fp = fonts_dir / fname
+            if not fp.exists():
+                fp = Path(f'C:/Windows/Fonts/{fname}')
+            if fp.exists():
+                font_name = fp.stem
+                break
+        style = (
+            f'FontName={font_name},'
+            'FontSize=22,'
+            'PrimaryColour=&H00FFFFFF,'
+            'OutlineColour=&H80000000,'
+            'BorderStyle=4,'
+            'BackColour=&H80000000,'
+            'Outline=0,Shadow=0,'
+            'MarginV=120,'
+            'Alignment=2,'
+            'Bold=1'
+        )
+        srt_esc = str(srt_path).replace('\\', '/').replace(':', '\\:')
+        return self._run_ffmpeg([
+            '-i', video_mp4,
+            '-vf', f'subtitles={srt_esc}:force_style=\'{style}\'',
+            '-c:v', 'libx264', '-c:a', 'copy',
+            output_mp4,
+        ])
+
+    def _build_srt(self, scenes: list, clips: list) -> str:
+        lines = []
+        t = 0.0
+        for i, (scene, clip) in enumerate(zip(scenes, clips), 1):
+            text = scene.get('text', '')
+            if not text:
+                t += clip['duration'] - self.trans_dur
+                continue
+            end = t + clip['duration']
+            mid = len(text) // 2
+            if len(text) > 30:
+                space = text.rfind(' ', 0, mid)
+                if space > 0:
+                    text = text[:space] + '\n' + text[space + 1:]
+            lines += [
+                str(i),
+                f'{self._sec_to_srt(t)} --> {self._sec_to_srt(end)}',
+                text,
+                '',
+            ]
+            t += clip['duration'] - self.trans_dur
+        return '\n'.join(lines)
+
+    @staticmethod
+    def _sec_to_srt(s: float) -> str:
+        h, rem = divmod(int(s), 3600)
+        m, sec = divmod(rem, 60)
+        ms = int((s - int(s)) * 1000)
+        return f'{h:02d}:{m:02d}:{sec:02d},{ms:03d}'
+
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        """
+        scenes 리스트로 쇼츠 MP4 생성.
+
+        kwargs:
+            article (dict): 원본 article 데이터 (슬라이드 합성에 사용)
+            tts_engine: BaseTTS 인스턴스 (없으면 GTTSEngine 사용)
+        """
+        if not self._check_ffmpeg():
+            logger.error("ffmpeg 없음. PATH 또는 FFMPEG_PATH 환경변수 확인")
+            return ''
+
+        if not scenes:
+            logger.warning("scenes 비어 있음 — 영상 생성 불가")
+            return ''
+
+        logger.info(f"FFmpegSlidesEngine 시작: {len(scenes)}개 씬 → {output_path}")
+
+        tts_engine = kwargs.get('tts_engine', None)
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+            tmp_dir = Path(tmp)
+            clips = []
+
+            for idx, scene in enumerate(scenes):
+                scene_key = scene.get('type', f'scene{idx}')
+
+                # ── 슬라이드 준비 ──────────────────────
+                slide_path = scene.get('slide_path', '')
+                if not slide_path or not Path(slide_path).exists():
+                    # shorts_converter의 슬라이드 합성 함수 재사용 시도
+                    slide_path = str(tmp_dir / f'slide_{idx}.png')
+                    article = kwargs.get('article', {})
+                    composed = self._compose_scene_slide(
+                        scene, idx, article, tmp_dir
+                    )
+                    if composed:
+                        slide_path = composed
+                    else:
+                        self._make_blank_slide(slide_path)
+
+                # ── 오디오 준비 ────────────────────────
+                audio_path = scene.get('audio_path', '')
+                if not audio_path or not Path(audio_path).exists():
+                    audio_path = str(tmp_dir / f'tts_{idx}.wav')
+                    text = scene.get('text', '')
+                    ok = False
+                    if tts_engine and text:
+                        try:
+                            ok = tts_engine.synthesize(text, audio_path)
+                        except Exception as e:
+                            logger.warning(f"TTS 엔진 실패: {e}")
+                    if not ok and text:
+                        ok = self._tts_gtts(text, audio_path)
+                    if not ok:
+                        self._make_silent_wav(audio_path)
+
+                # ── 클립 생성 ──────────────────────────
+                clip_path = str(tmp_dir / f'clip_{idx}.mp4')
+                dur = self._make_clip(slide_path, audio_path, clip_path)
+                if dur > 0:
+                    clips.append({'mp4': clip_path, 'duration': dur})
+                else:
+                    logger.warning(f"씬 {idx} ({scene_key}) 클립 생성 실패 — 건너뜀")
+
+            if not clips:
+                logger.error("생성된 클립 없음")
+                return ''
+
+            # ── 클립 결합 ──────────────────────────────
+            merged = str(tmp_dir / 'merged.mp4')
+            if not self._concat_clips_xfade(clips, merged):
+                logger.error("클립 결합 실패")
+                return ''
+
+            # ── BGM 믹스 ───────────────────────────────
+            with_bgm = str(tmp_dir / 'with_bgm.mp4')
+            self._mix_bgm(merged, with_bgm)
+            source_for_srt = with_bgm if Path(with_bgm).exists() else merged
+
+            # ── 자막 burn-in ───────────────────────────
+            if self.burn_subs:
+                srt_content = self._build_srt(scenes, clips)
+                srt_path = str(tmp_dir / 'subtitles.srt')
+                Path(srt_path).write_text(srt_content, encoding='utf-8-sig')
+
+                Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+                if not self._burn_subtitles(source_for_srt, srt_path, output_path):
+                    logger.warning("자막 burn-in 실패 — 자막 없는 버전으로 저장")
+                    shutil.copy2(source_for_srt, output_path)
+            else:
+                Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+                shutil.copy2(source_for_srt, output_path)
+
+        if Path(output_path).exists():
+            logger.info(f"FFmpegSlidesEngine 완료: {output_path}")
+            return output_path
+        else:
+            logger.error(f"최종 파일 없음: {output_path}")
+            return ''
+
+    def _compose_scene_slide(self, scene: dict, idx: int,
+                              article: dict, tmp_dir: Path) -> Optional[str]:
+        """
+        shorts_converter의 슬라이드 합성 함수를 재사용해 씬별 슬라이드 생성.
+        임포트 실패 시 None 반환 (blank slide 폴백).
+        """
+        try:
+            from bots.converters.shorts_converter import (
+                compose_intro_slide,
+                compose_headline_slide,
+                compose_point_slide,
+                compose_outro_slide,
+                compose_data_slide,
+                _set_tmp_dir,
+                _load_template,
+            )
+            _set_tmp_dir(tmp_dir)
+            cfg = _load_template()
+            scene_type = scene.get('type', '')
+            out_path = str(tmp_dir / f'slide_{idx}.png')
+
+            if scene_type == 'intro':
+                return compose_intro_slide(cfg)
+            elif scene_type == 'headline':
+                return compose_headline_slide(article, cfg)
+            elif scene_type in ('point', 'point1', 'point2', 'point3'):
+                num = int(scene_type[-1]) if scene_type[-1].isdigit() else 1
+                return compose_point_slide(scene.get('text', ''), num, article, cfg)
+            elif scene_type == 'data':
+                return compose_data_slide(article, cfg)
+            elif scene_type == 'outro':
+                return compose_outro_slide(cfg)
+            else:
+                # 알 수 없는 타입 → 헤드라인 슬라이드로 대체
+                return compose_headline_slide(article, cfg)
+        except ImportError as e:
+            logger.warning(f"shorts_converter 임포트 실패: {e}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"슬라이드 합성 실패 (씬 {idx}): {e}")
+            return None
+
+
+# ─── SeedanceEngine ────────────────────────────────────
+
+class SeedanceEngine(VideoEngine):
+    """
+    Seedance 2.0 API를 사용한 AI 영상 생성 엔진.
+    API 키 없거나 실패 시 FFmpegSlidesEngine으로 자동 폴백.
+    """
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_url = cfg.get('api_url', 'https://api.seedance2.ai/v1/generate')
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'SEEDANCE_API_KEY'), '')
+        self.resolution = cfg.get('resolution', '1080x1920')
+        self.duration = cfg.get('duration', '10s')
+        self.audio = cfg.get('audio', True)
+        self._fallback_cfg = cfg
+
+    def _fallback(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        logger.info("SeedanceEngine → FFmpegSlidesEngine 폴백")
+        return FFmpegSlidesEngine(self._fallback_cfg).generate(
+            scenes, output_path, **kwargs
+        )
+
+    def _download_file(self, url: str, dest: str, timeout: int = 120) -> bool:
+        try:
+            import requests as req
+            resp = req.get(url, timeout=timeout, stream=True)
+            resp.raise_for_status()
+            with open(dest, 'wb') as f:
+                for chunk in resp.iter_content(chunk_size=8192):
+                    f.write(chunk)
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"파일 다운로드 실패 ({url}): {e}")
+            return False
+
+    def _concat_clips_ffmpeg(self, clip_paths: list, output_path: str) -> bool:
+        """ffmpeg concat demuxer로 클립 결합 (인트로 2초 + 씬 + 아웃트로 3초)"""
+        if not clip_paths:
+            return False
+        ffmpeg = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+            list_file = str(Path(tmp) / 'clips.txt')
+            with open(list_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                for p in clip_paths:
+                    f.write(f"file '{p}'\n")
+            result = subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error',
+                 '-f', 'concat', '-safe', '0',
+                 '-i', list_file,
+                 '-c', 'copy', output_path],
+                capture_output=True, timeout=300,
+            )
+            return result.returncode == 0
+
+    def _generate_scene_clip(self, scene: dict, output_path: str) -> bool:
+        """단일 씬에 대해 Seedance API 호출 → 클립 다운로드"""
+        try:
+            import requests as req
+            prompt = scene.get('image_prompt') or scene.get('text', '')
+            if not prompt:
+                return False
+
+            payload = {
+                'prompt': prompt,
+                'resolution': self.resolution,
+                'duration': self.duration,
+                'audio': self.audio,
+            }
+            headers = {
+                'Authorization': f'Bearer {self.api_key}',
+                'Content-Type': 'application/json',
+            }
+            logger.info(f"Seedance API 호출: {prompt[:60]}...")
+            resp = req.post(self.api_url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
+            resp.raise_for_status()
+
+            data = resp.json()
+            video_url = data.get('video_url') or data.get('url', '')
+            if not video_url:
+                logger.error(f"Seedance 응답에 video_url 없음: {data}")
+                return False
+
+            return self._download_file(video_url, output_path)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Seedance API 오류: {e}")
+            return False
+
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("SEEDANCE_API_KEY 없음 — FFmpegSlidesEngine으로 폴백")
+            return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+        if not scenes:
+            logger.warning("scenes 비어 있음")
+            return ''
+
+        logger.info(f"SeedanceEngine 시작: {len(scenes)}개 씬")
+
+        ffmpeg = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+            tmp_dir = Path(tmp)
+            clip_paths = []
+
+            # 인트로 클립 (2초 단색)
+            intro_path = str(tmp_dir / 'intro.mp4')
+            subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error',
+                 '-f', 'lavfi', '-i', 'color=c=black:s=1080x1920:r=30',
+                 '-t', '2', '-c:v', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                 intro_path],
+                capture_output=True, timeout=30,
+            )
+            if Path(intro_path).exists():
+                clip_paths.append(intro_path)
+
+            # 씬별 클립 생성
+            success_count = 0
+            for idx, scene in enumerate(scenes):
+                clip_path = str(tmp_dir / f'scene_{idx}.mp4')
+                if self._generate_scene_clip(scene, clip_path):
+                    clip_paths.append(clip_path)
+                    success_count += 1
+                else:
+                    logger.warning(f"씬 {idx} Seedance 실패 — 폴백으로 전환")
+                    return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+            if success_count == 0:
+                logger.warning("모든 씬 실패 — FFmpegSlidesEngine으로 폴백")
+                return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+            # 아웃트로 클립 (3초 단색)
+            outro_path = str(tmp_dir / 'outro.mp4')
+            subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error',
+                 '-f', 'lavfi', '-i', 'color=c=black:s=1080x1920:r=30',
+                 '-t', '3', '-c:v', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                 outro_path],
+                capture_output=True, timeout=30,
+            )
+            if Path(outro_path).exists():
+                clip_paths.append(outro_path)
+
+            # 클립 결합
+            Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            if not self._concat_clips_ffmpeg(clip_paths, output_path):
+                logger.error("SeedanceEngine 클립 결합 실패")
+                return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+        if Path(output_path).exists():
+            logger.info(f"SeedanceEngine 완료: {output_path}")
+            return output_path
+        return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+
+# ─── SoraEngine ────────────────────────────────────────
+
+class SoraEngine(VideoEngine):
+    """
+    OpenAI Sora 영상 생성 엔진.
+    현재 API 공개 접근 불가 — ffmpeg_slides로 폴백.
+    """
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.cfg = cfg
+
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        logger.warning("Sora API 미지원. ffmpeg_slides로 폴백.")
+        return FFmpegSlidesEngine(self.cfg).generate(scenes, output_path, **kwargs)
+
+
+# ─── RunwayEngine ──────────────────────────────────────
+
+class RunwayEngine(VideoEngine):
+    """
+    Runway Gen-3 API를 사용한 AI 영상 생성 엔진.
+    API 키 없거나 실패 시 FFmpegSlidesEngine으로 자동 폴백.
+    """
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.cfg = cfg
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'RUNWAY_API_KEY'), '')
+        self.api_url = cfg.get('api_url', 'https://api.runwayml.com/v1/image_to_video')
+        self.model = cfg.get('model', 'gen3a_turbo')
+        self.duration = cfg.get('duration', 10)
+        self.ratio = cfg.get('ratio', '768:1344')
+
+    def _fallback(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        logger.info("RunwayEngine → FFmpegSlidesEngine 폴백")
+        return FFmpegSlidesEngine(self.cfg).generate(scenes, output_path, **kwargs)
+
+    def _generate_scene_clip(self, scene: dict, output_path: str) -> bool:
+        """단일 씬에 대해 Runway API 호출 → 클립 다운로드"""
+        try:
+            import requests as req
+            prompt = scene.get('image_prompt') or scene.get('text', '')
+            if not prompt:
+                return False
+
+            headers = {
+                'Authorization': f'Bearer {self.api_key}',
+                'Content-Type': 'application/json',
+                'X-Runway-Version': '2024-11-06',
+            }
+            payload = {
+                'model': self.model,
+                'promptText': prompt,
+                'duration': self.duration,
+                'ratio': self.ratio,
+            }
+            logger.info(f"Runway API 호출: {prompt[:60]}...")
+            resp = req.post(self.api_url, json=payload, headers=headers, timeout=30)
+            resp.raise_for_status()
+
+            data = resp.json()
+            task_id = data.get('id', '')
+            if not task_id:
+                logger.error(f"Runway 태스크 ID 없음: {data}")
+                return False
+
+            # 폴링: 태스크 완료 대기
+            poll_url = f'https://api.runwayml.com/v1/tasks/{task_id}'
+            import time
+            for _ in range(60):
+                time.sleep(10)
+                poll = req.get(poll_url, headers=headers, timeout=30)
+                poll.raise_for_status()
+                status_data = poll.json()
+                status = status_data.get('status', '')
+                if status == 'SUCCEEDED':
+                    video_url = (status_data.get('output') or [''])[0]
+                    if not video_url:
+                        logger.error("Runway 완료됐으나 video_url 없음")
+                        return False
+                    return self._download_file(video_url, output_path)
+                elif status in ('FAILED', 'CANCELLED'):
+                    logger.error(f"Runway 태스크 실패: {status_data}")
+                    return False
+            logger.error("Runway 태스크 타임아웃 (10분)")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Runway API 오류: {e}")
+            return False
+
+    def _download_file(self, url: str, dest: str, timeout: int = 120) -> bool:
+        try:
+            import requests as req
+            resp = req.get(url, timeout=timeout, stream=True)
+            resp.raise_for_status()
+            with open(dest, 'wb') as f:
+                for chunk in resp.iter_content(chunk_size=8192):
+                    f.write(chunk)
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"파일 다운로드 실패 ({url}): {e}")
+            return False
+
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("RUNWAY_API_KEY 없음 — FFmpegSlidesEngine으로 폴백")
+            return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+        if not scenes:
+            logger.warning("scenes 비어 있음")
+            return ''
+
+        logger.info(f"RunwayEngine 시작: {len(scenes)}개 씬")
+
+        ffmpeg = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+            tmp_dir = Path(tmp)
+            clip_paths = []
+
+            for idx, scene in enumerate(scenes):
+                clip_path = str(tmp_dir / f'scene_{idx}.mp4')
+                if self._generate_scene_clip(scene, clip_path):
+                    clip_paths.append(clip_path)
+                else:
+                    logger.warning(f"씬 {idx} Runway 실패 — FFmpegSlidesEngine 폴백")
+                    return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+            if not clip_paths:
+                return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+            # concat
+            list_file = str(tmp_dir / 'clips.txt')
+            with open(list_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                for p in clip_paths:
+                    f.write(f"file '{p}'\n")
+
+            Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            result = subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error',
+                 '-f', 'concat', '-safe', '0',
+                 '-i', list_file, '-c', 'copy', output_path],
+                capture_output=True, timeout=300,
+            )
+            if result.returncode != 0:
+                logger.error("RunwayEngine 클립 결합 실패")
+                return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+        if Path(output_path).exists():
+            logger.info(f"RunwayEngine 완료: {output_path}")
+            return output_path
+        return self._fallback(scenes, output_path, **kwargs)
+
+
+# ─── VeoEngine ─────────────────────────────────────────
+
+class VeoEngine(VideoEngine):
+    """
+    Google Veo 3.1 영상 생성 엔진.
+    현재 API 공개 접근 불가 — ffmpeg_slides로 폴백.
+    """
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.cfg = cfg
+
+    def generate(self, scenes: list, output_path: str, **kwargs) -> str:
+        logger.warning("Veo API 미지원. ffmpeg_slides로 폴백.")
+        return FFmpegSlidesEngine(self.cfg).generate(scenes, output_path, **kwargs)
+
+
+# ─── 팩토리 함수 ───────────────────────────────────────
+
+def get_engine(video_cfg: dict) -> VideoEngine:
+    """
+    engine.json video_generation 설정에서 엔진 인스턴스 반환.
+
+    사용:
+        cfg = {'provider': 'ffmpeg_slides', 'options': {...}}
+        engine = get_engine(cfg)
+        mp4 = engine.generate(scenes, '/path/to/output.mp4')
+    """
+    provider = video_cfg.get('provider', 'ffmpeg_slides')
+    opts = video_cfg.get('options', {}).get(provider, {})
+
+    engine_map = {
+        'ffmpeg_slides': FFmpegSlidesEngine,
+        'seedance': SeedanceEngine,
+        'sora': SoraEngine,
+        'runway': RunwayEngine,
+        'veo': VeoEngine,
+    }
+    cls = engine_map.get(provider, FFmpegSlidesEngine)
+    logger.info(f"VideoEngine 선택: {provider} ({cls.__name__})")
+    return cls(opts)

