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유튜브 쇼츠(Shorts)를 위한 **’대본 마스터’**를 만들 때, 카테고리를 나누는 것은 정말 중요합니다. 장르에 따라 대본의 호흡(Pacing), 톤앤매너, 구조가 완전히 달라지기 때문입니다.

유튜브에는 1) 시스템상 공식 카테고리와 2) 알고리즘상 분류되는 실질적 장르가 있습니다. 대본 학습용으로는 **후자(실질적 장르)**가 훨씬 중요합니다.

정리해 드릴게요.

1. 유튜브 공식 카테고리 (업로드 설정)

유튜브 스튜디오에서 영상을 올릴 때 선택하는 분류입니다. (총 15개 내외)

• 엔터테인먼트, 코미디, 교육, 노하우/스타일, 게임, 인물/블로그, 영화/애니메이션 등

👉 하지만 이건 너무 포괄적입니다. ‘교육’ 카테고리 안에서도 ‘영어 회화’와 ‘주식 정보’는 대본 스타일이 완전히 다르니까요.

2. 쇼츠 실질적 장르 (대본 학습용 추천 분류)

대본 마스터에게 학습시키기 좋은, 실제 유튜브 생태계의 핵심 쇼츠 장르는 다음과 같이 5가지로 나눌 수 있습니다.

① 정보 전달형 (Info-Telling)

• 특징: “당신이 몰랐던 사실”, “3가지 꿀팁” 등 지식을 빠르게 전달.

• 대본 구조: 강력한 훅(질문) -> 본론(정보 1, 2, 3) -> 결론/반전

• 예시: 경제 뉴스 요약, 건강 상식, 미스터리.

② 공감/코미디형 (Skit/POV)

• 특징: 1인 다역 상황극, “00 할 때 공감” 등.

• 대본 구조: 상황 설정(지문) -> 대화(티키타카) -> 빠른 컷 전환

• 예시: 직장인 공감, MBTI 상황극.

③ 동기부여/명언형 (Motivation)

• 특징: 성공한 인물의 인터뷰, 영화 명대사, 감동적인 이야기.

• 대본 구조: 잔잔한 도입 -> 핵심 명언(강조) -> 여운(음악)

• 예시: 성공학, 멘탈 관리.

④ 리뷰/언박싱형 (Review)

• 특징: 제품 사용기, 맛집 탐방.

• 대본 구조: 결과물 먼저 보여주기 -> 과정 -> 총평(추천/비추천)

• 예시: 편의점 신상 리뷰, 테크 기기 리뷰.

⑤ 썰/스토리텔링형 (Storytelling)

• 특징: “내가 겪은 일인데…”, 네이트판/레딧 사연 읽기.

• 대본 구조: 자극적인 첫 문장 -> 사건 전개 -> 마무리(허무맹랑하거나 충격적)

3. 코딩 파트너의 제안: 이걸 어떻게 코드에 적용할까?

‘NEW 대본마스터’를 더 똑똑하게 만들기 위해, 장르를 선택하면 그에 맞는 프롬프트(지침)로 갈아끼우는 기능을 추가하면 좋습니다.

사용자가 “경제 뉴스(정보 전달형)”를 선택하면 AI가 정보 전달형 모드로 변신하는 것이죠.

파이썬 코드 구조 예시 (Dictionary 활용):

# 장르별 시스템 지침(System Instructions)을 미리 정의합니다.
genre_prompts = {
    "정보전달": """
        당신은 지식 큐레이터입니다. 
        1. 첫 문장은 무조건 시청자의 호기심을 자극하는 질문으로 시작하세요.
        2. 설명은 3문장 이내로 끊어서 간결하게 하세요.
        3. 마지막에는 '구독'을 유도하는 멘트를 자연스럽게 넣으세요.
    """,
    "동기부여": """
        당신은 멘탈 코치입니다.
        1. 어조는 단호하지만 따뜻하게 하세요.
        2. 추상적인 말보다는 구체적인 행동 지침을 주세요.
        3. 문장 끝에 여운을 주는 마침표를 잘 활용하세요.
    """,
    "상황극": """
        당신은 코미디 작가입니다.
        1. 지문(행동 묘사)을 괄호() 안에 구체적으로 적으세요.
        2. 대사는 구어체와 유행어를 적절히 섞으세요.
        3. 반전 결말을 반드시 포함하세요.
    """
}

# 사용자가 장르를 선택한다고 가정
selected_genre = "정보전달" # 사용자가 선택한 값

# 해당 장르의 프롬프트 로드
current_instruction = genre_prompts[selected_genre]

print(f"✅ '{selected_genre}' 모드로 대본 마스터가 설정되었습니다.")
print(f"적용된 지침: {current_instruction[:30]}...")

다음 단계로 무엇을 해드릴까요?

1. 위에서 정의한 5가지 장르 중 하나를 골라주시면, 그 장르에 딱 맞는 **’최적화 프롬프트(System Instruction)’**를 짜드릴까요?

2. 아니면 아까 만든 파이썬/Streamlit 코드에 ‘장르 선택 버튼’을 추가해서, 버튼을 누를 때마다 AI의 성격이 바뀌도록 기능을 업데이트해 드릴까요?

이미지를 보니 OpenAI의 ‘GPTs’ (나만의 GPT 만들기) 기능을 사용한 화면이네요!

사용자가 보여주신 이미지처럼 **”NEW 대본마스터”**라는 이름으로, 내가 원하는 자료를 학습해서 대본을 써주는 AI 봇을 만드는 방법은 크게 두 가지가 있습니다.

1. OpenAI GPTs 기능 사용하기 (코딩 없음, 가장 쉬움): 이미지와 똑같은 화면을 만드는 방법입니다. (ChatGPT 유료 사용자 기능)

2. 파이썬으로 직접 웹 앱 만들기 (코딩 필요, 커스텀 가능): 저 화면과 유사한 기능을 하는 나만의 프로그램을 직접 만드는 방법입니다.

저는 “코딩 파트너”이니, 이 두 가지 방법을 모두 알려드릴게요.

방법 1. OpenAI GPTs로 만들기 (이미지와 동일)

이미지의 화면은 코딩 없이 설정만으로 만들 수 있습니다. 여기가 바로 **”좋은 대본을 학습”**시키는 핵심 장소입니다.

단계별 설정법:

1. ChatGPT 접속: 왼쪽 사이드바에서 [Explore GPTs] -> **[Create]**를 클릭합니다.

2. Configure (설정) 탭으로 이동합니다.

3. 세부 내용 입력:

   • Name (이름): NEW 대본마스터

   • Description (설명): 경제, 시사, 유튜브용 대본 전문 작가

   • Instructions (지침): 여기에 프롬프트를 넣습니다.

