TL;DR

이 레포는 Codex용 스킬로 중국어 기사나 문서에서 의미적 앵커를 추출해 '小黑' 비주얼 IP 규칙을 적용한 16:9 손그림 PNG와 샷 리스트를 자동으로 생성한다. 입력 본문을 분석해 샷 리스트를 만들고 각 샷에 대해 Style DNA 기반의 프롬프트를 생성해 이미지 모델을 호출한 뒤 QA 체크리스트로 출력물을 검증하는 파이프라인을 따른다. 결과물은 편집 가능한 벡터 파일이나 PPT가 아니라 게시용 경량 PNG와 메타데이터 형태로 제공되며 복잡한 아키텍처 다이어그램이나 상업용 KV 제작에는 적합하지 않다.

핵심 포인트

• 문서의 의미적 앵커를 먼저 추출하고 그에 맞춰 은유적 구성을 재발명하는 워크플로를 적용해 단순한 템플릿 적용을 넘는다. 즉 템플릿 베이스의 일괄 적용 대신 입력별로 새 은유를 설계하여 유사한 문서들에서 반복적 복제를 방지한다. 이 접근은 기사 본문과 시각물이 의미적으로 연결되도록 하는 데 초점을 둔다.
• 고정된 비주얼 IP인 '小黑' 캐릭터를 핵심 행위자로 규정해 캐릭터가 항상 장면의 의미 전달을 담당하도록 한다. 캐릭터의 참여 여부와 역할 기준을 QA 항목으로 넣어 캐릭터가 단순 장식이 되는 것을 차단한다. 이로 인해 일관된 브랜드성은 유지되면서도 각 이미지가 행동 중심의 설명력을 갖게 된다.
• 출력물을 PNG 중심으로 제한하고 PPTX나 SVG 등 편집형 산출물은 제공하지 않아 경량화된 게시용 이미지를 빠르게 얻는 데 최적화되어 있다. 이 설계는 대량 편집이나 상업용 KV 제작처럼 고해상도 편집 유연성이 필요한 워크플로와는 다른 목적을 명확히 구분한다. 결과적으로 단순하고 반복 가능한 게시용 일러스트를 빠르게 확보하는 작업에 적합하다.
• 기사나 문서에서 시각화 가능한 인지 앵커를 추출해 각 항목에 주제와 핵심 의미, 구조 유형, 소품과 캐릭터 동작을 포함한 샷 리스트를 생성한다. 생성된 샷 리스트는 이후 이미지 모델 호출의 입력으로 사용되며 각 샷은 어디에 배치할지를 명시해 편집 흐름을 단순화한다. 이 과정은 문단 단위의 의미 전환을 기준으로 중요한 장면을 선정함으로써 과도한 정보 수렴을 방지한다.

이미지 분석