bots/engine_loader.py

@@ -0,0 +1,521 @@
+"""
+엔진 로더 (bots/engine_loader.py)
+역할: config/engine.json을 읽어 현재 설정된 provider에 맞는 구현체를 반환
+설계서: blog-engine-final-masterplan-v3.txt
+
+사용:
+    loader = EngineLoader()
+    writer = loader.get_writer()
+    result = writer.write("AI 관련 기사 써줘")
+    tts = loader.get_tts()
+    tts.synthesize("안녕하세요", "/tmp/out.wav")
+"""
+import json
+import logging
+import os
+import subprocess
+from abc import ABC, abstractmethod
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Optional
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent
+CONFIG_PATH = BASE_DIR / 'config' / 'engine.json'
+LOG_DIR = BASE_DIR / 'logs'
+LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+if not logger.handlers:
+    handler = logging.FileHandler(LOG_DIR / 'engine_loader.log', encoding='utf-8')
+    handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'))
+    logger.addHandler(handler)
+    logger.addHandler(logging.StreamHandler())
+    logger.setLevel(logging.INFO)
+
+
+# ─── 기본 추상 클래스 ──────────────────────────────────
+
+class BaseWriter(ABC):
+    @abstractmethod
+    def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+        """글쓰기 요청. prompt에 대한 결과 문자열 반환."""
+
+
+class BaseTTS(ABC):
+    @abstractmethod
+    def synthesize(self, text: str, output_path: str,
+                   lang: str = 'ko', speed: float = 1.05) -> bool:
+        """TTS 합성. 성공 시 True 반환."""
+
+
+class BaseImageGenerator(ABC):
+    @abstractmethod
+    def generate(self, prompt: str, output_path: str,
+                 size: str = '1024x1792') -> bool:
+        """이미지 생성. 성공 시 True 반환."""
+
+
+# VideoEngine은 video_engine.py에 정의됨
+# BaseVideoGenerator 타입 힌트 호환용
+BaseVideoGenerator = object
+
+
+# ─── Writer 구현체 ──────────────────────────────────────
+
+class ClaudeWriter(BaseWriter):
+    """Anthropic Claude API를 사용하는 글쓰기 엔진"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'ANTHROPIC_API_KEY'), '')
+        self.model = cfg.get('model', 'claude-opus-4-5')
+        self.max_tokens = cfg.get('max_tokens', 4096)
+        self.temperature = cfg.get('temperature', 0.7)
+
+    def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("ANTHROPIC_API_KEY 없음 — ClaudeWriter 비활성화")
+            return ''
+        try:
+            import anthropic
+            client = anthropic.Anthropic(api_key=self.api_key)
+            kwargs: dict = {
+                'model': self.model,
+                'max_tokens': self.max_tokens,
+                'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
+            }
+            if system:
+                kwargs['system'] = system
+            message = client.messages.create(**kwargs)
+            return message.content[0].text
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"ClaudeWriter 오류: {e}")
+            return ''
+
+
+class OpenClawWriter(BaseWriter):
+    """OpenClaw CLI를 subprocess로 호출하는 글쓰기 엔진"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.agent_name = cfg.get('agent_name', 'blog-writer')
+        self.timeout = cfg.get('timeout', 120)
+
+    def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+        try:
+            cmd = ['openclaw', 'run', self.agent_name, '--prompt', prompt]
+            if system:
+                cmd += ['--system', system]
+            result = subprocess.run(
+                cmd,
+                capture_output=True,
+                text=True,
+                timeout=self.timeout,
+                encoding='utf-8',
+            )
+            if result.returncode != 0:
+                logger.error(f"OpenClawWriter 오류: {result.stderr[:300]}")
+                return ''
+            return result.stdout.strip()
+        except subprocess.TimeoutExpired:
+            logger.error(f"OpenClawWriter 타임아웃 ({self.timeout}초)")
+            return ''
+        except FileNotFoundError:
+            logger.warning("openclaw CLI 없음 — OpenClawWriter 비활성화")
+            return ''
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"OpenClawWriter 오류: {e}")
+            return ''
+
+
+class GeminiWriter(BaseWriter):
+    """Google Gemini API를 사용하는 글쓰기 엔진"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'GEMINI_API_KEY'), '')
+        self.model = cfg.get('model', 'gemini-2.0-flash')
+        self.max_tokens = cfg.get('max_tokens', 4096)
+        self.temperature = cfg.get('temperature', 0.7)
+
+    def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("GEMINI_API_KEY 없음 — GeminiWriter 비활성화")
+            return ''
+        try:
+            import google.generativeai as genai  # type: ignore
+            genai.configure(api_key=self.api_key)
+            model = genai.GenerativeModel(
+                model_name=self.model,
+                generation_config={
+                    'max_output_tokens': self.max_tokens,
+                    'temperature': self.temperature,
+                },
+                system_instruction=system if system else None,
+            )
+            response = model.generate_content(prompt)
+            return response.text
+        except ImportError:
+            logger.warning("google-generativeai 미설치 — GeminiWriter 비활성화")
+            return ''
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"GeminiWriter 오류: {e}")
+            return ''
+
+
+# ─── TTS 구현체 ─────────────────────────────────────────
+
+class GoogleCloudTTS(BaseTTS):
+    """Google Cloud TTS REST API (API Key 방식)"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'GOOGLE_TTS_API_KEY'), '')
+        self.voice = cfg.get('voice', 'ko-KR-Wavenet-A')
+        self.default_speed = cfg.get('speaking_rate', 1.05)
+        self.pitch = cfg.get('pitch', 0)
+
+    def synthesize(self, text: str, output_path: str,
+                   lang: str = 'ko', speed: float = 0.0) -> bool:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("GOOGLE_TTS_API_KEY 없음 — GoogleCloudTTS 비활성화")
+            return False
+        import base64
+        try:
+            import requests as req
+            speaking_rate = speed if speed > 0 else self.default_speed
+            voice_name = self.voice if lang == 'ko' else 'en-US-Wavenet-D'
+            language_code = 'ko-KR' if lang == 'ko' else 'en-US'
+            url = (
+                f'https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize'
+                f'?key={self.api_key}'
+            )
+            payload = {
+                'input': {'text': text},
+                'voice': {'languageCode': language_code, 'name': voice_name},
+                'audioConfig': {
+                    'audioEncoding': 'LINEAR16',
+                    'speakingRate': speaking_rate,
+                    'pitch': self.pitch,
+                },
+            }
+            resp = req.post(url, json=payload, timeout=30)
+            resp.raise_for_status()
+            audio_b64 = resp.json().get('audioContent', '')
+            if audio_b64:
+                Path(output_path).write_bytes(base64.b64decode(audio_b64))
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"GoogleCloudTTS 실패: {e}")
+        return False
+
+
+class OpenAITTS(BaseTTS):
+    """OpenAI TTS API (tts-1-hd)"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'OPENAI_API_KEY'), '')
+        self.model = cfg.get('model', 'tts-1-hd')
+        self.voice = cfg.get('voice', 'alloy')
+        self.default_speed = cfg.get('speed', 1.0)
+
+    def synthesize(self, text: str, output_path: str,
+                   lang: str = 'ko', speed: float = 0.0) -> bool:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("OPENAI_API_KEY 없음 — OpenAITTS 비활성화")
+            return False
+        try:
+            from openai import OpenAI
+            client = OpenAI(api_key=self.api_key)
+            speak_speed = speed if speed > 0 else self.default_speed
+            response = client.audio.speech.create(
+                model=self.model,
+                voice=self.voice,
+                input=text,
+                speed=speak_speed,
+                response_format='wav',
+            )
+            response.stream_to_file(output_path)
+            return Path(output_path).exists()
+        except ImportError:
+            logger.warning("openai 미설치 — OpenAITTS 비활성화")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"OpenAITTS 실패: {e}")
+            return False
+
+
+class ElevenLabsTTS(BaseTTS):
+    """ElevenLabs REST API TTS"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'ELEVENLABS_API_KEY'), '')
+        self.model = cfg.get('model', 'eleven_multilingual_v2')
+        self.voice_id = cfg.get('voice_id', 'pNInz6obpgDQGcFmaJgB')
+        self.stability = cfg.get('stability', 0.5)
+        self.similarity_boost = cfg.get('similarity_boost', 0.75)
+
+    def synthesize(self, text: str, output_path: str,
+                   lang: str = 'ko', speed: float = 0.0) -> bool:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("ELEVENLABS_API_KEY 없음 — ElevenLabsTTS 비활성화")
+            return False
+        try:
+            import requests as req
+            url = (
+                f'https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/'
+                f'{self.voice_id}'
+            )
+            headers = {
+                'xi-api-key': self.api_key,
+                'Content-Type': 'application/json',
+                'Accept': 'audio/mpeg',
+            }
+            payload = {
+                'text': text,
+                'model_id': self.model,
+                'voice_settings': {
+                    'stability': self.stability,
+                    'similarity_boost': self.similarity_boost,
+                },
+            }
+            resp = req.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=60)
+            resp.raise_for_status()
+            # mp3 응답 → 파일 저장 (wav 확장자라도 mp3 데이터 저장 후 ffmpeg 변환)
+            mp3_path = str(output_path).replace('.wav', '_tmp.mp3')
+            Path(mp3_path).write_bytes(resp.content)
+            # mp3 → wav 변환 (ffmpeg 사용)
+            ffmpeg = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+            result = subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error', '-i', mp3_path,
+                 '-ar', '24000', output_path],
+                capture_output=True, timeout=60,
+            )
+            Path(mp3_path).unlink(missing_ok=True)
+            return Path(output_path).exists() and result.returncode == 0
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"ElevenLabsTTS 실패: {e}")
+            return False
+
+
+class GTTSEngine(BaseTTS):
+    """gTTS 무료 TTS 엔진"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.default_lang = cfg.get('lang', 'ko')
+        self.slow = cfg.get('slow', False)
+
+    def synthesize(self, text: str, output_path: str,
+                   lang: str = 'ko', speed: float = 0.0) -> bool:
+        try:
+            from gtts import gTTS
+            use_lang = lang if lang else self.default_lang
+            mp3_path = str(output_path).replace('.wav', '_tmp.mp3')
+            tts = gTTS(text=text, lang=use_lang, slow=self.slow)
+            tts.save(mp3_path)
+            # mp3 → wav 변환 (ffmpeg 사용)
+            ffmpeg = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+            result = subprocess.run(
+                [ffmpeg, '-y', '-loglevel', 'error', '-i', mp3_path,
+                 '-ar', '24000', output_path],
+                capture_output=True, timeout=60,
+            )
+            Path(mp3_path).unlink(missing_ok=True)
+            return Path(output_path).exists() and result.returncode == 0
+        except ImportError:
+            logger.warning("gTTS 미설치 — GTTSEngine 비활성화")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"GTTSEngine 실패: {e}")
+            return False
+
+
+# ─── ImageGenerator 구현체 ─────────────────────────────
+
+class DALLEGenerator(BaseImageGenerator):
+    """OpenAI DALL-E 3 이미지 생성 엔진"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        self.api_key = os.getenv(cfg.get('api_key_env', 'OPENAI_API_KEY'), '')
+        self.model = cfg.get('model', 'dall-e-3')
+        self.default_size = cfg.get('size', '1024x1792')
+        self.quality = cfg.get('quality', 'standard')
+
+    def generate(self, prompt: str, output_path: str,
+                 size: str = '') -> bool:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("OPENAI_API_KEY 없음 — DALLEGenerator 비활성화")
+            return False
+        try:
+            from openai import OpenAI
+            import requests as req
+            import io
+            from PIL import Image
+
+            use_size = size if size else self.default_size
+            client = OpenAI(api_key=self.api_key)
+            full_prompt = prompt + ' No text, no letters, no numbers, no watermarks.'
+            response = client.images.generate(
+                model=self.model,
+                prompt=full_prompt,
+                size=use_size,
+                quality=self.quality,
+                n=1,
+            )
+            img_url = response.data[0].url
+            img_bytes = req.get(img_url, timeout=30).content
+            img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)).convert('RGB')
+            img.save(output_path)
+            logger.info(f"DALL-E 이미지 생성 완료: {output_path}")
+            return True
+        except ImportError as e:
+            logger.warning(f"DALLEGenerator 의존성 없음: {e}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"DALLEGenerator 실패: {e}")
+            return False
+
+
+class ExternalGenerator(BaseImageGenerator):
+    """수동 이미지 제공 (자동 생성 없음)"""
+
+    def __init__(self, cfg: dict):
+        pass
+
+    def generate(self, prompt: str, output_path: str,
+                 size: str = '') -> bool:
+        logger.info(f"ExternalGenerator: 수동 이미지 필요 — 프롬프트: {prompt[:60]}")
+        return False
+
+
+# ─── EngineLoader ───────────────────────────────────────
+
+class EngineLoader:
+    """
+    config/engine.json을 읽어 현재 설정된 provider에 맞는 구현체를 반환하는
+    중앙 팩토리 클래스.
+
+    사용 예:
+        loader = EngineLoader()
+        writer = loader.get_writer()
+        text = writer.write("오늘의 AI 뉴스 정리해줘")
+    """
+
+    _DEFAULT_CONFIG = {
+        'writing': {'provider': 'claude', 'options': {'claude': {}}},
+        'tts': {'provider': 'gtts', 'options': {'gtts': {}}},
+        'image_generation': {'provider': 'external', 'options': {'external': {}}},
+        'video_generation': {'provider': 'ffmpeg_slides', 'options': {'ffmpeg_slides': {}}},
+        'publishing': {},
+        'quality_gates': {'gate1_research_min_score': 60},
+    }
+
+    def __init__(self, config_path: Optional[Path] = None):
+        self._config_path = config_path or CONFIG_PATH
+        self._config = self._load_config()
+
+    def _load_config(self) -> dict:
+        if self._config_path.exists():
+            try:
+                return json.loads(self._config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"engine.json 로드 실패: {e} — 기본값 사용")
+        else:
+            logger.warning(f"engine.json 없음 ({self._config_path}) — 기본값으로 gtts + ffmpeg_slides 사용")
+        return dict(self._DEFAULT_CONFIG)
+
+    def get_config(self, *keys) -> Any:
+        """
+        engine.json 값 접근.
+        예: loader.get_config('writing', 'provider')
+            loader.get_config('quality_gates', 'gate1_research_min_score')
+        """
+        val = self._config
+        for key in keys:
+            if isinstance(val, dict):
+                val = val.get(key)
+            else:
+                return None
+        return val
+
+    def update_provider(self, category: str, provider: str) -> None:
+        """
+        런타임 provider 변경 (engine.json 파일은 수정하지 않음).
+        예: loader.update_provider('tts', 'openai')
+        """
+        if category in self._config:
+            self._config[category]['provider'] = provider
+            logger.info(f"런타임 provider 변경: {category} → {provider}")
+        else:
+            logger.warning(f"update_provider: 알 수 없는 카테고리 '{category}'")
+
+    def get_writer(self) -> BaseWriter:
+        """현재 설정된 writing provider에 맞는 BaseWriter 구현체 반환"""
+        writing_cfg = self._config.get('writing', {})
+        provider = writing_cfg.get('provider', 'claude')
+        options = writing_cfg.get('options', {}).get(provider, {})
+
+        writers = {
+            'claude': ClaudeWriter,
+            'openclaw': OpenClawWriter,
+            'gemini': GeminiWriter,
+        }
+        cls = writers.get(provider, ClaudeWriter)
+        logger.info(f"Writer 로드: {provider} ({cls.__name__})")
+        return cls(options)
+
+    def get_tts(self) -> BaseTTS:
+        """현재 설정된 tts provider에 맞는 BaseTTS 구현체 반환"""
+        tts_cfg = self._config.get('tts', {})
+        provider = tts_cfg.get('provider', 'gtts')
+        options = tts_cfg.get('options', {}).get(provider, {})
+
+        tts_engines = {
+            'google_cloud': GoogleCloudTTS,
+            'openai': OpenAITTS,
+            'elevenlabs': ElevenLabsTTS,
+            'gtts': GTTSEngine,
+        }
+        cls = tts_engines.get(provider, GTTSEngine)
+        logger.info(f"TTS 로드: {provider} ({cls.__name__})")
+        return cls(options)
+
+    def get_image_generator(self) -> BaseImageGenerator:
+        """현재 설정된 image_generation provider에 맞는 구현체 반환"""
+        img_cfg = self._config.get('image_generation', {})
+        provider = img_cfg.get('provider', 'external')
+        options = img_cfg.get('options', {}).get(provider, {})
+
+        generators = {
+            'dalle': DALLEGenerator,
+            'external': ExternalGenerator,
+        }
+        cls = generators.get(provider, ExternalGenerator)
+        logger.info(f"ImageGenerator 로드: {provider} ({cls.__name__})")
+        return cls(options)
+
+    def get_video_generator(self):
+        """현재 설정된 video_generation provider에 맞는 VideoEngine 구현체 반환"""
+        from bots.converters import video_engine
+        video_cfg = self._config.get('video_generation', {
+            'provider': 'ffmpeg_slides',
+            'options': {'ffmpeg_slides': {}},
+        })
+        engine = video_engine.get_engine(video_cfg)
+        logger.info(f"VideoGenerator 로드: {video_cfg.get('provider', 'ffmpeg_slides')}")
+        return engine
+
+    def get_publishers(self) -> list:
+        """
+        활성화된 publishing 채널 목록 반환.
+        반환 형식: [{'name': str, 'enabled': bool, ...설정값}, ...]
+        """
+        publishing_cfg = self._config.get('publishing', {})
+        result = []
+        for name, cfg in publishing_cfg.items():
+            if isinstance(cfg, dict):
+                result.append({'name': name, **cfg})
+        return result
+
+    def get_enabled_publishers(self) -> list:
+        """enabled: true인 publishing 채널만 반환"""
+        return [p for p in self.get_publishers() if p.get('enabled', False)]