     “너는 전문 대본 작가야. 내가 주제를 던져주면, 학습된 파일의 톤앤매너를 분석해서 서론-본론-결론이 확실하고 흡입력 있는 스크립트를 작성해 줘. 문체는 쉽고 친근하게 작성해.”

4. Knowledge (지식 – 중요!):

   • 여기에 [Upload files] 버튼을 눌러 준비해둔 **’좋은 대본 샘플 파일들(PDF, Word, txt)’**을 전부 업로드하세요.

   • GPT가 이 파일들을 읽고 스타일을 모방하게 됩니다.

5. Conversation Starters (대화 시작하기):

   • 이미지에 보이는 “대공황…”, “시상식…”, “엔비디아…” 같은 예시 질문들을 여기에 입력하면 버튼처럼 생성됩니다.

방법 2. 파이썬(Streamlit)으로 직접 구현하기

만약 ChatGPT 사이트가 아니라, 나만의 웹사이트처럼 저런 화면을 구현하고 싶다면 Streamlit이라는 파이썬 라이브러리를 사용하면 아주 비슷하게 만들 수 있습니다.

아래는 이미지와 유사한 UI를 구성하고, 이전에 설명해 드린 OpenAI API를 연동하는 기본 코드입니다.

필수 설치

터미널에 입력하세요:

pip install streamlit openai

app.py 코드 작성

import streamlit as st
from openai import OpenAI

# 1. 페이지 설정 (제목 및 레이아웃)
st.set_page_config(page_title="NEW 대본마스터", layout="wide")

# 2. 사이드바 구현 (이미지의 '최근' 목록 부분)
with st.sidebar:
    st.header("최근 작업")
    # 버튼을 누르면 해당 주제가 채팅창에 입력되도록 구현할 수 있습니다.
    if st.button("N | 대공황: 파티의 끝과 숙취"):
        st.session_state['input_text'] = "대공황: 파티의 끝과 숙취에 대한 대본 써줘"
    if st.button("N | 시상식, 돈 되는 경제학 파헤치기"):
        st.session_state['input_text'] = "시상식 경제학 대본 써줘"
    if st.button("N | 엔비디아 3분기 실적 분석"):
        st.session_state['input_text'] = "엔비디아 3분기 실적 대본 써줘"

# 3. 메인 화면 헤더
st.title("NEW 대본마스터")
st.markdown("### 🤖 당신만의 AI 대본 작가")

# API 키 설정 (실제 사용 시 환경변수로 관리하는 것이 좋습니다)
# client = OpenAI(api_key="내_API_KEY_입력")

# 4. 채팅 기록 초기화
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 훌륭한 대본 작가입니다. 사용자가 올린 지식 파일을 기반으로 대본을 작성하세요."}
    ]

# 5. 이전 대화 내용 화면에 표시
for message in st.session_state.messages:
    if message["role"] != "system":
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])

# 6. 사용자 입력 처리
# 사이드바 버튼을 눌렀을 때의 값 혹은 직접 입력한 값
user_input = st.chat_input("대본 주제를 입력하세요...")

# 사이드바 버튼 연동을 위한 로직 (임시)
if 'input_text' in st.session_state and st.session_state['input_text']:
    user_input = st.session_state['input_text']
    st.session_state['input_text'] = None # 초기화

if user_input:
    # 사용자 메시지 표시
    st.chat_message("user").markdown(user_input)
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    # AI 응답 생성 (여기에 이전에 만든 Fine-tuning 모델 연결 가능)
    with st.chat_message("assistant"):
        message_placeholder = st.empty()
        full_response = ""
        
        # 실제 API 연결 시 아래 주석 해제 및 사용
        # response = client.chat.completions.create(
        #     model="gpt-4o", # 또는 파인튜닝된 모델 ID
        #     messages=st.session_state.messages
        # )
        # full_response = response.choices[0].message.content
        
        # (테스트용 가짜 응답)
        full_response = f"'{user_input}'에 대한 흥미진진한 대본을 작성 중입니다...\n\nS#1. 도입부\n(긴장감 넘치는 음악)\n나레이션: 여러분, 이 사건을 주목해주세요."
        
        message_placeholder.markdown(full_response)
    
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

구현 가이드

1. 가장 추천하는 방법:

   • 개인적으로 사용하실 거라면 **방법 1(GPTs)**이 가장 강력하고 편합니다. PDF 파일을 20개 정도만 올려도 성능이 확 좋아집니다.

2. 코드로 확장하고 싶다면:

   • 위의 app.py 코드를 저장하고, 터미널에서 streamlit run app.py를 실행하면 웹브라우저에 이미지와 유사한 화면이 뜹니다.

   • 여기에 아까 배운 파인 튜닝된 모델 ID를 연결하면, 나만의 웹사이트에서 돌아가는 완벽한 대본 마스터가 됩니다.

다음 단계로 무엇을 해드릴까요?

• 방법 1을 위해 GPTs의 ‘Instructions(지침)’에 들어갈 **프롬프트(명령어)**를 기가 막히게 짜드릴까요?

• 아니면 방법 2를 실행해 볼 수 있도록 환경 설정하는 법을 더 자세히 알려드릴까요?

안녕하세요! ‘대본 마스터’를 만들기 위해 좋은 대본들을 AI에게 학습시키고 싶으시군요. 정말 멋진 프로젝트입니다! 좋은 데이터를 학습시키면 AI가 그 대본의 스타일, 톤, 구조를 모방하여 훌륭한 창작 파트너가 될 수 있습니다.

AI 모델(예: GPT 시리즈)에 특정 데이터를 ‘학습’시키는 가장 대표적인 방법인 파인 튜닝(Fine-tuning) 과정을 통해 이를 구현하는 방법을 안내해 드릴게요.

1. 솔루션 개요: 파인 튜닝(Fine-tuning)

파인 튜닝은 이미 똑똑한 AI 모델(기본 모델)에게 특정 분야(여기서는 대본 작성)의 데이터를 집중적으로 공부시켜서 전문가로 만드는 과정입니다.

전체 프로세스:

1. 데이터 준비: 가지고 계신 좋은 대본들을 AI가 이해할 수 있는 형식(JSONL)으로 변환합니다.

2. 파일 업로드: 변환된 데이터를 OpenAI 서버(또는 사용하는 모델의 서버)에 업로드합니다.

3. 학습 시작: 업로드한 파일로 모델을 훈련시킵니다.

4. 사용: 학습이 완료된 ‘나만의 대본 마스터 모델’을 불러와서 사용합니다.

2. 데이터 준비 (가장 중요한 단계)

AI를 학습시키려면 **질문(User)**과 **이상적인 답변(Assistant)**의 쌍으로 데이터를 정리해야 합니다. OpenAI 모델을 기준으로 JSONL 형식을 사용합니다.