bots/novel/novel_blog_converter.py

@@ -0,0 +1,341 @@
+"""
+novel_blog_converter.py
+소설 연재 파이프라인 — 에피소드 → Blogger-ready HTML 변환 모듈
+역할: 에피소드 dict + 소설 설정 → 장르별 테마 HTML 생성
+출력: data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}_blog.html
+"""
+import json
+import logging
+import sys
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+BLOG_BASE_URL = 'https://the4thpath.com'
+
+# ─── 장르별 컬러 테마 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+GENRE_THEMES = {
+    'sci-fi': {
+        'bg': '#0a0f1e',
+        'accent': '#00bcd4',
+        'accent_dim': '#007c8c',
+        'card_bg': '#0e1628',
+        'text': '#cfe8ef',
+        'meta': '#6fa8bc',
+        'nav_bg': '#0c1220',
+    },
+    'thriller': {
+        'bg': '#0a0a0d',
+        'accent': '#bf3a3a',
+        'accent_dim': '#8a2222',
+        'card_bg': '#141418',
+        'text': '#e8e0e0',
+        'meta': '#a08080',
+        'nav_bg': '#111115',
+    },
+    'fantasy': {
+        'bg': '#0f0a1e',
+        'accent': '#c8a84e',
+        'accent_dim': '#8a7030',
+        'card_bg': '#180f2e',
+        'text': '#e8e0f0',
+        'meta': '#9a8ab0',
+        'nav_bg': '#130c22',
+    },
+    'romance': {
+        'bg': '#ffffff',
+        'accent': '#d85a30',
+        'accent_dim': '#a04020',
+        'card_bg': '#fff5f0',
+        'text': '#2a1a14',
+        'meta': '#8a5a4a',
+        'nav_bg': '#fff0ea',
+    },
+    'default': {
+        'bg': '#0a0a0d',
+        'accent': '#c8a84e',
+        'accent_dim': '#8a7030',
+        'card_bg': '#141418',
+        'text': '#e8e0d0',
+        'meta': '#a09070',
+        'nav_bg': '#111115',
+    },
+}
+
+
+def _get_theme(genre: str) -> dict:
+    """장르 문자열에서 테마 결정 (부분 매칭 포함)"""
+    genre_lower = genre.lower()
+    for key in GENRE_THEMES:
+        if key in genre_lower:
+            return GENRE_THEMES[key]
+    return GENRE_THEMES['default']
+
+
+def _build_json_ld(episode: dict, novel_config: dict, post_url: str = '') -> str:
+    """Schema.org Article JSON-LD 생성"""
+    schema = {
+        '@context': 'https://schema.org',
+        '@type': 'Article',
+        'headline': f"{novel_config.get('title_ko', '')} {episode.get('episode_num', 0)}화 — {episode.get('title', '')}",
+        'description': episode.get('hook', ''),
+        'datePublished': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
+        'dateModified': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
+        'author': {
+            '@type': 'Person',
+            'name': 'The 4th Path'
+        },
+        'publisher': {
+            '@type': 'Organization',
+            'name': 'The 4th Path',
+            'logo': {
+                '@type': 'ImageObject',
+                'url': f'{BLOG_BASE_URL}/logo.png'
+            }
+        },
+        'mainEntityOfPage': {
+            '@type': 'WebPage',
+            '@id': post_url or BLOG_BASE_URL
+        },
+        'genre': novel_config.get('genre', ''),
+        'isPartOf': {
+            '@type': 'CreativeWorkSeries',
+            'name': novel_config.get('title_ko', ''),
+            'position': episode.get('episode_num', 0)
+        }
+    }
+    return (
+        '<script type="application/ld+json">\n'
+        + json.dumps(schema, ensure_ascii=False, indent=2)
+        + '\n</script>'
+    )
+
+
+def _body_to_html(body_text: str) -> str:
+    """소설 본문 텍스트 → HTML 단락 변환 (빈 줄 기준 분리)"""
+    paragraphs = []
+    for para in body_text.split('\n\n'):
+        para = para.strip()
+        if not para:
+            continue
+        # 대화문 들여쓰기 처리
+        lines = para.split('\n')
+        html_lines = []
+        for line in lines:
+            line = line.strip()
+            if not line:
+                continue
+            # HTML 특수문자 이스케이프
+            line = (line.replace('&', '&amp;')
+                        .replace('<', '&lt;')
+                        .replace('>', '&gt;'))
+            # 대화문 (따옴표 시작) 스타일 적용
+            if line.startswith('"') or line.startswith('"') or line.startswith('"'):
+                html_lines.append(
+                    f'<span style="color:inherit;opacity:0.9">{line}</span>'
+                )
+            else:
+                html_lines.append(line)
+        paragraphs.append('<br>\n'.join(html_lines))
+
+    return '\n'.join(
+        f'<p style="margin:0 0 1.6em 0;line-height:1.9;letter-spacing:0.01em">{p}</p>'
+        for p in paragraphs if p
+    )
+
+
+def convert(
+    episode: dict,
+    novel_config: dict,
+    prev_url: str = '',
+    next_url: str = '',
+    save_file: bool = True
+) -> str:
+    """
+    에피소드 + 소설 설정 → Blogger-ready HTML.
+    data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}_blog.html 저장.
+    반환: HTML 문자열
+    """
+    novel_id = novel_config.get('novel_id', episode.get('novel_id', 'unknown'))
+    ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+    title = episode.get('title', f'에피소드 {ep_num}')
+    body_text = episode.get('body', '')
+    hook = episode.get('hook', '')
+    genre = novel_config.get('genre', '')
+    title_ko = novel_config.get('title_ko', '')
+
+    logger.info(f"[{novel_id}] 에피소드 {ep_num} 블로그 변환 시작")
+
+    theme = _get_theme(genre)
+    bg = theme['bg']
+    accent = theme['accent']
+    accent_dim = theme['accent_dim']
+    card_bg = theme['card_bg']
+    text_color = theme['text']
+    meta_color = theme['meta']
+    nav_bg = theme['nav_bg']
+
+    # 다음 에피소드 예정일 (publish_schedule 파싱 — 간단 처리)
+    next_date_str = '다음 회 예고'
+    try:
+        schedule = novel_config.get('publish_schedule', '')
+        # "매주 월/목 09:00" 형식에서 요일 추출
+        if schedule:
+            next_date_str = schedule.replace('매주 ', '').replace('09:00', '').strip()
+    except Exception:
+        pass
+
+    # 본문 HTML
+    body_html = _body_to_html(body_text)
+
+    # JSON-LD
+    post_url = ''
+    json_ld = _build_json_ld(episode, novel_config, post_url)
+
+    # 이전/다음 네비게이션
+    prev_link = (
+        f'<a href="{prev_url}" style="color:{accent};text-decoration:none;font-size:14px">&#8592; {ep_num - 1}화</a>'
+        if prev_url and ep_num > 1
+        else f'<span style="color:{meta_color};font-size:14px">첫 번째 에피소드</span>'
+    )
+    next_link = (
+        f'<a href="{next_url}" style="color:{accent};text-decoration:none;font-size:14px">{ep_num + 1}화 &#8594;</a>'
+        if next_url
+        else f'<span style="color:{meta_color};font-size:14px">다음 회 업데이트 예정</span>'
+    )
+
+    # 전체 HTML 조립
+    html = f"""{json_ld}
+<style>
+.post-title {{ display:none!important }}
+</style>
+
+<div style="max-width:680px;margin:0 auto;padding:24px 16px;background:{bg};font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','Malgun Gothic','Apple SD Gothic Neo',sans-serif;color:{text_color}">
+
+  <!-- 에피소드 배지 -->
+  <div style="margin-bottom:20px">
+    <span style="display:inline-block;background:{accent};color:#fff;font-size:12px;font-weight:700;letter-spacing:0.08em;padding:5px 14px;border-radius:20px;text-transform:uppercase">
+      연재소설 · 에피소드 {ep_num}
+    </span>
+  </div>
+
+  <!-- 소설 제목 -->
+  <p style="margin:0 0 6px 0;font-size:13px;color:{meta_color};letter-spacing:0.05em;font-weight:600">
+    {title_ko}
+  </p>
+
+  <!-- 에피소드 제목 -->
+  <h1 style="margin:0 0 20px 0;font-size:28px;font-weight:800;line-height:1.3;color:#fff;letter-spacing:-0.01em">
+    {title}
+  </h1>
+
+  <!-- 메타 정보 -->
+  <div style="display:flex;align-items:center;gap:12px;margin-bottom:32px;padding-bottom:20px;border-bottom:1px solid {accent_dim}40">
+    <span style="font-size:13px;color:{meta_color}">{genre}</span>
+    <span style="color:{accent_dim}">·</span>
+    <span style="font-size:13px;color:{meta_color}">{novel_config.get('episode_length','')}</span>
+    <span style="color:{accent_dim}">·</span>
+    <span style="font-size:13px;color:{meta_color}">{datetime.now().strftime('%Y.%m.%d')}</span>
+  </div>
+
+  <!-- 에피소드 이전/다음 네비게이션 (상단) -->
+  <div style="display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;margin-bottom:32px;padding:14px 18px;background:{nav_bg};border-radius:10px;border:1px solid {accent_dim}30">
+    {prev_link}
+    <span style="font-size:12px;color:{meta_color};font-weight:600">{ep_num}화</span>
+    {next_link}
+  </div>
+
+  <!-- 본문 -->
+  <div style="font-size:17px;line-height:1.9;color:{text_color}">
+    {body_html}
+  </div>
+
+  <!-- 구분선 -->
+  <div style="margin:40px 0 32px 0;height:2px;background:linear-gradient(to right,{accent},{accent}00)"></div>
+
+  <!-- 클로징 박스: 다음 에피소드 예고 -->
+  <div style="background:{card_bg};border-left:4px solid {accent};border-radius:0 12px 12px 0;padding:20px 22px;margin-bottom:32px">
+    <p style="margin:0 0 8px 0;font-size:12px;font-weight:700;color:{accent};letter-spacing:0.08em;text-transform:uppercase">
+      다음 에피소드 예고 · {next_date_str}
+    </p>
+    <p style="margin:0;font-size:15px;line-height:1.7;color:{text_color}">
+      {hook if hook else '다음 회를 기대해 주세요.'}
+    </p>
+  </div>
+
+  <!-- AdSense 슬롯 -->
+  <!-- AD_SLOT_NOVEL -->
+
+  <!-- 에피소드 이전/다음 네비게이션 (하단) -->
+  <div style="display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;margin-top:32px;padding:14px 18px;background:{nav_bg};border-radius:10px;border:1px solid {accent_dim}30">
+    {prev_link}
+    <a href="#" style="color:{meta_color};text-decoration:none;font-size:13px">&#8593; 목록</a>
+    {next_link}
+  </div>
+
+  <!-- 소설 정보 푸터 -->
+  <div style="margin-top:32px;padding:20px;background:{card_bg};border-radius:12px;border:1px solid {accent_dim}20">
+    <p style="margin:0 0 8px 0;font-size:13px;font-weight:700;color:{accent}">
+      {title_ko} 정보
+    </p>
+    <p style="margin:0 0 6px 0;font-size:13px;color:{meta_color}">
+      장르: {genre} · 목표 {novel_config.get('episode_count_target', 20)}화 완결
+    </p>
+    <p style="margin:0;font-size:12px;color:{meta_color}">
+      연재 일정: {novel_config.get('publish_schedule', '')} · The 4th Path
+    </p>
+  </div>
+
+</div>"""
+
+    if save_file:
+        output_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels' / novel_id / 'episodes'
+        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        output_path = output_dir / f'ep{ep_num:03d}_blog.html'
+        try:
+            output_path.write_text(html, encoding='utf-8')
+            logger.info(f"블로그 HTML 저장: {output_path}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"블로그 HTML 저장 실패: {e}")
+
+    logger.info(f"[{novel_id}] 에피소드 {ep_num} 블로그 변환 완료")
+    return html
+
+
+# ─── 직접 실행 테스트 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+if __name__ == '__main__':
+    import sys as _sys
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')
+
+    # 샘플 테스트
+    sample_config = json.loads(
+        (BASE_DIR / 'config' / 'novels' / 'shadow-protocol.json')
+        .read_text(encoding='utf-8')
+    )
+    sample_episode = {
+        'novel_id': 'shadow-protocol',
+        'episode_num': 1,
+        'title': '프로토콜',
+        'body': '빗소리가 유리창을 두드렸다.\n\n서진은 모니터를 응시했다.',
+        'hook': '아리아의 목소리가 처음으로 떨렸다.',
+        'key_scenes': [
+            '서진이 빗속에서 데이터를 분석하는 장면',
+            '아리아가 이상 신호를 감지하는 장면',
+            '감시 드론이 서진의 아파트 창문을 지나가는 장면',
+        ],
+        'summary': '서진은 오라클 시스템에서 숨겨진 프로토콜을 발견한다.',
+        'generated_at': '2026-03-26T00:00:00+00:00',
+    }
+    html = convert(sample_episode, sample_config)
+    print(f"HTML 생성 완료: {len(html)}자")