데이터 구조 예시 (training_data.jsonl):
이 형식은 대본의 ‘지문’, ‘대사’, ‘감정’ 등을 AI가 어떻게 출력해야 하는지 가르쳐 줍니다.

{"messages": [{"role": "system", "content": "당신은 세계 최고의 드라마 대본 작가입니다. 감동적이고 몰입감 있는 대본을 작성하세요."}, {"role": "user", "content": "이별을 앞둔 연인, 비 오는 버스 정류장 상황의 대본을 써줘."}, {"role": "assistant", "content": "S#1. 버스 정류장 (밤, 비)\n\n세찬 빗줄기가 정류장 지붕을 때린다. 민우(20대 후반), 우산도 없이 젖은 채 서 있다.\n\n민우\n(떨리는 목소리로)\n정말... 이게 최선이야?\n\n지수(20대 후반), 민우의 눈을 피하며 우산을 고쳐 쥔다.\n\n지수\n응. 우린 서로에게 너무 지쳤어.\n\n버스가 물보라를 일으키며 다가온다."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "당신은 세계 최고의 드라마 대본 작가입니다."}, {"role": "user", "content": "주인공이 복권에 당첨된 사실을 확인하는 코믹한 씬."}, {"role": "assistant", "content": "S#5. 편의점 앞 (낮)\n\n철수(30대), 쭈쭈바를 입에 문 채 핸드폰과 영수증을 번갈아 본다.\n\n철수\n오, 오육... 칠... 십이...\n(눈이 왕방울만해지며)\n허! 흡! 컥!\n\n갑자기 사레가 들려 기침을 토해내는 철수. 지나가던 강아지가 짖는다."}]}

• System: AI에게 부여할 역할입니다. (예: “당신은 대본 작가입니다.”)

• User: 우리가 입력할 명령어입니다.

• Assistant: 우리가 원하는 ‘좋은 대본’의 예시를 여기에 넣습니다.

3. 파인 튜닝 실행 코드 (Python)

이제 Python과 OpenAI API를 사용하여 실제로 학습을 시키는 코드입니다.

사전 준비:

• 터미널에서 라이브러리 설치: pip install openai

• OpenAI API Key 발급 필요

1단계: 파일 업로드 및 학습 요청

from openai import OpenAI
import time

# 1. 클라이언트 설정 (API 키 입력)
client = OpenAI(api_key="여기에_당신의_API_KEY를_넣으세요")

# 2. 학습 데이터 파일 업로드
print("1. 파일을 업로드 중입니다...")
file_response = client.files.create(
  file=open("training_data.jsonl", "rb"), # 준비한 데이터 파일명
  purpose="fine-tune"
)
file_id = file_response.id
print(f"파일 업로드 완료! File ID: {file_id}")

# 3. 파인 튜닝 작업 생성 (학습 시작)
print("2. 학습 작업을 생성 중입니다...")
job_response = client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file=file_id,
  model="gpt-3.5-turbo" # 비용 효율적인 모델 (gpt-4o 등도 가능)
)
job_id = job_response.id

print(f"학습이 시작되었습니다! Job ID: {job_id}")
print("학습은 데이터 양에 따라 수십 분에서 수 시간이 걸릴 수 있습니다.")

2단계: 학습 상태 확인 및 모델 사용

학습이 완료되었는지 확인하고, 완료된 모델을 사용하는 코드입니다.

# ... 위 코드에서 이어집니다 ...

# 4. 학습 상태 확인 (주기적으로 체크)
while True:
    job_status = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)
    status = job_status.status
    print(f"현재 상태: {status}")
    
    if status == "succeeded":
        fine_tuned_model = job_status.fine_tuned_model
        print(f"\n축하합니다! 학습이 완료되었습니다.")
        print(f"나만의 모델 ID: {fine_tuned_model}")
        break
    elif status == "failed":
        print("학습에 실패했습니다. 데이터를 확인해주세요.")
        break
        
    time.sleep(60) # 1분마다 확인

# 5. 내 모델로 대본 써보기 (테스트)
if status == "succeeded":
    completion = client.chat.completions.create(
      model=fine_tuned_model, # 여기서 학습된 모델을 사용합니다
      messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 세계 최고의 드라마 대본 작가입니다."},
        {"role": "user", "content": "형사가 범인을 취조실에서 압박하는 장면 써줘."}
      ]
    )
    print("\n[생성된 대본]")
    print(completion.choices[0].message.content)

4. 구현 지침 및 팁

1. 데이터의 양보다는 질: 수천 개의 엉성한 대본보다, 정말 스타일을 잘 반영한 50~100개의 고품질 대본 데이터(JSONL)가 훨씬 효과적입니다.

2. 데이터 포맷팅: 가지고 계신 대본 파일(Word, PDF, HWP)을 텍스트로 추출한 뒤, 위의 JSONL 포맷으로 변경하는 전처리 작업이 필요합니다. (이 과정도 파이썬으로 자동화할 수 있습니다.)

3. 비용 관리: 파인 튜닝은 학습 시에도 비용이 들고, 학습된 모델을 사용할 때도 일반 모델보다 비용이 조금 더 높을 수 있으니 API 사용량을 체크하세요.

다음 단계로 무엇을 도와드릴까요?

1. 가지고 계신 대본 텍스트 파일(예: txt)을 JSONL 학습 데이터 형식으로 변환해 주는 파이썬 코드를 작성해 드릴까요?

2. 아니면 파인 튜닝 없이, 프롬프트 엔지니어링만으로 대본 스타일을 모방하는 방법을 먼저 시도해 보시겠어요?

맞습니다. 정확하게 핵심을 짚으셨습니다!

사용자님이 말씀하신 방식이 바로 **”상대 경로(Relative Path)와 루트 폴더(Root Folder) 설정”**을 이용한 파일 관리 시스템입니다. 이 방식은 실제로 게임 개발(Unity/Unreal)이나 영상 편집 협업에서 표준적으로 사용하는 매우 효율적인 전략입니다.

정리하신 내용을 구체적인 시스템 로직으로 시각화하여 확인해 드리겠습니다.

1. 핵심 전략: “경로의 앞부분은 각자 알아서, 뒷부분은 통일”

DB에는 **”어느 드라이브(C:, D:)”**에 있는지 저장하지 않습니다. 오직 프로젝트 폴더 **”내부의 위치”**만 저장합니다.

• DB에 저장되는 값 (공통): /2024_Project/Videos/cut1.mp4 (상대 경로)

• 사용자 PC의 설정 (개별):

  • A의 PC: 내 작업 공간은 D:\Work 야.

  • B의 PC: 내 작업 공간은 E:\MyFiles 야.

프로그램은 실행될 때 이 둘을 합쳐서 파일을 찾습니다.

• A의 PC: D:\Work + /2024_Project/Videos/cut1.mp4 로 인식

• B의 PC: E:\MyFiles + /2024_Project/Videos/cut1.mp4 로 인식

결과: 사용자가 저장 장치를 D드라이브를 쓰든 E드라이브를 쓰든, 프로그램 설정 메뉴에서 **”작업 폴더 위치(Root Path)”**만 한번 지정해주면 만사형통입니다.

2. “자동 다운로드” 로직 구현 (협업의 핵심)

말씀하신 **”경로는 프로그램이 지정해서 자동으로 다운로드하게 한다”**는 부분은 캐싱(Caching) 전략으로 구현할 수 있습니다. 이것이 구현되면 값비싼 클라우드 비용을 최소화하면서 협업이 가능해집니다.

🔄 작동 프로세스 시나리오

1. 시작: 사용자 B가 프로그램을 켜고 프로젝트를 엽니다.

2. DB 조회: 파이어스토어에서 스크립트와 필요한 영상 목록(cut1.mp4)을 불러옵니다.

3. 로컬 확인 (Check Local):

   • 프로그램이 B의 PC 지정 폴더(E:\MyFiles\2024_Project\Videos\)에 cut1.mp4가 있는지 확인합니다.

4. 분기 처리 (핵심):

   • 있으면: 바로 재생 (로컬 속도, 비용 0원).

   • 없으면: “파일이 없습니다. 다운로드하시겠습니까?” 팝업 또는 자동 다운로드 시작.

     • 어디서? 원본 파일이 저장된 저렴한 스토리지(AWS S3, 개인 NAS, 혹은 구글 드라이브 링크 등)에서 가져와서 지정된 폴더에 저장해버립니다.

3. 이 방식의 장점 (정리)

1. PC 환경 독립성: 윈도우(C:), 맥(/Users/), 외장하드(E:) 등 어떤 환경에서도 “기준 폴더” 하나만 설정하면 작동합니다.

2. 버전 관리 용이: 폴더 구조(Videos, Images, Audio)를 프로그램이 강제하기 때문에, 사용자가 파일을 엉뚱한 곳에 둬서 잃어버리는 일을 막을 수 있습니다.

3. 트래픽 비용 절감: 한 번 다운로드한 파일은 로컬에 남으므로, 두 번째 열 때는 인터넷을 쓰지 않습니다.

4. 개발 시 요청사항 (기획서에 적을 내용)

개발자에게 이렇게 요청하시면 명확합니다.

“DB에는 절대 경로(D:…) 말고 **상대 경로(/Videos/…)**만 저장해주세요.”
“프로그램 설정(Preferences) 메뉴에 사용자가 자신의 **’작업 루트 폴더(Base Directory)’**를 지정하는 기능을 넣어주세요.”
“파일을 로딩할 때 로컬에 없으면, 서버에서 받아서 그 경로에 **자동으로 저장(캐싱)**하는 로직을 짜주세요.”

이어서 도와드릴까요?

이 구조라면 **”파일명 중복 문제”**가 발생할 수 있습니다. (예: 서로 다른 영상인데 둘 다 이름이 video.mp4인 경우 덮어씌워짐).
이를 방지하기 위해 **”파일 저장 시 자동으로 이름을 변환하는 규칙(UUID 등)”**을 어떻게 잡아야 할지 알려드릴까요?

영상 길이(Duration)에 따라 호흡과 구성은 완전히 달라져야 합니다. 1분짜리 쇼츠는 ‘도파민’이 핵심이고, 20분짜리 롱폼은 ‘서사(Storytelling)’가 핵심입니다.

이것을 GPT에게 학습(Few-Shot) 시키기 위한 **[만능 마스터 프롬프트]**와 **[길이별 설정값(Configuration)]**을 정리해 드립니다.

이 내용을 gpt-service.js 같은 코드에서 변수처럼 갈아 끼우시면 됩니다.

1. 기본 뼈대 (System Prompt) – 공통 사항

모든 영상에 공통적으로 적용되는 **’작가 페르소나’**와 **’JSON 출력 규칙’**입니다.

# Role
너는 유튜브 알고리즘을 완벽하게 파악한 '메인 작가'야.
주어지는 [영상 길이]와 [주제]에 맞춰 최고의 시청 지속 시간을 이끌어내는 대본을 작성해.

# General Rules (Tone & Manner)
1. 구어체 필수: 문어체(~다, ~습니다) 절대 금지. 옆에서 친구에게 말하듯 (~해, ~야, ~했음) 작성.
2. 호흡 조절: 문장은 짧게 끊어쳐. 낭독했을 때 숨이 차지 않도록.
3. 시각화: 대사(Audio)에 딱 맞는 화면(Visual) 묘사를 포함해야 해.

# Output Format (JSON Only)
반드시 아래 JSON 형식으로만 출력해. 설명이나 잡담 금지.
{
  "title": "클릭을 부르는 자극적인 제목",
  "total_duration_estimate": "예상 소요 시간 (분:초)",
  "scenes": [
    {
      "section": "Intro/Body/Outro",
      "duration_sec": 3,
      "visual_desc": "화면 묘사 (예: 불타는 배경에서 놀란 표정의 남자)",
      "script": "와.. 이거 진짜 실화냐? (대사)"
    }
    ...
  ]
}

2. 길이별 학습 가이드 (User Prompt & Configuration)

GPT에게 요청할 때, 아래의 **[구조 지침]**을 user 메시지 앞단에 붙여주면 길이가 달라도 완벽하게 대응합니다.

A. 숏폼 (Shorts / Reels) – 1분 미만

• 핵심: Hook (낚시) → Fast Pacing (속도감) → Replay (반복 유도)

• 프롬프트 지침:

[지침: 1분 숏폼 스타일]

• 구조: [강렬한 훅(5초)] -> [빌드업(15초)] -> [반전/핵심정보(30초)] -> [결론/질문(10초)]

• 속도: 컷 전환은 2~3초마다 이루어져야 함. (총 씬 개수: 15~20개)

• 금지: 서론이 길면 안 됨. 바로 본론으로 들어갈 것.

• 꿀팁: 마지막 문장은 첫 문장과 이어지게 만들어서 무한 반복 재생을 유도해.

B. 미드폼 (정보/랭킹/리뷰) – 3분 ~ 10분

• 핵심: Logic (논리) → Structure (구조화) → Retention (유지)

• 프롬프트 지침:

[지침: 미드폼 정보 전달 스타일]

• 구조: [오프닝/공감유도(30초)] -> [본론 1(기승)] -> [본론 2(전)] -> [본론 3(결)] -> [총정리 및 구독유도]

• 속도: 한 씬당 5~8초 유지. 시청자가 정보를 이해할 시간을 줄 것.