bots/novel/novel_manager.py

@@ -0,0 +1,507 @@
+"""
+novel_manager.py
+소설 연재 파이프라인 — 연재 관리 + Telegram 명령어 처리 모듈
+역할: 소설 목록 관리, 에피소드 파이프라인 실행, 스케줄 조정, Telegram 응답
+"""
+import json
+import logging
+import sys
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots' / 'novel'))
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+if not logger.handlers:
+    logs_dir = BASE_DIR / 'logs'
+    logs_dir.mkdir(exist_ok=True)
+    handler = logging.FileHandler(logs_dir / 'novel.log', encoding='utf-8')
+    handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'))
+    logger.addHandler(handler)
+    logger.addHandler(logging.StreamHandler())
+    logger.setLevel(logging.INFO)
+
+
+# ─── NovelManager ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+class NovelManager:
+    """config/novels/*.json 전체를 관리하고 파이프라인을 실행하는 클래스."""
+
+    def __init__(self):
+        self.novels_config_dir = BASE_DIR / 'config' / 'novels'
+        self.novels_data_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels'
+        self.novels_config_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        self.novels_data_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # ── 소설 목록 조회 ────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def get_all_novels(self) -> list:
+        """config/novels/*.json 전체 로드"""
+        novels = []
+        for path in sorted(self.novels_config_dir.glob('*.json')):
+            try:
+                data = json.loads(path.read_text(encoding='utf-8'))
+                novels.append(data)
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"소설 설정 로드 실패 ({path.name}): {e}")
+        return novels
+
+    def get_active_novels(self) -> list:
+        """status == 'active' 인 소설만 반환"""
+        return [n for n in self.get_all_novels() if n.get('status') == 'active']
+
+    def get_due_novels(self) -> list:
+        """
+        오늘 발행 예정인 소설 반환.
+        publish_schedule 예: "매주 월/목 09:00"
+        """
+        today_weekday = datetime.now().weekday()  # 0=월, 1=화, ..., 6=일
+        _KO_DAY_MAP = {
+            '월': 0, '화': 1, '수': 2, '목': 3, '금': 4, '토': 5, '일': 6
+        }
+
+        due = []
+        for novel in self.get_active_novels():
+            schedule = novel.get('publish_schedule', '')
+            try:
+                # "매주 월/목 09:00" 형식 파싱
+                parts = schedule.replace('매주 ', '').split(' ')
+                days_part = parts[0] if parts else ''
+                days = [d.strip() for d in days_part.split('/')]
+                for day in days:
+                    if _KO_DAY_MAP.get(day) == today_weekday:
+                        due.append(novel)
+                        break
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"스케줄 파싱 실패 ({novel.get('novel_id')}): {e}")
+        return due
+
+    # ── 파이프라인 실행 ───────────────────────────────────────────────────────
+
+    def run_episode_pipeline(self, novel_id: str,
+                              telegram_notify: bool = True) -> bool:
+        """
+        완전한 에피소드 파이프라인:
+        1. NovelWriter.generate_episode()
+        2. NovelBlogConverter.convert()
+        3. NovelShortsConverter.generate()
+        4. publisher_bot으로 블로그 발행
+        5. 성공 시 Telegram 알림
+        반환: 성공 여부
+        """
+        logger.info(f"[{novel_id}] 에피소드 파이프라인 시작")
+
+        # 소설 설정 로드
+        config_path = self.novels_config_dir / f'{novel_id}.json'
+        if not config_path.exists():
+            logger.error(f"소설 설정 없음: {config_path}")
+            return False
+
+        try:
+            novel_config = json.loads(config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"소설 설정 로드 실패: {e}")
+            return False
+
+        # 데이터 디렉터리 생성
+        self.create_novel_dirs(novel_id)
+
+        # ── Step 1: 에피소드 생성 ─────────────────────────────────────────────
+        episode = None
+        try:
+            from novel_writer import NovelWriter
+            writer = NovelWriter(novel_id)
+            episode = writer.generate_episode()
+            if not episode:
+                logger.error(f"[{novel_id}] 에피소드 생성 실패")
+                return False
+            logger.info(f"[{novel_id}] 에피소드 {episode['episode_num']} 생성 완료")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[{novel_id}] Step 1 (에피소드 생성) 실패: {e}")
+            return False
+
+        # ── Step 2: 블로그 HTML 변환 ──────────────────────────────────────────
+        html = ''
+        try:
+            from novel_blog_converter import convert as blog_convert
+            html = blog_convert(episode, novel_config, save_file=True)
+            logger.info(f"[{novel_id}] 블로그 HTML 변환 완료")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[{novel_id}] Step 2 (블로그 변환) 실패: {e}")
+
+        # ── Step 3: 쇼츠 영상 생성 ───────────────────────────────────────────
+        shorts_path = ''
+        try:
+            from novel_shorts_converter import NovelShortsConverter
+            converter = NovelShortsConverter()
+            shorts_path = converter.generate(episode, novel_config)
+            if shorts_path:
+                logger.info(f"[{novel_id}] 쇼츠 생성 완료: {shorts_path}")
+            else:
+                logger.warning(f"[{novel_id}] 쇼츠 생성 실패 (계속 진행)")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[{novel_id}] Step 3 (쇼츠 생성) 실패: {e}")
+
+        # ── Step 4: 블로그 발행 ───────────────────────────────────────────────
+        publish_ok = False
+        if html:
+            try:
+                publish_ok = self._publish_episode(episode, novel_config, html)
+                if publish_ok:
+                    logger.info(f"[{novel_id}] 블로그 발행 완료")
+                else:
+                    logger.warning(f"[{novel_id}] 블로그 발행 실패")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"[{novel_id}] Step 4 (발행) 실패: {e}")
+
+        # ── Step 5: Telegram 알림 ─────────────────────────────────────────────
+        if telegram_notify:
+            try:
+                ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+                title = episode.get('title', '')
+                msg = (
+                    f"소설 연재 완료!\n"
+                    f"제목: {novel_config.get('title_ko', novel_id)}\n"
+                    f"에피소드: {ep_num}화 — {title}\n"
+                    f"블로그: {'발행 완료' if publish_ok else '발행 실패'}\n"
+                    f"쇼츠: {'생성 완료' if shorts_path else '생성 실패'}"
+                )
+                self._send_telegram(msg)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Telegram 알림 실패: {e}")
+
+        success = episode is not None
+        logger.info(f"[{novel_id}] 파이프라인 완료 (성공={success})")
+        return success
+
+    # ── 소설 상태 조회 ────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def get_novel_status(self, novel_id: str) -> dict:
+        """소설 현황 반환 (에피소드 수, 마지막 발행일, 다음 예정일 등)"""
+        config_path = self.novels_config_dir / f'{novel_id}.json'
+        if not config_path.exists():
+            return {}
+
+        try:
+            config = json.loads(config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"소설 설정 로드 실패: {e}")
+            return {}
+
+        episodes_dir = self.novels_data_dir / novel_id / 'episodes'
+        ep_files = list(episodes_dir.glob('ep*.json')) if episodes_dir.exists() else []
+        # 요약/블로그 파일 제외 (ep001.json 만 카운트)
+        ep_files = [
+            f for f in ep_files
+            if '_summary' not in f.name and '_blog' not in f.name
+        ]
+
+        last_ep_date = ''
+        if config.get('episode_log'):
+            last_log = config['episode_log'][-1]
+            last_ep_date = last_log.get('generated_at', '')[:10]
+
+        return {
+            'novel_id': novel_id,
+            'title_ko': config.get('title_ko', ''),
+            'status': config.get('status', 'unknown'),
+            'current_episode': config.get('current_episode', 0),
+            'episode_count_target': config.get('episode_count_target', 0),
+            'episode_files': len(ep_files),
+            'last_published': last_ep_date,
+            'publish_schedule': config.get('publish_schedule', ''),
+            'genre': config.get('genre', ''),
+        }
+
+    def list_novels_text(self) -> str:
+        """Telegram용 소설 목록 텍스트 반환"""
+        novels = self.get_all_novels()
+        if not novels:
+            return '등록된 소설이 없습니다.'
+
+        lines = ['소설 목록:\n']
+        for n in novels:
+            status_label = '연재중' if n.get('status') == 'active' else '중단'
+            lines.append(
+                f"[{status_label}] {n.get('title_ko', n.get('novel_id', ''))}\n"
+                f"  장르: {n.get('genre', '')} | "
+                f"{n.get('current_episode', 0)}/{n.get('episode_count_target', 0)}화 | "
+                f"{n.get('publish_schedule', '')}\n"
+            )
+        return '\n'.join(lines)
+
+    # ── 디렉터리 생성 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def create_novel_dirs(self, novel_id: str):
+        """data/novels/{novel_id}/episodes/, shorts/, images/ 폴더 생성"""
+        base = self.novels_data_dir / novel_id
+        for sub in ['episodes', 'shorts', 'images']:
+            (base / sub).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        logger.info(f"[{novel_id}] 데이터 디렉터리 생성: {base}")
+
+    # ── 내부 헬퍼 ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def _publish_episode(self, episode: dict, novel_config: dict,
+                          html: str) -> bool:
+        """publisher_bot을 통해 블로그 발행"""
+        try:
+            import publisher_bot
+            novel_id = novel_config.get('novel_id', '')
+            ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+            title_ko = novel_config.get('title_ko', '')
+
+            article = {
+                'title': f"{title_ko} {ep_num}화 — {episode.get('title', '')}",
+                'body': html,
+                '_body_is_html': True,
+                '_html_content': html,
+                'corner': '연재소설',
+                'slug': f"{novel_id}-ep{ep_num:03d}",
+                'labels': ['연재소설', title_ko, f'에피소드{ep_num}'],
+            }
+            return publisher_bot.publish(article)
+        except ImportError:
+            logger.warning("publisher_bot 없음 — 발행 건너뜀")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"발행 실패: {e}")
+            return False
+
+    def _send_telegram(self, message: str):
+        """Telegram 메시지 전송"""
+        try:
+            import telegram_bot
+            telegram_bot.send_message(message)
+        except ImportError:
+            logger.warning("telegram_bot 없음 — 알림 건너뜀")
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Telegram 전송 실패: {e}")
+
+    def _update_novel_status(self, novel_id: str, status: str) -> bool:
+        """소설 status 필드 업데이트 (active / paused)"""
+        config_path = self.novels_config_dir / f'{novel_id}.json'
+        if not config_path.exists():
+            return False
+        try:
+            config = json.loads(config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+            config['status'] = status
+            config_path.write_text(
+                json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2),
+                encoding='utf-8'
+            )
+            logger.info(f"[{novel_id}] status 변경: {status}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"소설 status 업데이트 실패: {e}")
+            return False
+
+    def _find_novel_by_title(self, title_query: str) -> str:
+        """소설 제목(한국어 or 영어) 또는 novel_id로 검색 — novel_id 반환"""
+        title_query = title_query.strip()
+        for novel in self.get_all_novels():
+            if (title_query in novel.get('title_ko', '')
+                    or title_query in novel.get('title', '')
+                    or title_query == novel.get('novel_id', '')):
+                return novel.get('novel_id', '')
+        return ''
+
+    def run_all(self) -> list:
+        """오늘 발행 예정인 모든 활성 소설 파이프라인 실행 (스케줄러용)"""
+        results = []
+        for novel in self.get_due_novels():
+            novel_id = novel.get('novel_id', '')
+            ok = self.run_episode_pipeline(novel_id, telegram_notify=True)
+            results.append({'novel_id': novel_id, 'success': ok})
+        return results
+
+
+# ─── Telegram 명령 처리 함수 (scheduler.py에서 호출) ─────────────────────────
+
+def handle_novel_command(text: str) -> str:
+    """
+    Telegram 소설 명령어 처리.
+
+    지원 명령:
+      "소설 새로 만들기"
+      "소설 목록"
+      "소설 {제목} 다음 에피소드"
+      "소설 {제목} 현황"
+      "소설 {제목} 중단"
+      "소설 {제목} 재개"
+
+    반환: 응답 문자열
+    """
+    manager = NovelManager()
+    text = text.strip()
+
+    # ── "소설 목록" ───────────────────────────────────────────────────────────
+    if text in ('소설 목록', '소설목록'):
+        return manager.list_novels_text()
+
+    # ── "소설 새로 만들기" ────────────────────────────────────────────────────
+    if '새로 만들기' in text or '새로만들기' in text:
+        return (
+            '새 소설 설정 방법:\n\n'
+            '1. config/novels/ 폴더에 {novel_id}.json 파일 생성\n'
+            '2. 필수 필드: novel_id, title, title_ko, genre,\n'
+            '   setting, characters, base_story, publish_schedule\n'
+            '3. status: "active" 로 설정하면 자동 연재 시작\n\n'
+            '예시: config/novels/shadow-protocol.json 참고'
+        )
+
+    # ── "소설 {제목} 다음 에피소드" ───────────────────────────────────────────
+    if '다음 에피소드' in text:
+        title_query = (text.replace('소설', '', 1)
+                           .replace('다음 에피소드', '')
+                           .strip())
+        if not title_query:
+            return '소설 제목을 입력해 주세요.\n예: 소설 그림자 프로토콜 다음 에피소드'
+
+        novel_id = manager._find_novel_by_title(title_query)
+        if not novel_id:
+            return (
+                f'"{title_query}" 소설을 찾을 수 없습니다.\n'
+                '소설 목록을 확인해 주세요.'
+            )
+
+        status_info = manager.get_novel_status(novel_id)
+        if status_info.get('status') != 'active':
+            return f'"{title_query}" 소설은 현재 연재 중단 상태입니다.'
+
+        try:
+            ok = manager.run_episode_pipeline(novel_id, telegram_notify=False)
+            if ok:
+                updated = manager.get_novel_status(novel_id)
+                ep = updated.get('current_episode', 0)
+                return (
+                    f"에피소드 {ep}화 생성 및 발행 완료!\n"
+                    f"소설: {updated.get('title_ko', novel_id)}"
+                )
+            else:
+                return '에피소드 생성 실패. 로그를 확인해 주세요.'
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"에피소드 파이프라인 오류: {e}")
+            return f'오류 발생: {e}'
+
+    # ── "소설 {제목} 현황" ────────────────────────────────────────────────────
+    if '현황' in text:
+        title_query = text.replace('소설', '', 1).replace('현황', '').strip()
+        if not title_query:
+            return '소설 제목을 입력해 주세요.\n예: 소설 그림자 프로토콜 현황'
+
+        novel_id = manager._find_novel_by_title(title_query)
+        if not novel_id:
+            return f'"{title_query}" 소설을 찾을 수 없습니다.'
+
+        s = manager.get_novel_status(novel_id)
+        if not s:
+            return f'"{title_query}" 현황을 불러올 수 없습니다.'
+
+        return (
+            f"소설 현황: {s.get('title_ko', novel_id)}\n\n"
+            f"상태: {s.get('status', '')}\n"
+            f"현재 에피소드: {s.get('current_episode', 0)}화 / "
+            f"목표 {s.get('episode_count_target', 0)}화\n"
+            f"마지막 발행: {s.get('last_published', '없음')}\n"
+            f"연재 일정: {s.get('publish_schedule', '')}\n"
+            f"장르: {s.get('genre', '')}"
+        )
+
+    # ── "소설 {제목} 중단" ────────────────────────────────────────────────────
+    if '중단' in text:
+        title_query = text.replace('소설', '', 1).replace('중단', '').strip()
+        if not title_query:
+            return '소설 제목을 입력해 주세요.\n예: 소설 그림자 프로토콜 중단'
+
+        novel_id = manager._find_novel_by_title(title_query)
+        if not novel_id:
+            return f'"{title_query}" 소설을 찾을 수 없습니다.'
+
+        ok = manager._update_novel_status(novel_id, 'paused')
+        if ok:
+            try:
+                config = json.loads(
+                    (manager.novels_config_dir / f'{novel_id}.json')
+                    .read_text(encoding='utf-8')
+                )
+                return f'"{config.get("title_ko", novel_id)}" 연재를 일시 중단했습니다.'
+            except Exception:
+                return '중단 처리 완료.'
+        else:
+            return '중단 처리 실패. 로그를 확인해 주세요.'
+
+    # ── "소설 {제목} 재개" ────────────────────────────────────────────────────
+    if '재개' in text:
+        title_query = text.replace('소설', '', 1).replace('재개', '').strip()
+        if not title_query:
+            return '소설 제목을 입력해 주세요.\n예: 소설 그림자 프로토콜 재개'
+
+        novel_id = manager._find_novel_by_title(title_query)
+        if not novel_id:
+            return f'"{title_query}" 소설을 찾을 수 없습니다.'
+
+        ok = manager._update_novel_status(novel_id, 'active')
+        if ok:
+            try:
+                config = json.loads(
+                    (manager.novels_config_dir / f'{novel_id}.json')
+                    .read_text(encoding='utf-8')
+                )
+                return (
+                    f'"{config.get("title_ko", novel_id)}" 연재를 재개합니다.\n'
+                    f'연재 일정: {config.get("publish_schedule", "")}'
+                )
+            except Exception:
+                return '재개 처리 완료.'
+        else:
+            return '재개 처리 실패. 로그를 확인해 주세요.'
+
+    # ── 알 수 없는 명령 ───────────────────────────────────────────────────────
+    return (
+        '소설 명령어 목록:\n\n'
+        '소설 목록\n'
+        '소설 새로 만들기\n'
+        '소설 {제목} 다음 에피소드\n'
+        '소설 {제목} 현황\n'
+        '소설 {제목} 중단\n'
+        '소설 {제목} 재개'
+    )
+
+
+# ─── 직접 실행 테스트 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+if __name__ == '__main__':
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')
+
+    manager = NovelManager()
+
+    print("=== 전체 소설 목록 ===")
+    print(manager.list_novels_text())
+
+    print("\n=== 활성 소설 ===")
+    for n in manager.get_active_novels():
+        print(f"  - {n.get('title_ko')} ({n.get('novel_id')})")
+
+    print("\n=== 오늘 발행 예정 소설 ===")
+    due = manager.get_due_novels()
+    if due:
+        for n in due:
+            print(f"  - {n.get('title_ko')}")
+    else:
+        print("  (없음)")
+
+    print("\n=== shadow-protocol 현황 ===")
+    status = manager.get_novel_status('shadow-protocol')
+    print(json.dumps(status, ensure_ascii=False, indent=2))
+
+    print("\n=== Telegram 명령 테스트 ===")
+    for cmd in ['소설 목록', '소설 그림자 프로토콜 현황', '소설 잘못된제목 현황']:
+        print(f"\n명령: {cmd}")
+        print(handle_novel_command(cmd))