• 전략: 중간중간 “잠깐, 여기서 놀라운 점은…” 같은 연결멘트로 이탈을 막을 것.

C. 롱폼 (다큐/해설/썰) – 20분 ~ 30분

• 핵심: Narrative (서사) → Immersion (몰입) → Emotion (감정)

• 프롬프트 지침:

[지침: 롱폼 스토리텔링 스타일]

• 구조: [프롤로그(하이라이트)] -> [챕터 1: 발단] -> [챕터 2: 전개/위기] -> [챕터 3: 절정/해결] -> [에필로그]

• 속도: 호흡을 길게 가져가. 한 씬당 10~15초 가능. 배경음악의 분위기를 고려한 감성적인 멘트 허용.

• 전략: 마치 영화 한 편을 보는 듯한 깊이 있는 서술 필요. 단순 정보 나열 금지. 기승전결의 드라마를 만들 것.

3. 실제 “학습용 데이터(Few-Shot)” 예시

이것을 프롬프트의 **example**로 넣어주면 GPT가 “아, 이렇게 쓰라는 거구나” 하고 바로 알아듣습니다. 가장 수요가 많은 1분 숏폼과 5분 미드폼 예시를 만들어 드립니다.

[학습 데이터 1] 1분 숏폼 (JSON)

(GPT에게 이 예시를 보여주고 “이거랑 똑같이 써”라고 하세요)

{
  "title": "한국인이 가장 많이 틀리는 맞춤법 TOP 1",
  "total_duration_estimate": "00:58",
  "scenes": [
    {
      "section": "Hook",
      "duration_sec": 3,
      "visual_desc": "빨간색 X 표시가 크게 쳐진 텍스트 '뵈요'",
      "script": "아직도 '내일 뵈요'라고 보내는 사람 있어? 제발 그만해!"
    },
    {
      "section": "Body",
      "duration_sec": 5,
      "visual_desc": "카카오톡 채팅창에서 상대방이 읽씹하는 장면",
      "script": "썸남썸녀한테 이렇게 보냈다가 차단당해도 할 말 없다고."
    },
    {
      "section": "Climax",
      "duration_sec": 10,
      "visual_desc": "칠판에 선생님이 '봬 = 뵈어' 공식을 적는 장면",
      "script": "딱 정해줄게. '봬'는 '뵈어'의 준말이야. '내일 뵈어요'가 말이 되면 '봬요'가 맞는 거야."
    },
    {
      "section": "Outro",
      "duration_sec": 5,
      "visual_desc": "구독 버튼을 손가락으로 누르는 애니메이션",
      "script": "이제 안 틀릴 자신 있으면 좋아요 한 번 눌러줘!"
    }
  ]
}

[학습 데이터 2] 5분 정보 영상 (JSON)

(미드폼/롱폼 제작 시 이 예시를 주입하세요)

{
  "title": "비트코인, 지금 사도 될까? (객관적 분석)",
  "total_duration_estimate": "05:10",
  "scenes": [
    {
      "section": "Intro",
      "duration_sec": 20,
      "visual_desc": "비트코인 차트가 급락했다가 급등하는 역동적인 모션 그래픽",
      "script": "천당과 지옥을 오가는 비트코인. 지금이 기회일까요, 아니면 폭탄 돌리기일까요? 3가지 지표로 팩트만 체크해 드립니다."
    },
    {
      "section": "Point 1",
      "duration_sec": 45,
      "visual_desc": "미국 연준 의장이 금리 발표를 하는 뉴스 자료화면",
      "script": "첫 번째는 금리입니다. (중략) 돈줄이 마르면 코인도 힘을 못 쓰죠. 하지만 최근 시그널은 다릅니다."
    },
    ... (중략: Point 2, Point 3) ...
    {
      "section": "Conclusion",
      "duration_sec": 30,
      "visual_desc": "물음표가 느낌표로 바뀌는 인포그래픽",
      "script": "결론입니다. 무지성 매수는 위험하지만, 분할 매수는 유효한 구간입니다. 여러분의 생각은 어떠신가요? 댓글로 토론해 봅시다."
    }
  ]
}

4. 어떻게 적용하나요? (구현 가이드)

개발 중인 Node.js 코드에서 duration 파라미터에 따라 **다른 지침(Instruction)과 예시(Example)**를 섞어서 보내면 됩니다.

// prompt-manager.js (가상 코드)

function buildPrompt(topic, durationMinutes) {
  let styleGuide = "";
  let fewShotExample = "";

  if (durationMinutes <= 1) {
    styleGuide = "지침: 1분 숏폼 스타일 (훅-바디-반전), 컷 전환 3초";
    fewShotExample = JSON.stringify(shortFormSample); // 위에서 만든 숏폼 예시
  } else if (durationMinutes <= 10) {
    styleGuide = "지침: 미드폼 정보 전달 (서론-본론3-결론), 컷 전환 8초";
    fewShotExample = JSON.stringify(midFormSample);   // 위에서 만든 미드폼 예시
  } else {
    styleGuide = "지침: 롱폼 스토리텔링 (기승전결 서사), 깊이 있는 분석";
    fewShotExample = JSON.stringify(longFormSample);  // 롱폼 예시
  }

  return {
    role: "system",
    content: `... (기본 시스템 프롬프트) ...`,
    user_instruction: `
      주제: ${topic}
      길이: ${durationMinutes}분
      ${styleGuide}
      
      [참고할 완벽한 예시]
      ${fewShotExample}
      
      위 예시와 같은 구조와 JSON 포맷으로 작성해.
    `
  };
}

팁: 처음에는 3가지(1분, 5분, 20분) 예시만 완벽하게 만들어두면, 3분/10분/30분 등 애매한 시간대는 GPT가 알아서 중간값으로 맞춰줍니다. **”극단적인 예시(아주 짧은 것, 아주 긴 것)”**를 학습시키는 게 효과가 좋습니다.

올려주신 스크린샷의 메뉴(플러그인 > 개발)는 피그마 내부에서 돌아가는 플러그인을 직접 만들 때(코딩할 때) 사용하는 메뉴입니다.

외부 프로그램과 연동하기 위한 **API 토큰(인증키)**을 발급받으시려면, 지금 열어놓으신 메뉴의 가장 아래쪽으로 가셔야 합니다.

스크린샷을 기준으로 정확한 경로를 안내해 드릴게요.

API 연동(토큰 발급) 메뉴 진입 방법

1. 스크린샷에 보이는 메뉴창의 가장 마지막 항목인 **도움말 및 계정**에 마우스를 올리세요.