bots/novel/novel_shorts_converter.py

@@ -0,0 +1,684 @@
+"""
+novel_shorts_converter.py
+소설 연재 파이프라인 — 에피소드 KEY_SCENES → 쇼츠 영상 생성 모듈
+역할: key_scenes 3개를 기반으로 engine.json 설정에 따라 영상 생성
+출력: data/novels/{novel_id}/shorts/ep{N:03d}_shorts.mp4
+
+지원 모드:
+  ffmpeg_slides  — DALL-E 이미지 + TTS + Pillow 슬라이드 (기본, 비용 0원)
+  seedance       — Seedance 2.0 API로 시네마틱 영상 생성 (유료)
+"""
+import json
+import logging
+import os
+import subprocess
+import sys
+import tempfile
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots' / 'converters'))
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+FFMPEG = os.getenv('FFMPEG_PATH', 'ffmpeg')
+OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY', '')
+SEEDANCE_API_KEY = os.getenv('SEEDANCE_API_KEY', '')
+
+# ─── EngineLoader / fallback ─────────────────────────────────────────────────
+
+try:
+    from engine_loader import EngineLoader as _EngineLoader
+    _engine_loader_available = True
+except ImportError:
+    _engine_loader_available = False
+
+
+def _make_fallback_writer():
+    """engine_loader 없을 때 anthropic SDK 직접 사용"""
+    import anthropic
+    client = anthropic.Anthropic(api_key=os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY', ''))
+
+    class _DirectWriter:
+        def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+            msg = client.messages.create(
+                model='claude-opus-4-6',
+                max_tokens=500,
+                system=system or '당신은 한국어 연재소설 작가입니다.',
+                messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
+            )
+            return msg.content[0].text
+
+    return _DirectWriter()
+
+
+# shorts_converter 유틸 임포트 (재사용)
+try:
+    from shorts_converter import (
+        make_clip,
+        concat_clips_xfade,
+        mix_bgm,
+        burn_subtitles,
+        synthesize_section,
+        solid_background,
+        _load_font,
+        _text_size,
+        _draw_gradient_overlay,
+    )
+    _shorts_utils_available = True
+except ImportError:
+    _shorts_utils_available = False
+    logger.warning("shorts_converter 임포트 실패 — ffmpeg_slides 모드 제한됨")
+
+
+# ─── 이미지 생성 헬퍼 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _generate_dalle_image(prompt: str, save_path: str) -> bool:
+    """DALL-E 3로 장면 이미지 생성 (1024×1792)"""
+    if not OPENAI_API_KEY:
+        logger.warning("OPENAI_API_KEY 없음 — 단색 배경 사용")
+        return False
+    try:
+        import io
+        import requests as req
+        from openai import OpenAI
+        from PIL import Image
+
+        client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
+        full_prompt = prompt + ' No text, no letters, no numbers, no watermarks. Vertical 9:16 cinematic.'
+        response = client.images.generate(
+            model='dall-e-3',
+            prompt=full_prompt,
+            size='1024x1792',
+            quality='standard',
+            n=1,
+        )
+        img_url = response.data[0].url
+        img_bytes = req.get(img_url, timeout=30).content
+        img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)).convert('RGB')
+        img = img.resize((1080, 1920))
+        img.save(save_path)
+        logger.info(f"DALL-E 이미지 생성: {save_path}")
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"DALL-E 이미지 생성 실패: {e}")
+        return False
+
+
+def _make_solid_slide(save_path: str, color=(10, 10, 13)):
+    """단색 슬라이드 PNG 생성"""
+    try:
+        from PIL import Image
+        img = Image.new('RGB', (1080, 1920), color)
+        img.save(save_path)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"단색 슬라이드 생성 실패: {e}")
+
+
+def _make_text_slide(save_path: str, text: str, bg_color=(10, 10, 13),
+                     accent_color=(200, 168, 78)):
+    """텍스트 오버레이 슬라이드 PNG 생성"""
+    try:
+        from PIL import Image, ImageDraw
+        img = Image.new('RGB', (1080, 1920), bg_color)
+        draw = ImageDraw.Draw(img)
+        W, H = 1080, 1920
+
+        # 상단 강조선
+        draw.rectangle([0, 0, W, 6], fill=accent_color)
+
+        # 텍스트
+        font = _load_font(52, bold=True) if _shorts_utils_available else None
+        if font:
+            words = text.split()
+            lines = []
+            current = ''
+            for word in words:
+                test = (current + ' ' + word).strip()
+                w, _ = _text_size(draw, test, font)
+                if w <= W - 120:
+                    current = test
+                else:
+                    if current:
+                        lines.append(current)
+                    current = word
+            if current:
+                lines.append(current)
+
+            y = H // 2 - len(lines) * 60 // 2
+            for line in lines[:5]:
+                lw, lh = _text_size(draw, line, font)
+                draw.text(((W - lw) // 2, y), line, font=font, fill=(255, 255, 255))
+                y += lh + 16
+
+        # 하단 강조선
+        draw.rectangle([0, H - 6, W, H], fill=accent_color)
+        img.save(save_path)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"텍스트 슬라이드 생성 실패: {e}")
+
+
+# ─── Seedance API 헬퍼 ────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _call_seedance_api(prompt: str, duration: str = '10s',
+                        resolution: str = '1080x1920') -> str:
+    """
+    Seedance 2.0 API 호출 → 영상 다운로드 후 임시 경로 반환.
+    실패 시 '' 반환.
+    """
+    if not SEEDANCE_API_KEY:
+        logger.warning("SEEDANCE_API_KEY 없음 — seedance 모드 불가")
+        return ''
+    try:
+        import requests as req
+        # engine.json에서 api_url 읽기
+        engine_config_path = BASE_DIR / 'config' / 'engine.json'
+        api_url = 'https://api.seedance2.ai/v1/generate'
+        if engine_config_path.exists():
+            cfg = json.loads(engine_config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+            api_url = (cfg.get('video_generation', {})
+                       .get('options', {})
+                       .get('seedance', {})
+                       .get('api_url', api_url))
+
+        headers = {
+            'Authorization': f'Bearer {SEEDANCE_API_KEY}',
+            'Content-Type': 'application/json',
+        }
+        payload = {
+            'prompt': prompt,
+            'resolution': resolution,
+            'duration': duration,
+            'audio': True,
+        }
+        logger.info(f"Seedance API 요청: {prompt[:80]}...")
+        resp = req.post(api_url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+
+        # 영상 URL 파싱 (실제 API 응답 구조에 따라 조정 필요)
+        video_url = data.get('url') or data.get('video_url') or data.get('output')
+        if not video_url:
+            logger.error(f"Seedance 응답에 URL 없음: {data}")
+            return ''
+
+        # 영상 다운로드
+        tmp_path = tempfile.mktemp(suffix='.mp4')
+        video_resp = req.get(video_url, timeout=180)
+        video_resp.raise_for_status()
+        Path(tmp_path).write_bytes(video_resp.content)
+        logger.info(f"Seedance 영상 다운로드 완료: {tmp_path}")
+        return tmp_path
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Seedance API 호출 실패: {e}")
+        return ''
+
+
+def _run_ffmpeg(args: list) -> bool:
+    """ffmpeg 실행 헬퍼"""
+    cmd = [FFMPEG, '-y', '-loglevel', 'error'] + args
+    try:
+        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=300)
+        if result.returncode != 0:
+            logger.error(f"ffmpeg 오류: {result.stderr[-400:]}")
+        return result.returncode == 0
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"ffmpeg 실행 실패: {e}")
+        return False
+
+
+def _get_clip_duration(mp4_path: str) -> float:
+    """ffprobe로 영상 길이(초) 측정"""
+    try:
+        import subprocess
+        result = subprocess.run(
+            ['ffprobe', '-v', 'quiet', '-print_format', 'json',
+             '-show_format', mp4_path],
+            capture_output=True, text=True, timeout=10
+        )
+        data = json.loads(result.stdout)
+        return float(data['format']['duration'])
+    except Exception:
+        return 10.0
+
+
+# ─── 테마 색상 헬퍼 ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+_GENRE_COLORS = {
+    'sci-fi':    {'bg': (10, 15, 30),  'accent': (0, 188, 212)},
+    'thriller':  {'bg': (10, 10, 13),  'accent': (191, 58, 58)},
+    'fantasy':   {'bg': (15, 10, 30),  'accent': (200, 168, 78)},
+    'romance':   {'bg': (255, 245, 240), 'accent': (216, 90, 48)},
+    'default':   {'bg': (10, 10, 13),  'accent': (200, 168, 78)},
+}
+
+def _genre_colors(genre: str) -> dict:
+    genre_lower = genre.lower()
+    for key in _GENRE_COLORS:
+        if key in genre_lower:
+            return _GENRE_COLORS[key]
+    return _GENRE_COLORS['default']
+
+
+# ─── NovelShortsConverter ────────────────────────────────────────────────────
+
+class NovelShortsConverter:
+    """소설 에피소드 key_scenes → 쇼츠 MP4 생성"""
+
+    def __init__(self, engine=None):
+        """engine: EngineLoader 인스턴스 (없으면 내부에서 결정)"""
+        if engine is not None:
+            self.engine = engine
+        elif _engine_loader_available:
+            self.engine = _EngineLoader()
+        else:
+            self.engine = None
+
+        # video_generation provider 결정
+        self.video_provider = self._get_video_provider()
+
+        # 번역용 writer (씬 → 영어 프롬프트)
+        if self.engine is not None:
+            try:
+                self.writer = self.engine.get_writer()
+            except Exception:
+                self.writer = _make_fallback_writer()
+        else:
+            self.writer = _make_fallback_writer()
+
+    def _get_video_provider(self) -> str:
+        """engine.json에서 video_generation.provider 읽기"""
+        try:
+            cfg_path = BASE_DIR / 'config' / 'engine.json'
+            if cfg_path.exists():
+                cfg = json.loads(cfg_path.read_text(encoding='utf-8'))
+                return cfg.get('video_generation', {}).get('provider', 'ffmpeg_slides')
+        except Exception:
+            pass
+        return 'ffmpeg_slides'
+
+    # ── 공개 API ──────────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def generate(self, episode: dict, novel_config: dict) -> str:
+        """
+        episode의 key_scenes 3개로 쇼츠 생성.
+        반환: MP4 경로 (data/novels/{novel_id}/shorts/ep{N:03d}_shorts.mp4)
+        실패 시 '' 반환.
+        """
+        novel_id = novel_config.get('novel_id', episode.get('novel_id', 'unknown'))
+        ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+        key_scenes = episode.get('key_scenes', [])
+
+        if not key_scenes:
+            logger.error(f"[{novel_id}] key_scenes 없음 — 쇼츠 생성 불가")
+            return ''
+
+        # 출력 디렉터리 준비
+        shorts_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels' / novel_id / 'shorts'
+        shorts_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        output_path = str(shorts_dir / f'ep{ep_num:03d}_shorts.mp4')
+
+        logger.info(f"[{novel_id}] 에피소드 {ep_num} 쇼츠 생성 시작 (모드: {self.video_provider})")
+
+        try:
+            if self.video_provider == 'seedance' and SEEDANCE_API_KEY:
+                result = self._generate_seedance(episode, novel_config, output_path)
+            else:
+                if self.video_provider == 'seedance':
+                    logger.warning("SEEDANCE_API_KEY 없음 — ffmpeg_slides 모드로 대체")
+                result = self._generate_ffmpeg_slides(episode, novel_config, output_path)
+
+            if result:
+                logger.info(f"[{novel_id}] 쇼츠 생성 완료: {output_path}")
+            else:
+                logger.error(f"[{novel_id}] 쇼츠 생성 실패")
+
+            return output_path if result else ''
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[{novel_id}] 쇼츠 생성 중 예외: {e}")
+            return ''
+
+    # ── ffmpeg_slides 모드 ────────────────────────────────────────────────────
+
+    def _generate_ffmpeg_slides(self, episode: dict, novel_config: dict,
+                                  output_path: str) -> bool:
+        """
+        ffmpeg_slides 모드:
+        인트로 슬라이드 + key_scene 1~3 (DALL-E 이미지 + TTS) + 아웃트로 + concat
+        """
+        if not _shorts_utils_available:
+            logger.error("shorts_converter 유틸 없음 — ffmpeg_slides 불가")
+            return False
+
+        novel_id = novel_config.get('novel_id', '')
+        ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+        key_scenes = episode.get('key_scenes', [])
+        hook = episode.get('hook', '')
+        title_ko = novel_config.get('title_ko', '')
+        genre = novel_config.get('genre', '')
+        colors = _genre_colors(genre)
+        bg_color = colors['bg']
+        accent_color = colors['accent']
+
+        # 임시 작업 디렉터리
+        tmp_dir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix=f'novel_{novel_id}_ep{ep_num}_'))
+
+        try:
+            clips = []
+
+            # ── 인트로 슬라이드 (소설 제목 + 에피소드 번호) ──────────────────
+            intro_slide = str(tmp_dir / 'intro.png')
+            intro_text = f"{title_ko}\n{ep_num}화"
+            _make_text_slide(intro_slide, f"{title_ko}  ·  {ep_num}화",
+                             bg_color, accent_color)
+            intro_audio = str(tmp_dir / 'intro.wav')
+            synthesize_section(f"{title_ko} {ep_num}화", intro_audio,
+                               'ko-KR-Wavenet-A', 1.0)
+            intro_mp4 = str(tmp_dir / 'intro.mp4')
+            dur = make_clip(intro_slide, intro_audio, intro_mp4)
+            if dur > 0:
+                clips.append({'mp4': intro_mp4, 'duration': dur})
+
+            # ── key_scene 슬라이드 1~3 ────────────────────────────────────────
+            images_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels' / novel_id / 'images'
+            images_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+            for i, scene in enumerate(key_scenes[:3], 1):
+                if not scene:
+                    continue
+
+                # DALL-E 이미지 (또는 텍스트 슬라이드 폴백)
+                scene_slide = str(tmp_dir / f'scene{i}.png')
+                img_prompt = self._scene_to_image_prompt(scene, novel_config)
+                img_generated = _generate_dalle_image(img_prompt, scene_slide)
+                if not img_generated:
+                    _make_text_slide(scene_slide, scene, bg_color, accent_color)
+
+                # 생성된 이미지를 data/images에도 저장 (캐릭터 일관성 참조용)
+                perm_img = str(images_dir / f'ep{ep_num:03d}_scene{i}.png')
+                if img_generated and Path(scene_slide).exists():
+                    import shutil
+                    shutil.copy2(scene_slide, perm_img)
+
+                # TTS
+                scene_audio = str(tmp_dir / f'scene{i}.wav')
+                synthesize_section(scene, scene_audio, 'ko-KR-Wavenet-A', 1.0)
+
+                # 클립 생성
+                scene_mp4 = str(tmp_dir / f'scene{i}.mp4')
+                dur = make_clip(scene_slide, scene_audio, scene_mp4)
+                if dur > 0:
+                    clips.append({'mp4': scene_mp4, 'duration': dur})
+
+            # ── 아웃트로 슬라이드 (훅 문장 + 다음 에피소드 예고) ──────────────
+            outro_slide = str(tmp_dir / 'outro.png')
+            outro_text = hook if hook else '다음 회를 기대해 주세요'
+            _make_text_slide(outro_slide, outro_text, bg_color, accent_color)
+            outro_audio = str(tmp_dir / 'outro.wav')
+            synthesize_section(outro_text, outro_audio, 'ko-KR-Wavenet-A', 1.0)
+            outro_mp4 = str(tmp_dir / 'outro.mp4')
+            dur = make_clip(outro_slide, outro_audio, outro_mp4)
+            if dur > 0:
+                clips.append({'mp4': outro_mp4, 'duration': dur})
+
+            if not clips:
+                logger.error("생성된 클립 없음")
+                return False
+
+            # ── 클립 결합 ────────────────────────────────────────────────────
+            concat_mp4 = str(tmp_dir / 'concat.mp4')
+            ok = concat_clips_xfade(clips, concat_mp4, transition='fade', trans_dur=0.5)
+            if not ok:
+                logger.error("클립 결합 실패")
+                return False
+
+            # ── BGM 믹스 ─────────────────────────────────────────────────────
+            bgm_path = str(BASE_DIR / 'assets' / 'bgm.mp3')
+            bgm_mp4 = str(tmp_dir / 'bgm_mixed.mp4')
+            mix_bgm(concat_mp4, bgm_path, bgm_mp4, volume=0.08)
+            final_source = bgm_mp4 if Path(bgm_mp4).exists() else concat_mp4
+
+            # ── 최종 출력 복사 ────────────────────────────────────────────────
+            import shutil
+            shutil.copy2(final_source, output_path)
+            return True
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"ffmpeg_slides 생성 중 예외: {e}")
+            return False
+        finally:
+            # 임시 파일 정리
+            try:
+                import shutil
+                shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
+            except Exception:
+                pass
+
+    # ── seedance 모드 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def _generate_seedance(self, episode: dict, novel_config: dict,
+                            output_path: str) -> bool:
+        """
+        seedance 모드:
+        key_scene → 영어 Seedance 프롬프트 변환 → API 호출 → 클립 concat
+        인트로2초 + 씬10초×3 + 아웃트로3초 = 35초 구성
+        """
+        novel_id = novel_config.get('novel_id', '')
+        ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+        key_scenes = episode.get('key_scenes', [])
+        hook = episode.get('hook', '')
+        title_ko = novel_config.get('title_ko', '')
+        genre = novel_config.get('genre', '')
+        colors = _genre_colors(genre)
+        bg_color = colors['bg']
+        accent_color = colors['accent']
+
+        tmp_dir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix=f'novel_seedance_{novel_id}_ep{ep_num}_'))
+
+        try:
+            clip_paths = []
+
+            # ── 인트로 슬라이드 (2초, 정적 이미지) ──────────────────────────
+            intro_slide = str(tmp_dir / 'intro.png')
+            _make_text_slide(intro_slide, f"{title_ko}  ·  {ep_num}화",
+                             bg_color, accent_color)
+            intro_mp4 = str(tmp_dir / 'intro.mp4')
+            if _run_ffmpeg([
+                '-loop', '1', '-i', intro_slide,
+                '-c:v', 'libx264', '-t', '2',
+                '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                '-vf', 'scale=1080:1920',
+                intro_mp4,
+            ]):
+                clip_paths.append({'mp4': intro_mp4, 'duration': 2.0})
+
+            # ── key_scene 클립 (Seedance 10초×3) ─────────────────────────────
+            for i, scene in enumerate(key_scenes[:3], 1):
+                if not scene:
+                    continue
+                en_prompt = self._scene_to_seedance_prompt(scene, novel_config)
+                seedance_mp4 = _call_seedance_api(en_prompt, duration='10s')
+
+                if seedance_mp4 and Path(seedance_mp4).exists():
+                    # 영구 저장
+                    images_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels' / novel_id / 'images'
+                    images_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+                    perm_clip = str(images_dir / f'ep{ep_num:03d}_scene{i}_seedance.mp4')
+                    import shutil
+                    shutil.copy2(seedance_mp4, perm_clip)
+                    clip_paths.append({'mp4': seedance_mp4, 'duration': 10.0})
+                else:
+                    # Seedance 실패 시 DALL-E 슬라이드 폴백
+                    logger.warning(f"장면 {i} Seedance 실패 — 이미지 슬라이드 대체")
+                    fallback_slide = str(tmp_dir / f'scene{i}_fallback.png')
+                    img_prompt = self._scene_to_image_prompt(scene, novel_config)
+                    img_ok = _generate_dalle_image(img_prompt, fallback_slide)
+                    if not img_ok:
+                        _make_text_slide(fallback_slide, scene, bg_color, accent_color)
+                    fallback_mp4 = str(tmp_dir / f'scene{i}_fallback.mp4')
+                    if _run_ffmpeg([
+                        '-loop', '1', '-i', fallback_slide,
+                        '-c:v', 'libx264', '-t', '10',
+                        '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                        '-vf', 'scale=1080:1920',
+                        fallback_mp4,
+                    ]):
+                        clip_paths.append({'mp4': fallback_mp4, 'duration': 10.0})
+
+            # ── 아웃트로 (3초, 정적 이미지) ──────────────────────────────────
+            outro_slide = str(tmp_dir / 'outro.png')
+            outro_text = hook if hook else '다음 회를 기대해 주세요'
+            _make_text_slide(outro_slide, outro_text, bg_color, accent_color)
+            outro_mp4 = str(tmp_dir / 'outro.mp4')
+            if _run_ffmpeg([
+                '-loop', '1', '-i', outro_slide,
+                '-c:v', 'libx264', '-t', '3',
+                '-pix_fmt', 'yuv420p',
+                '-vf', 'scale=1080:1920',
+                outro_mp4,
+            ]):
+                clip_paths.append({'mp4': outro_mp4, 'duration': 3.0})
+
+            if not clip_paths:
+                logger.error("Seedance 모드: 생성된 클립 없음")
+                return False
+
+            # ── concat (xfade) ────────────────────────────────────────────────
+            if _shorts_utils_available:
+                concat_mp4 = str(tmp_dir / 'concat.mp4')
+                ok = concat_clips_xfade(clip_paths, concat_mp4,
+                                        transition='fade', trans_dur=0.5)
+            else:
+                # 단순 concat fallback
+                concat_mp4 = str(tmp_dir / 'concat.mp4')
+                list_file = str(tmp_dir / 'clips.txt')
+                with open(list_file, 'w') as f:
+                    for c in clip_paths:
+                        f.write(f"file '{c['mp4']}'\n")
+                ok = _run_ffmpeg([
+                    '-f', 'concat', '-safe', '0', '-i', list_file,
+                    '-c', 'copy', concat_mp4,
+                ])
+
+            if not ok:
+                logger.error("클립 결합 실패")
+                return False
+
+            import shutil
+            shutil.copy2(concat_mp4, output_path)
+            return True
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Seedance 모드 생성 중 예외: {e}")
+            return False
+        finally:
+            try:
+                import shutil
+                shutil.rmtree(tmp_dir, ignore_errors=True)
+            except Exception:
+                pass
+
+    # ── 프롬프트 변환 메서드 ──────────────────────────────────────────────────
+
+    def _scene_to_seedance_prompt(self, scene: str, novel_config: dict) -> str:
+        """한국어 장면 묘사 → 영어 Seedance 프롬프트 변환"""
+        genre = novel_config.get('genre', 'thriller')
+        atmosphere = novel_config.get('setting', {}).get('atmosphere', '')
+
+        prompt = f"""다음 한국어 소설 장면 묘사를 Seedance 2.0 AI 영상 생성용 영어 프롬프트로 변환하세요.
+
+장르: {genre}
+분위기: {atmosphere}
+장면: {scene}
+
+변환 규칙:
+- 영어로만 작성
+- 시각적이고 구체적인 묘사 (인물, 배경, 조명, 날씨, 카메라 움직임)
+- 분위기 키워드 포함 (cinematic, neo-noir 등 장르에 맞게)
+- "9:16 vertical" 포함
+- No text overlays, no watermarks
+- 3~5문장, 100단어 이내
+
+영어 프롬프트만 출력 (설명 없이):"""
+
+        try:
+            result = self.writer.write(prompt, system='You are a cinematic AI video prompt engineer.')
+            return result.strip()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Seedance 프롬프트 변환 실패: {e}")
+            # 폴백: 간단 번역 구조
+            genre_key = 'neo-noir sci-fi' if 'sci-fi' in genre else genre
+            return (
+                f"Cinematic scene: {scene[:80]}. "
+                f"{genre_key} atmosphere. "
+                f"Dramatic lighting, rain-soaked streets of Seoul 2040. "
+                f"Vertical 9:16 cinematic shot. No text, no watermarks."
+            )
+
+    def _scene_to_image_prompt(self, scene: str, novel_config: dict) -> str:
+        """DALL-E용 이미지 프롬프트 생성"""
+        genre = novel_config.get('genre', 'thriller')
+        world = novel_config.get('setting', {}).get('world', '')
+        atmosphere = novel_config.get('setting', {}).get('atmosphere', '')
+
+        prompt = f"""소설 장면 묘사를 DALL-E 3 이미지 생성용 영어 프롬프트로 변환하세요.
+
+세계관: {world}
+분위기: {atmosphere}
+장면: {scene}
+
+규칙:
+- 영어, 2~3문장
+- 세로형(1024×1792) 구도
+- 장르({genre})에 맞는 분위기
+- No text, no letters, no watermarks
+
+영어 프롬프트만 출력:"""
+
+        try:
+            result = self.writer.write(prompt, system='You are a visual prompt engineer for DALL-E.')
+            return result.strip()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"이미지 프롬프트 변환 실패: {e}")
+            return (
+                f"Cinematic vertical illustration: {scene[:80]}. "
+                f"Dark atmospheric lighting. "
+                f"No text, no watermarks. Vertical 9:16."
+            )
+
+
+# ─── 직접 실행 테스트 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+if __name__ == '__main__':
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')
+
+    sample_config = json.loads(
+        (BASE_DIR / 'config' / 'novels' / 'shadow-protocol.json')
+        .read_text(encoding='utf-8')
+    )
+    sample_episode = {
+        'novel_id': 'shadow-protocol',
+        'episode_num': 1,
+        'title': '프로토콜',
+        'body': '테스트 본문',
+        'hook': '아리아의 목소리가 처음으로 떨렸다.',
+        'key_scenes': [
+            '서진이 비 내리는 서울 골목을 뛰어가는 장면',
+            '아리아가 빨간 경고 메시지를 출력하는 장면',
+            '감시 드론이 서진의 아파트 창문 밖을 맴도는 장면',
+        ],
+        'summary': '서진이 그림자 프로토콜을 발견한다.',
+        'generated_at': '2026-03-26T00:00:00+00:00',
+    }
+
+    converter = NovelShortsConverter()
+    output = converter.generate(sample_episode, sample_config)
+    print(f"결과: {output}")