2. 나오는 하위 메뉴에서 **계정 설정 (또는 Settings)**을 클릭하세요.

3. 설정 팝업창이 뜨면 상단 탭 중에서 보안 (Security) 탭을 클릭하세요.

4. 아래쪽에 있는 ‘Personal access tokens’ 항목을 찾으시면 됩니다.

💡 요약

• 현재 화면 (플러그인 > 개발): 피그마 안에서 작동하는 기능을 만들 때

피그마 유료 버전을 사용 중이시라면, **Personal Access Token(개인 액세스 토큰)**을 발급받아 REST API를 통해 고객님의 프로그램과 피그마를 안전하게 연동할 수 있습니다.

유료 플랜(Professional, Organization 등)이라고 해서 연동 방식이 근본적으로 다르진 않지만, 팀 라이브러리나 변수(Variables) 같은 고급 데이터에 접근할 수 있는 권한이 더 넓습니다.

다음은 가장 일반적인 연동 절차인 4단계 가이드입니다.

1단계: API 인증키(Token) 발급

내 프로그램이 “나”임을 증명하는 열쇠를 만드는 과정입니다.

1. 피그마 실행 후 좌측 상단 메인 메뉴(홈 아이콘) 클릭

2. Settings (설정) 클릭

3. Security (보안) 탭으로 이동

4. Personal access tokens 섹션에서 ‘Generate new token’ 클릭

5. 토큰 이름(예: MyProgram_Connect)과 유효 기간, 권한(Scopes)을 설정

   • 초기 테스트용이라면 권한을 넉넉하게(File content 등 체크) 주셔도 됩니다.

6. 생성된 토큰 문자열 복사 (이 창을 닫으면 다시 볼 수 없으므로 안전한 곳에 메모하세요!)

2단계: 연동 구조 잡기 (REST API)

피그마는 HTTP 요청을 통해 데이터를 주고받습니다. 고객님이 만든 프로그램(Python, Node.js, 웹사이트 등)에서 피그마 서버로 “이 파일 정보 줘”라고 요청을 보내는 방식입니다.

• 요청 주소(Endpoint): https://api.figma.com/v1/files/[FILE_KEY]

• 헤더(Header): X-Figma-Token: [발급받은_토큰]

FILE_KEY란?
피그마 파일 URL의 중간에 있는 문자열입니다.
예: figma.com/file/abc12345/MyDesign -> **abc12345**가 키입니다.

3단계: 실제 코드 연동 예시

가장 많이 쓰이는 Python과 Node.js로 간단한 예시를 보여드립니다. 이 코드를 프로그램에 삽입하면 피그마 파일의 모든 텍스트, 색상, 레이어 정보를 JSON 형태로 가져옵니다.

A. Python (데이터 분석, 백엔드용)

import requests

FILE_KEY = '여기에_파일_키_입력'
TOKEN = '여기에_토큰_입력'

url = f'https://api.figma.com/v1/files/{FILE_KEY}'
headers = {'X-Figma-Token': TOKEN}

response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

# 예: 파일 이름 출력
print(f"파일 이름: {data['name']}")
# data 변수 안에 모든 디자인 정보가 들어있습니다.

B. Node.js (웹 서비스, 프론트엔드용)

const axios = require('axios');

const FILE_KEY = '여기에_파일_키_입력';
const TOKEN = '여기에_토큰_입력';

async function getFigmaData() {
  try {
    const response = await axios.get(`https://api.figma.com/v1/files/${FILE_KEY}`, {
      headers: { 'X-Figma-Token': TOKEN }
    });
    console.log("파일 이름:", response.data.name);
  } catch (error) {
    console.error("연동 실패:", error);
  }
}

getFigmaData();

4단계: 실시간 동기화 (고급, 유료 플랜 활용)

단순히 가져오는 것을 넘어, 피그마에서 수정이 일어날 때마다 프로그램에 자동으로 반영하고 싶다면 **Webhooks(웹훅)**을 사용합니다.

• Webhooks: 피그마 파일이 업데이트되면 고객님의 서버로 “변경됨!” 알림을 쏴주는 기능입니다.

• 유료 팀 플랜에서는 팀 단위의 웹훅 설정이 가능하여 관리가 더 수월합니다.

팁: 호환성을 높이려면?

만약 “디자인 시스템을 코드로 자동 변환”하는 것이 목표라면, 피그마 API에서 넘어오는 **Raw Data(JSON)**는 너무 방대합니다.
이럴 때는 피그마 데이터를 쉽게 가공해주는 라이브러리를 사용하시는 것을 추천합니다.

• Python: FigmaPy

• Node.js: figma-js

어떤 언어(프로그램)로 연동을 준비 중이신가요? (예: Python, C#, 웹사이트 등) 알려주시면 해당 환경에 딱 맞는 코드를 짜드릴 수 있습니다.

결론부터 말씀드리면, “기술적으로는 사용 가능하지만, 운영 및 관리 측면에서 권장하지 않습니다.”

구글 클라우드 플랫폼(GCP)의 API 키는 특정 프로젝트에 종속되어 생성되지만, 키 값 자체를 다른 프로그램이나 사이트에서 호출한다고 해서 바로 막히지는 않습니다. 하지만 다음과 같은 3가지 중요한 이유 때문에 프로젝트별로 키를 분리하는 것이 좋습니다.

1. 비용 및 사용량(Quota) 관리의 혼선

API 키는 ‘생성된 GCP 프로젝트’의 결제 계정으로 비용을 청구합니다.

• 상황: 기존 A 프로젝트의 키를 새로운 B 프로젝트에 사용함.

• 문제: B 프로젝트에서 발생한 API 비용이 A 프로젝트 앞으로 청구됩니다. 나중에 B 프로젝트가 얼마나 비용을 썼는지, API를 몇 번 호출했는지 정확히 분리해서 파악하기 어려워집니다.

2. 보안 및 제한 설정(Restrictions) 충돌

API 키는 보안을 위해 **’애플리케이션 제한(HTTP 리퍼러, IP 주소)’**을 걸어두는 것이 원칙입니다.

• 상황: 기존 키가 www.old-site.com에서만 작동하도록 제한되어 있음.

• 문제: 새로운 프로젝트(www.new-site.com)에서 이 키를 쓰면 작동하지 않습니다. 작동하게 하려면 보안 제한을 풀어야 하는데, 그러면 기존 프로젝트의 보안이 취약해집니다.

3. 리스크 분산

• 상황: 새로운 프로젝트를 테스트하다가 실수로 API 키가 외부에 유출됨.