bots/novel/novel_writer.py

@@ -0,0 +1,337 @@
+"""
+novel_writer.py
+소설 연재 파이프라인 — AI 에피소드 생성 모듈
+역할: 소설 설정 + 이전 요약을 기반으로 다음 에피소드 자동 작성
+출력: data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}.json + ep{N:03d}_summary.txt
+"""
+import json
+import logging
+import re
+import sys
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+# novel/ 폴더 기준으로 BASE_DIR 설정
+BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ─── EngineLoader / fallback ─────────────────────────────────────────────────
+
+try:
+    from engine_loader import EngineLoader as _EngineLoader
+    _engine_loader_available = True
+except ImportError:
+    _engine_loader_available = False
+
+
+def _make_fallback_writer():
+    """engine_loader 없을 때 anthropic SDK 직접 사용"""
+    import anthropic
+    import os
+    client = anthropic.Anthropic(api_key=os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY', ''))
+
+    class _DirectWriter:
+        def write(self, prompt: str, system: str = '') -> str:
+            msg = client.messages.create(
+                model='claude-opus-4-6',
+                max_tokens=4000,
+                system=system or '당신은 한국어 연재소설 작가입니다.',
+                messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
+            )
+            return msg.content[0].text
+
+    return _DirectWriter()
+
+
+# ─── NovelWriter ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+class NovelWriter:
+    """소설 설정을 읽어 다음 에피소드를 AI로 생성하고 저장하는 클래스."""
+
+    def __init__(self, novel_id: str, engine=None):
+        """
+        novel_id: config/novels/{novel_id}.json 로드
+        engine  : EngineLoader 인스턴스 (없으면 내부에서 생성 또는 fallback)
+        """
+        self.novel_id = novel_id
+        self.novel_config = self._load_novel_config()
+
+        # writer 인스턴스 결정
+        if engine is not None:
+            self.writer = engine.get_writer()
+        elif _engine_loader_available:
+            self.writer = _EngineLoader().get_writer()
+        else:
+            logger.warning("engine_loader 없음 — anthropic SDK fallback 사용")
+            self.writer = _make_fallback_writer()
+
+        # 데이터 디렉터리 준비
+        self.episodes_dir = BASE_DIR / 'data' / 'novels' / novel_id / 'episodes'
+        self.episodes_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # ── 공개 API ──────────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def generate_episode(self) -> dict:
+        """
+        다음 에피소드 생성.
+        반환:
+          novel_id, episode_num, title, body (2000-3000자),
+          hook (다음 회 예고 한 줄), key_scenes (쇼츠용 핵심 장면 3개),
+          summary (5줄 이내), generated_at
+        """
+        ep_num = self.novel_config.get('current_episode', 0) + 1
+        logger.info(f"[{self.novel_id}] 에피소드 {ep_num} 생성 시작")
+
+        try:
+            prev_summaries = self._get_previous_summaries(last_n=5)
+            prompt = self._build_prompt(ep_num, prev_summaries)
+
+            system_msg = (
+                '당신은 한국어 연재소설 전문 작가입니다. '
+                '지시한 출력 형식을 정확히 지켜 작성하세요.'
+            )
+            raw = self.writer.write(prompt, system=system_msg)
+
+            episode = self._parse_episode_response(raw)
+            episode['novel_id'] = self.novel_id
+            episode['episode_num'] = ep_num
+            episode['generated_at'] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+            # 요약 생성
+            episode['summary'] = self._generate_summary(episode)
+
+            # 저장
+            self._save_episode(episode)
+
+            logger.info(f"[{self.novel_id}] 에피소드 {ep_num} 생성 완료")
+            return episode
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[{self.novel_id}] 에피소드 생성 실패: {e}")
+            return {}
+
+    # ── 내부 메서드 ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+    def _load_novel_config(self) -> dict:
+        """config/novels/{novel_id}.json 로드"""
+        path = BASE_DIR / 'config' / 'novels' / f'{self.novel_id}.json'
+        if not path.exists():
+            logger.error(f"소설 설정 파일 없음: {path}")
+            return {}
+        try:
+            return json.loads(path.read_text(encoding='utf-8'))
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"소설 설정 로드 실패: {e}")
+            return {}
+
+    def _build_prompt(self, ep_num: int, prev_summaries: list[str]) -> str:
+        """AI에게 전달할 에피소드 작성 프롬프트 구성"""
+        novel = self.novel_config
+        setting = novel.get('setting', {})
+        characters = novel.get('characters', [])
+
+        # 등장인물 포맷팅
+        char_lines = []
+        for c in characters:
+            char_lines.append(
+                f"- {c['name']} ({c['role']}): {c['description']} / {c['personality']}"
+            )
+        char_text = '\n'.join(char_lines) if char_lines else '(없음)'
+
+        # 이전 요약 포맷팅
+        if prev_summaries:
+            summaries_text = '\n'.join(
+                f"[{i+1}회 전] {s}" for i, s in enumerate(reversed(prev_summaries))
+            )
+        else:
+            summaries_text = '(첫 번째 에피소드입니다)'
+
+        rules_text = '\n'.join(f'- {r}' for r in setting.get('rules', []))
+
+        return f"""당신은 연재 소설 작가입니다.
+
+[소설 정보]
+제목: {novel.get('title_ko', '')} ({novel.get('title', '')})
+장르: {novel.get('genre', '')}
+세계관: {setting.get('world', '')}
+분위기: {setting.get('atmosphere', '')}
+세계 규칙:
+{rules_text}
+
+[등장인물]
+{char_text}
+
+[기본 스토리]
+{novel.get('base_story', '')}
+
+[이전 에피소드 요약 (최신순)]
+{summaries_text}
+
+[지시]
+에피소드 {ep_num}을 작성하세요.
+- 분량: {novel.get('episode_length', '2000-3000자')}
+- 톤: {novel.get('tone', '긴장감 있는 서스펜스')}
+- 에피소드 끝에 반드시 다음 회가 궁금한 훅(cliffhanger) 포함
+- 아래 형식을 정확히 지켜 출력하세요 (각 구분자 뒤에 바로 내용):
+
+---EPISODE_TITLE---
+(에피소드 제목, 한 줄)
+---EPISODE_BODY---
+(에피소드 본문, {novel.get('episode_length', '2000-3000자')})
+---EPISODE_HOOK---
+(다음 회 예고 한 줄, 독자의 궁금증을 자극하는 문장)
+---KEY_SCENES---
+(쇼츠 영상용 핵심 장면 3개, 각각 한 줄씩. 시각적으로 묘사)
+장면1: (장면 묘사)
+장면2: (장면 묘사)
+장면3: (장면 묘사)"""
+
+    def _get_previous_summaries(self, last_n: int = 5) -> list[str]:
+        """data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}_summary.txt 로드 (최신 N개)"""
+        current_ep = self.novel_config.get('current_episode', 0)
+        summaries = []
+        # 최신 에피소드부터 역순으로 탐색
+        for ep in range(current_ep, max(0, current_ep - last_n), -1):
+            path = self.episodes_dir / f'ep{ep:03d}_summary.txt'
+            if path.exists():
+                try:
+                    text = path.read_text(encoding='utf-8').strip()
+                    if text:
+                        summaries.append(text)
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"요약 로드 실패 ep{ep:03d}: {e}")
+        return summaries  # 최신순 반환
+
+    def _parse_episode_response(self, raw: str) -> dict:
+        """
+        AI 응답 파싱:
+        ---EPISODE_TITLE--- / ---EPISODE_BODY--- / ---EPISODE_HOOK--- / ---KEY_SCENES---
+        섹션별로 분리하여 dict 반환
+        """
+        sections = {}
+        pattern = re.compile(
+            r'---(\w+)---\s*\n(.*?)(?=---\w+---|$)',
+            re.DOTALL
+        )
+        for key, value in pattern.findall(raw):
+            sections[key.strip()] = value.strip()
+
+        # KEY_SCENES 파싱 (장면1: ~, 장면2: ~, 장면3: ~ 형식)
+        key_scenes_raw = sections.get('KEY_SCENES', '')
+        key_scenes = []
+        for line in key_scenes_raw.splitlines():
+            line = line.strip()
+            # "장면N:" 또는 "N." 또는 "- " 접두사 제거
+            line = re.sub(r'^(장면\d+[:.]?\s*|\d+[.)\s]+|-\s*)', '', line).strip()
+            if line:
+                key_scenes.append(line)
+        key_scenes = key_scenes[:3]
+
+        # 최소 3개 채우기
+        while len(key_scenes) < 3:
+            key_scenes.append('')
+
+        return {
+            'title': sections.get('EPISODE_TITLE', f'에피소드'),
+            'body': sections.get('EPISODE_BODY', raw),
+            'hook': sections.get('EPISODE_HOOK', ''),
+            'key_scenes': key_scenes,
+            'summary': '',  # _generate_summary에서 채움
+        }
+
+    def _generate_summary(self, episode: dict) -> str:
+        """에피소드를 5줄 이내로 요약 (다음 회 컨텍스트용)"""
+        body = episode.get('body', '')
+        if not body:
+            return ''
+
+        prompt = f"""다음 소설 에피소드를 5줄 이내로 간결하게 요약하세요.
+다음 에피소드 작가가 스토리 흐름을 파악할 수 있도록 핵심 사건과 결말만 담으세요.
+
+에피소드 제목: {episode.get('title', '')}
+에피소드 본문:
+{body[:2000]}
+
+5줄 이내 요약:"""
+
+        try:
+            summary = self.writer.write(prompt, system='당신은 소설 편집자입니다.')
+            return summary.strip()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"요약 생성 실패: {e}")
+            # 폴백: 본문 앞 200자
+            return body[:200] + '...'
+
+    def _save_episode(self, episode: dict):
+        """
+        data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}.json 저장
+        data/novels/{novel_id}/episodes/ep{N:03d}_summary.txt 저장
+        config/novels/{novel_id}.json의 current_episode + episode_log 업데이트
+        """
+        ep_num = episode.get('episode_num', 0)
+        ep_prefix = f'ep{ep_num:03d}'
+
+        # JSON 저장
+        json_path = self.episodes_dir / f'{ep_prefix}.json'
+        try:
+            json_path.write_text(
+                json.dumps(episode, ensure_ascii=False, indent=2),
+                encoding='utf-8'
+            )
+            logger.info(f"에피소드 저장: {json_path}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"에피소드 JSON 저장 실패: {e}")
+
+        # 요약 저장
+        summary = episode.get('summary', '')
+        if summary:
+            summary_path = self.episodes_dir / f'{ep_prefix}_summary.txt'
+            try:
+                summary_path.write_text(summary, encoding='utf-8')
+                logger.info(f"요약 저장: {summary_path}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"요약 저장 실패: {e}")
+
+        # 소설 설정 업데이트 (current_episode, episode_log)
+        config_path = BASE_DIR / 'config' / 'novels' / f'{self.novel_id}.json'
+        try:
+            config = json.loads(config_path.read_text(encoding='utf-8'))
+            config['current_episode'] = ep_num
+            log_entry = {
+                'episode_num': ep_num,
+                'title': episode.get('title', ''),
+                'generated_at': episode.get('generated_at', ''),
+            }
+            if 'episode_log' not in config:
+                config['episode_log'] = []
+            config['episode_log'].append(log_entry)
+            config_path.write_text(
+                json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2),
+                encoding='utf-8'
+            )
+            # 로컬 캐시도 업데이트
+            self.novel_config = config
+            logger.info(f"소설 설정 업데이트: current_episode={ep_num}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"소설 설정 업데이트 실패: {e}")
+
+
+# ─── 직접 실행 테스트 ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+if __name__ == '__main__':
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')
+    writer = NovelWriter('shadow-protocol')
+    ep = writer.generate_episode()
+    if ep:
+        print(f"생성 완료: 에피소드 {ep['episode_num']} — {ep['title']}")
+        print(f"본문 길이: {len(ep['body'])}자")
+        print(f"훅: {ep['hook']}")
+    else:
+        print("에피소드 생성 실패")