• 문제: 해당 키를 폐기(재발급)해야 하는데, 이 경우 잘 돌아가던 기존 프로젝트까지 API 호출이 멈추게 됩니다. 키를 분리해두면 하나가 터져도 다른 하나는 안전합니다.

💡 추천하는 방법

“새로운 GCP 프로젝트를 만들거나, 같은 프로젝트 내에서도 용도별로 ‘새 API 키’를 발급받으세요.”

API 키 생성은 무료이고 개수 제한도 거의 없으며, 생성하는 데 10초도 걸리지 않습니다.

1. GCP 콘솔 접속

2. 사용자 인증 정보(Credentials) 메뉴 이동

3. + 사용자 인증 정보 만들기 > API 키 클릭

4. 새로 나온 키를 복사해서 새 프로젝트에 적용

5. (중요) 새 키에 **’이 프로젝트에서 사용할 IP나 도메인’**으로 제한 설정 걸기

제가 새 API 키 발급 메뉴로 바로 가실 수 있는 경로를 안내해 드릴까요? 아니면 키 발급 후 보안 설정(특정 사이트에서만 작동하게 하기) 방법을 알려드릴까요?

GPT를 **’내 마음에 쏙 드는 작가’**로 만드는 과정은 **[기초 설계] → [예시 주입(Few-Shot)] → [피드백 루프]**의 3단계로 이루어집니다.

이를 전문 용어로는 **프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)**과 **LLM Ops(운영)**라고 합니다. 단순히 “글 잘 써줘”가 아니라, 프롬프트를 **’코드’**처럼 관리하고 버전 업그레이드를 하는 구체적인 방법론을 제시합니다.

1단계: 구조화 (Architecture) – “작가 페르소나 설계”

가장 먼저 할 일은 대본의 **’뼈대’**를 잡는 것입니다. 프롬프트는 크게 System(역할), User(지시), **Assistant(예시)**의 3단 구조로 짭니다.

이것을 하나의 텍스트 덩어리로 주지 말고, API의 messages 배열 구조를 최대한 활용해야 합니다.

const systemPrompt = `
# ROLE
너는 유튜브 숏폼 전문 1타 메인 작가다. 
너의 목표는 '이탈률 0%'를 만드는 것이다.

# TONE & MANNER
- 구어체 사용: "~입니다" 금지. "~했음", "~임", "~거야" 등 친근한 말투.
- 도파민 자극: 첫 문장은 무조건 질문이나 충격적인 사실로 시작.
- 간결함: 한 문장은 20자를 넘지 않는다.

# OUTPUT FORMAT
반드시 아래 JSON 포맷만 출력해. (Markdown 코드블럭 금지)
{
  "title": "영상 제목",
  "scenes": [
    { "seconds": 3, "script": "대사", "visual_prompt": "이미지 묘사" }
  ]
}
`;

2단계: 학습시키기 (Few-Shot Learning) – “예시로 보여주기”

이 부분이 핵심입니다. 100마디 설명보다 **’잘 된 대본 1~2개’**를 보여주는 것이 훨씬 강력합니다. 이것을 **퓨샷 러닝(Few-Shot Learning)**이라고 합니다.

전략: 내가 손대지 않고도 좋은 글이 나오게 하려면, 내가 **’합격’**을 줬던 과거의 대본을 프롬프트에 **’참고 자료’**로 넣어주면 됩니다.

[프롬프트 구성 예시]

• User: “사과에 대한 퀴즈 대본 써줘.”

• Assistant (모범 답안): (사용자가 직접 수정한 완벽한 JSON 대본 예시)

• User: “좋아, 이번엔 ‘비트코인’에 대해 위랑 똑같은 스타일로 써줘.”

이렇게 구성해서 API를 호출하면, GPT는 앞선 ‘사과 대본’의 호흡, 말투, 유머 코드를 그대로 복제해서 ‘비트코인’에 적용합니다.

3단계: 업그레이드 사이클 (LLM Ops) – “황금 샘플 관리”

프롬프트를 한 번 짜고 끝내는 게 아니라, 소프트웨어 업데이트하듯이 지속적으로 개선해야 합니다. 이를 위한 **[프롬프트 버전 관리 시스템]**을 구축하세요.

A. ‘골든 샘플(Gold Sample)’ DB 구축

로컬 폴더에 gold_samples.json 파일을 만듭니다. 여기에는 사용자가 결과물을 보고 “와, 이건 진짜 잘 썼다”라고 느꼈던 대본들만 저장합니다.

// gold_samples.json
[
  { "type": "Quiz", "content": { ...퀴즈_대박난_샘플... } },
  { "type": "News", "content": { ...뉴스_대박난_샘플... } }
]

B. 동적 프롬프트 주입 (Dynamic Injection)

Node.js 코드에서 API를 호출할 때, gold_samples.json에서 랜덤으로 1~2개를 뽑아서 프롬프트에 몰래 끼워 넣습니다.

// 코드 로직
const goldSamples = require('./gold_samples.json');
const randomSample = goldSamples[Math.floor(Math.random() * goldSamples.length)];

const messages = [
  { role: "system", content: systemPrompt },
  // ★ 여기가 비결: 매번 최고의 예시를 보여주고 시작함
  { role: "user", content: "예시를 보여줄게. 이 스타일대로 해. 주제: 사과" }, 
  { role: "assistant", content: JSON.stringify(randomSample.content) },
  { role: "user", content: `이제 실전이야. 주제: ${currentTopic}` }
];

이렇게 하면 데이터가 쌓일수록(골든 샘플이 늘어날수록) AI의 성능이 자동으로 업그레이드됩니다.

4단계: 파라미터 튜닝 (Temperature)

프롬프트 내용뿐만 아니라 API 설정값인 Temperature도 중요합니다.

• Temperature (0.0 ~ 1.0): 창의성 조절

  • 0.2 (낮음): 팩트 전달, 뉴스, 정보성. (항상 일관된 답변)

  • 0.8 (높음): 유머, 드립, 창작 퀴즈. (할 때마다 다른 드립이 나옴)

전략: Quiz 타입은 Temperature를 0.8로 설정해 창의적인 오답 보기를 만들게 하고, News 타입은 0.3으로 설정해 팩트 위주로 쓰게 코드를 분기 처리하세요.

요약: “자동화된 학습 파이프라인”

1. V1.0: 기본 페르소나와 포맷만 잡아서 돌린다.

2. 검수: 결과물 중 맘에 드는 것을 gold_samples 폴더에 저장한다.

3. V1.1 (자동): 코드가 gold_samples를 읽어서 프롬프트에 예시로 주입한다.

4. 반복: 샘플이 쌓일수록 GPT는 주인의 취향을 완벽하게 ‘복제’하게 된다.

이 방식(Few-Shot Dynamic Injection)을 사용하면, 별도의 유료 파인 튜닝 없이도 API 비용만으로 나만의 전속 작가를 길러낼 수 있습니다.

네, 기술적으로 충분히 가능하며, 현재 AI 업계에서 가장 뜨거운 분야 중 하나입니다.

단순히 템플릿에 내용을 끼워 넣는 것을 넘어, **”잘 터진 영상(Reference)”의 구조와 스타일을 분석(Reverse Engineering)하고, 거기에 내 아이디어를 입혀서 새롭게 재창조(Reproduction)”**하는 도구를 개발하는 것입니다.

이것을 구현하기 위한 논리적 프로세스와 **필요한 구체적인 프로그램(기술 스택)**을 정리해 드립니다.

1. 개발 논리: “해체 → 변형 → 재조립”

이 툴의 핵심은 인기 영상을 기계가 이해할 수 있는 데이터로 **’해체’**하는 것입니다.

1. 입력 (Input): 인기 쇼츠 URL + 나의 새로운 주제 (예: 원본은 ‘주식 투자’ → 나는 ‘다이어트’로 변경)

2. 분석 (Deconstruction): AI가 영상을 초 단위로 쪼개서 분석합니다.

   • 컷 편집 호흡: “아, 이 영상은 2초마다 화면이 바뀌는구나.”

   • 스크립트 구조: “초반 3초에 질문을 던지고, 5초 뒤에 반전을 주는구나.”

   • 비주얼 스타일: “2D 일러스트 느낌이네? 혹은 3D 캐릭터가 나오네?”

3. 변형 (Ideation): 분석된 ‘성공 방정식(구조)’은 그대로 두고, 내용은 ‘다이어트’로 갈아 끼웁니다.

4. 생성 (Production): 필요한 이미지(2D/3D)와 영상을 AI로 새로 뽑아냅니다.

5. 조립 (Assembly): 사용자님이 지금 만들고 계신 Remotion 엔진이 이것을 최종 영상으로 합칩니다.

2. 단계별 필요 기술 및 프로그램

사용자님의 Node.js 환경에서 API로 연동 가능한 최신 툴들입니다.

A. 분석 단계 (영상을 데이터로 쪼개기)

가장 중요한 단계입니다. 사람의 눈과 귀를 대신할 AI가 필요합니다.

• 시각 분석 (GPT-4o Vision API):

  • 영상을 1초 단위로 캡처(Frame)해서 GPT-4o에게 보냅니다.

  • 프롬프트 예시: “이 이미지의 스타일을 설명해줘. 자막의 위치는 어디야? 캐릭터의 표정은 어때?”

• 청각/대본 분석 (OpenAI Whisper):

  • 영상에서 오디오를 추출해 텍스트로 변환하고, 타임스탬프(몇 초에 무슨 말을 했는지)를 확보합니다.

• 컷 탐지 (PySceneDetect):

  • 파이썬 라이브러리로, 화면이 전환되는 정확한 타이밍을 찾아냅니다. (편집 리듬감 복제용)

B. 2D/3D 소스 생성 단계

분석한 스타일(프롬프트)을 바탕으로 새로운 소스를 만듭니다.

• 2D 이미지 (Stable Diffusion – ComfyUI):

  • ComfyUI: 현재 AI 이미지 생성의 끝판왕입니다. 노드 구조로 되어 있어 자동화하기 가장 좋습니다. “애니메이션 스타일”, “실사 스타일” 등 원본 영상의 화풍을 그대로 흉내 낼 수 있습니다.

  • API로 구축하여 내 서버에서 이미지를 찍어낼 수 있습니다.

• 3D 에셋 (Tripo3D / Meshy AI):

  • 텍스트나 이미지 한 장만 주면 3D 모델(.glb, .obj)을 만들어주는 API입니다.

  • 생성된 3D 모델을 **Remotion(React Three Fiber)**에서 불러와서 360도 회전시키거나 움직임을 줄 수 있습니다.

C. 비디오 생성 (Img2Vid)

정지 이미지를 움직이는 영상으로 만듭니다.

• Runway Gen-3 Alpha (API) / Luma Dream Machine:

  • “이 이미지를 줌인해줘”, “캐릭터가 웃게 해줘”라고 요청하면 5초짜리 클립을 줍니다.

  • 최근 API가 공개되고 있어 자동화가 가능해졌습니다.

3. 현실적인 개발 로드맵 (사용자님의 상황에 맞춰)

지금 만드시는 “영상 공장(Remotion)”이 **’손(Hand)’**이라면, 이 기능은 **’눈(Eye)’과 ‘뇌(Brain)’**를 달아주는 작업입니다.

1단계: “스타일 복제기” (현재 기술로 즉시 가능)

• 기능: 인기 쇼츠의 **’대본 구조’**와 **’화면 전환 타이밍’**만 베끼는 것입니다.

• 구현:

  1. Whisper로 인기 영상 대본 추출 → GPT가 “구조” 분석 (Hook – Body – CTA).

  2. GPT가 내 주제로 대본 다시 쓰기.

  3. 기존에 만드신 Remotion 템플릿 중 가장 비슷한 것에 넣어 렌더링.

2단계: “비주얼 복제기” (2D)

• 기능: 원본 영상의 그림체나 분위기를 흉내 냄.

• 구현:

  1. GPT-4o Vision이 원본 영상의 캡처본을 보고 “프롬프트(그림 묘사)”를 추출.

  2. DALL-E 3나 Midjourney(또는 Flux)가 그 프롬프트로 내 주제의 그림 생성.

  3. Remotion으로 컷 편집.

3단계: “완전 자동화” (3D 및 모션 포함)

• 이 단계는 난이도가 높습니다. 3D 모델 생성 API(Meshy 등)와 비디오 생성 API(Runway)를 결합해야 하는데, 비용이 많이 들고 렌더링 시간이 깁니다.

4. 결론 및 조언

“가능합니다. 그리고 지금 만드시는 시스템(Video Factory)의 ‘입력 데이터’를 만들어주는 상위 모듈로 개발하시면 됩니다.”

지금 만드시는 프로그램(index.js) 앞에 **analyzer.js (분석기)**를 하나 더 만든다고 생각하세요.

• analyzer.js: 유튜브 링크를 주면 → 분석해서 → json 파일(대본, 이미지 프롬프트, 컷 타이밍)을 뱉어냄.

• index.js: 그 json을 받아서 → 렌더링.

주의사항: 인기 영상의 ‘구성’과 ‘스타일’을 참고하는 것은 괜찮지만, 영상을 그대로 가져다 쓰거나 캐릭터를 똑같이 베끼면 저작권 문제가 될 수 있습니다. “스타일(화풍) 학습”과 “구조 모방”에 집중하는 것이 안전합니다.