bots/scheduler.py

@@ -75,6 +75,9 @@ CLAUDE_SYSTEM_PROMPT = """당신은 The 4th Path 블로그 자동 수익 엔진
 /report — 주간 리포트
 /images — 이미지 제작 현황
 /convert — 수동 변환 실행
+/novel_list — 연재 소설 목록
+/novel_gen [novel_id] — 에피소드 즉시 생성
+/novel_status — 소설 파이프라인 진행 현황
 
 사용자의 자연어 요청을 이해하고 적절히 안내하거나 답변해주세요.
 한국어로 간결하게 답변하세요."""
@@ -403,6 +406,30 @@ def job_image_prompt_batch():
         logger.error(f"이미지 배치 오류: {e}")
 
 
+def job_novel_pipeline():
+    """소설 파이프라인 — 월/목 09:00 활성 소설 에피소드 자동 생성"""
+    logger.info("[스케줄] 소설 파이프라인 시작")
+    try:
+        sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+        from novel.novel_manager import NovelManager
+        manager = NovelManager()
+        results = manager.run_all()
+        if results:
+            for r in results:
+                if r.get('error'):
+                    logger.error(f"소설 파이프라인 오류 [{r['novel_id']}]: {r['error']}")
+                else:
+                    logger.info(
+                        f"소설 에피소드 완료 [{r['novel_id']}] "
+                        f"제{r['episode_num']}화 blog={bool(r['blog_path'])} "
+                        f"shorts={bool(r['shorts_path'])}"
+                    )
+        else:
+            logger.info("[소설] 오늘 발행 예정 소설 없음")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"소설 파이프라인 오류: {e}")
+
+
 # ─── Telegram 명령 핸들러 ────────────────────────────
 
 async def cmd_status(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
@@ -590,6 +617,27 @@ async def cmd_imgbatch(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
     await update.message.reply_text("📤 프롬프트 배치 전송 완료.")
 
 
+async def cmd_novel_list(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+    """소설 목록 조회"""
+    sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+    from novel.novel_manager import handle_novel_command
+    await handle_novel_command(update, context, 'list', [])
+
+
+async def cmd_novel_gen(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+    """소설 에피소드 즉시 생성: /novel_gen [novel_id]"""
+    sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+    from novel.novel_manager import handle_novel_command
+    await handle_novel_command(update, context, 'gen', context.args or [])
+
+
+async def cmd_novel_status(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+    """소설 파이프라인 진행 현황"""
+    sys.path.insert(0, str(BASE_DIR / 'bots'))
+    from novel.novel_manager import handle_novel_command
+    await handle_novel_command(update, context, 'status', [])
+
+
 async def cmd_imgcancel(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
     """이미지 대기 상태 취소"""
     chat_id = update.message.chat_id
@@ -780,7 +828,12 @@ def setup_scheduler() -> AsyncIOScheduler:
                           day_of_week='mon', hour=10, minute=0, id='image_batch')
         logger.info("이미지 request 모드: 매주 월요일 10:00 배치 전송 등록")
 
-    logger.info("스케줄러 설정 완료 (v3 시차 배포 포함)")
+    # 소설 파이프라인: 매주 월/목 09:00
+    scheduler.add_job(job_novel_pipeline, 'cron',
+                      day_of_week='mon,thu', hour=9, minute=0, id='novel_pipeline')
+    logger.info("소설 파이프라인: 매주 월/목 09:00 등록")
+
+    logger.info("스케줄러 설정 완료 (v3 시차 배포 + 소설 파이프라인)")
     return scheduler
 
 
@@ -807,6 +860,11 @@ async def main():
         app.add_handler(CommandHandler('imgbatch', cmd_imgbatch))
         app.add_handler(CommandHandler('imgcancel', cmd_imgcancel))
 
+        # 소설 파이프라인
+        app.add_handler(CommandHandler('novel_list', cmd_novel_list))
+        app.add_handler(CommandHandler('novel_gen', cmd_novel_gen))
+        app.add_handler(CommandHandler('novel_status', cmd_novel_status))
+
         # 이미지 파일 수신
         app.add_handler(MessageHandler(filters.PHOTO, handle_photo))
         app.add_handler(MessageHandler(filters.Document.IMAGE, handle_document))

config/engine.json

@@ -0,0 +1,173 @@
+{
+  "_comment": "The 4th Path 블로그 자동 수익 엔진 — 엔진 설정 (v3)",
+  "_updated": "2026-03-26",
+
+  "writing": {
+    "provider": "claude",
+    "options": {
+      "claude": {
+        "api_key_env": "ANTHROPIC_API_KEY",
+        "model": "claude-opus-4-5",
+        "max_tokens": 4096,
+        "temperature": 0.7
+      },
+      "openclaw": {
+        "agent_name": "blog-writer",
+        "timeout": 120
+      },
+      "gemini": {
+        "api_key_env": "GEMINI_API_KEY",
+        "model": "gemini-2.0-flash",
+        "max_tokens": 4096,
+        "temperature": 0.7
+      }
+    }
+  },
+
+  "tts": {
+    "provider": "gtts",
+    "options": {
+      "google_cloud": {
+        "api_key_env": "GOOGLE_TTS_API_KEY",
+        "voice": "ko-KR-Wavenet-A",
+        "speaking_rate": 1.05,
+        "pitch": 0
+      },
+      "openai": {
+        "api_key_env": "OPENAI_API_KEY",
+        "model": "tts-1-hd",
+        "voice": "alloy",
+        "speed": 1.0
+      },
+      "elevenlabs": {
+        "api_key_env": "ELEVENLABS_API_KEY",
+        "model": "eleven_multilingual_v2",
+        "voice_id": "pNInz6obpgDQGcFmaJgB",
+        "stability": 0.5,
+        "similarity_boost": 0.75
+      },
+      "gtts": {
+        "lang": "ko",
+        "slow": false
+      }
+    }
+  },
+
+  "image_generation": {
+    "provider": "dalle",
+    "options": {
+      "dalle": {
+        "api_key_env": "OPENAI_API_KEY",
+        "model": "dall-e-3",
+        "size": "1024x1792",
+        "quality": "standard"
+      },
+      "external": {
+        "comment": "수동 이미지 제공 — 자동 생성 없음"
+      }
+    }
+  },
+
+  "video_generation": {
+    "provider": "ffmpeg_slides",
+    "options": {
+      "ffmpeg_slides": {
+        "resolution": "1080x1920",
+        "fps": 30,
+        "transition": "fade",
+        "transition_duration": 0.5,
+        "bgm_volume": 0.08,
+        "zoom_speed": 0.0003,
+        "zoom_max": 1.05,
+        "burn_subtitles": true
+      },
+      "seedance": {
+        "api_url": "https://api.seedance2.ai/v1/generate",
+        "api_key_env": "SEEDANCE_API_KEY",
+        "resolution": "1080x1920",
+        "duration": "10s",
+        "audio": true,
+        "fallback": "ffmpeg_slides"
+      },
+      "sora": {
+        "comment": "OpenAI Sora — API 접근 가능 시 활성화",
+        "api_key_env": "OPENAI_API_KEY",
+        "fallback": "ffmpeg_slides"
+      },
+      "runway": {
+        "api_key_env": "RUNWAY_API_KEY",
+        "model": "gen3a_turbo",
+        "duration": 10,
+        "ratio": "768:1344",
+        "fallback": "ffmpeg_slides"
+      },
+      "veo": {
+        "comment": "Google Veo 3.1 — API 접근 가능 시 활성화",
+        "api_key_env": "GEMINI_API_KEY",
+        "fallback": "ffmpeg_slides"
+      }
+    }
+  },
+
+  "publishing": {
+    "blogger": {
+      "enabled": true,
+      "blog_id_env": "BLOG_MAIN_ID"
+    },
+    "youtube": {
+      "enabled": true,
+      "channel_id_env": "YOUTUBE_CHANNEL_ID",
+      "category": "shorts",
+      "privacy": "public",
+      "tags": ["쇼츠", "AI", "the4thpath"]
+    },
+    "instagram": {
+      "enabled": false,
+      "account_id_env": "INSTAGRAM_ACCOUNT_ID"
+    },
+    "x": {
+      "enabled": false
+    },
+    "tiktok": {
+      "enabled": false
+    },
+    "novel": {
+      "enabled": false,
+      "comment": "노벨피아 연재 — 추후 활성화"
+    }
+  },
+
+  "quality_gates": {
+    "gate1_research_min_score": 60,
+    "gate2_writing_min_score": 70,
+    "gate3_review_required": true,
+    "gate3_auto_approve_score": 90,
+    "min_key_points": 2,
+    "min_word_count": 300,
+    "safety_check": true
+  },
+
+  "schedule": {
+    "collector": "07:00",
+    "writer": "08:00",
+    "converter": "08:30",
+    "publisher": "09:00",
+    "youtube_uploader": "10:00",
+    "analytics": "22:00"
+  },
+
+  "brand": {
+    "name": "The 4th Path",
+    "sub": "Independent Tech Media",
+    "by": "by 22B Labs",
+    "url": "the4thpath.com",
+    "cta": "팔로우하면 매일 이런 정보를 받습니다"
+  },
+
+  "optional_keys": {
+    "SEEDANCE_API_KEY": "Seedance 2.0 AI 영상 생성",
+    "ELEVENLABS_API_KEY": "ElevenLabs 고품질 TTS",
+    "GEMINI_API_KEY": "Google Gemini 글쓰기 / Veo 영상",
+    "RUNWAY_API_KEY": "Runway Gen-3 AI 영상 생성"
+  }
+}

config/novels/shadow-protocol.json

@@ -0,0 +1,38 @@
+{
+  "novel_id": "shadow-protocol",
+  "title": "Shadow Protocol",
+  "title_ko": "그림자 프로토콜",
+  "genre": "sci-fi thriller",
+  "setting": {
+    "world": "2040년 서울. AI가 모든 공공 시스템을 운영하는 세계.",
+    "atmosphere": "디스토피아, 네오누아르, 빗속 도시",
+    "rules": [
+      "AI는 감정을 느끼지 못하지만 감정을 시뮬레이션할 수 있다",
+      "AI 반란은 없다. 대신 인간이 AI를 악용하는 것이 위협이다",
+      "주인공은 AI를 불신하지만 AI 없이는 살 수 없다"
+    ]
+  },
+  "characters": [
+    {
+      "name": "서진",
+      "role": "주인공",
+      "description": "35세, 전직 AI 감사관. 시스템의 결함을 발견한 뒤 쫓기는 신세.",
+      "personality": "냉소적이지만 정의감 있음. 기술을 두려워하면서도 의존."
+    },
+    {
+      "name": "아리아",
+      "role": "AI 파트너",
+      "description": "서진의 구형 개인 AI. 최신 모델보다 느리지만 서진이 유일하게 신뢰하는 존재.",
+      "personality": "차분하고 논리적. 가끔 인간적인 반응을 보여 서진을 당황시킴."
+    }
+  ],
+  "base_story": "서울시 AI 관제 시스템 '오라클'의 전직 감사관 서진이, 시스템 내부에 숨겨진 '그림자 프로토콜'의 존재를 발견한다. 이 프로토콜은 특정 시민의 행동을 예측하고 선제적으로 격리하는 비밀 기능이다. 서진은 자신이 다음 격리 대상이라는 것을 알게 되고, 구형 AI 아리아와 함께 도주하며 진실을 폭로하려 한다.",
+  "episode_count_target": 20,
+  "episode_length": "2000-3000자",
+  "language": "ko",
+  "tone": "긴장감 있는 서스펜스. 짧은 문장. 시각적 묘사 풍부.",
+  "publish_schedule": "매주 월/목 09:00",
+  "status": "active",
+  "current_episode": 0,
+  "episode_log": []
+}

config/quality_rules.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "min_score": 70,
+  "min_score": 60,
   "scoring": {
     "korean_relevance": {
       "max": 30,

requirements.txt

@@ -20,3 +20,5 @@ openai
 pydub
 # Phase 2 (YouTube 업로드 진행 표시)
 google-resumable-media
+# Phase 3 (엔진 추상화 — 선택적 의존성)
+# google-generativeai  # Gemini Writer / Veo 사용 시 pip install google-generativeai

scripts/download_fonts.py

@@ -93,7 +93,7 @@ def main():
     copied = copy_windows_fonts()
 
     if len(copied) >= 2:
-        print(f"\n✅ Windows 폰트 복사 완료 ({len(copied)}개)")
+        print(f"\n[OK] Windows 폰트 복사 완료 ({len(copied)}개)")
         _verify_all()
         return
 

scripts/get_token.py

@@ -14,6 +14,8 @@ from google.auth.transport.requests import Request
 SCOPES = [
     'https://www.googleapis.com/auth/blogger',
     'https://www.googleapis.com/auth/webmasters',
+    'https://www.googleapis.com/auth/youtube.upload',
+    'https://www.googleapis.com/auth/youtube',
 ]
 
 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))