오늘도 공부

CHARACTER REFERENCE Imagen1= warrior's face. Imagen2 = red robotic armor reference. IMAX 70mm film texture, Panavision 35mm lens, f4, handheld sway. Live-action sci-fi, 4K, shallow DOF bokeh, cold teal-blue tone, red energy sword as only warm light. Dense industrial fog. Hard cuts. SFX only, no music. Face stable, no deformation. 0-1s: CU face. Imagen1 without helmet, calm, cold blue sidelight. ..

Epic cinematic Earth zoom-in sequence starting from deep outer space. Camera begins with a majestic wide shot of planet Earth floating in the void (0-5s), then rapidly accelerates and dives toward the surface at breathtaking speed, piercing through glowing atmosphere layers, rushing clouds, and continents with dramatic motion blur, light streaks, and intense atmospheric entry glow (5-10s). The c..

목표 장면최종 목표 로그라인해 질 무렵 거대한 바위 협곡에서, 정예 몬스터 헌터가 거대한 와이번과 정면 충돌한다.이 로그라인이 좋은 이유는 단순합니다.주체가 분명함: 헌터 vs 와이번공간이 강함: 바위 협곡감정이 강함: 위협, 압도감, 결전액션, 카메라, 물리 표현, 멀티샷까지 모두 연습 가능함전체 튜토리얼 흐름이 장면은 아래 순서로 설계합니다.로그라인 고정장르와 톤 고정주인공 설계적 크리처 설계공간과 시간대 설계액션 핵심 비트 설계카메라 구조 설계물리/이펙트 설계사운드 설계멀티샷 타임라인으로 정리최종 프롬프트 조립변형 테스트용 프롬프트 만들기1단계. 로그라인 고정먼저 “무슨 장면인지”를 한 줄로 고정합니다.이번 장면의 로그라인해 질 무렵 거대한 협곡에서, 정예 몬스터 헌터가 날아다니는 거대한 와이번과 ..

핵심은 단순히 최종 프롬프트 하나를 주는 게 아니라,왜 이 단계를 하는지이 단계에서 무엇을 확인해야 하는지실제로 어떤 프롬프트를 넣어 테스트하면 되는지다음 단계에서 무엇을 추가해야 하는지이 흐름을 따라가게 만드는 것입니다.최종 프롬프트 미리보기시네마틱하고 하이퍼리얼한 서스펜스 장면을 만들어줘. 배경은 비 오는 밤의 좁은 네온 골목이다. 검은 코트를 입은 한 여성이 골목을 천천히 걸어 들어오다가, 누군가를 기다리는 듯 멈춰 선다. 감정의 중심은 긴장감이다. 그녀는 편하게 서 있는 것이 아니라, 경계하고 있고, 불안하며, 주변을 조용히 살피고 있어야 한다.핵심 비주얼 포인트:젖은 아스팔트 위로 길게 번지는 빨간색과 파란색 네온 반사검은 코트를 입은 여성의 실루엣비와 습기로 가득한 골목 공기, 빛나는 간판 조..

https://youtu.be/CoPB9huRPBE 프롬프트 정리형식- 15초- 스타일화된 2D 손그림 애니메이션- 머리 위 시점 해전- 오래된 노란색 줄무늬 공책 용지 배경 유지- 파란 가로선, 빨간 왼쪽 여백선 항상 보이기비주얼 규칙- 처음부터 끝까지 같은 공책 종이 세계 유지- 미세한 종이 질감, 연필 자국, 잉크 획 강조- 실사 금지 / 3D 금지 / 사실적 얼굴 금지 / 현대적 물건 금지- 내레이션, 자막 없음핵심 콘셉트- 어린아이 낙서 해전 → 전설적 삽화 해전 → 다시 낙서로 붕괴- 상상력이 종이를 장악하는 듯한 점진적이고 마법 같은 에스컬레이션전투 설정- 빨강 vs 파랑 두 해군 세력- 판옥선, 노 젓는 배, 깃발, 화살, 화포 등장- 중심에는 거북선- 초반엔 조잡한 낙서, 후반엔 세밀한 ..

AI 영상 생성이 점점 쉬워졌다고들 말합니다. 텍스트 몇 줄만 입력하면 그럴듯한 장면이 나오고, 짧은 숏폼 영상도 빠르게 뽑아낼 수 있습니다. 하지만 실제로 여러 번 만들어본 사람이라면 금방 느끼게 됩니다. 아이디어가 좋아도 결과가 쉽게 흔들리고, 화면이 깨지고, 인물이 달라지고, 카메라가 뜻대로 움직이지 않는다는 것을요.많은 초보자들이 여기서 이렇게 생각합니다.“프롬프트를 더 길게 써야 하나?”“더 멋있는 표현을 넣어야 하나?”“cinematic, epic, stunning 같은 단어를 더 많이 넣어야 하나?”그런데 실제로는 반대인 경우가 많습니다. 문제는 문장의 화려함이 아니라 프롬프트의 구조에 있습니다.제가 정리한 핵심은 단순합니다. Seedance 2.0은 단순한 텍스트 입력형 영상 생성기가 아니..

이 저장소는 완성형 프레임워크를 바로 쓰게 하는 대신, 가장 단순한 채팅 루프에서 출발해 도구 호출, 스킬, 세션 저장, 컨텍스트 압축, 이벤트 버스, 멀티 에이전트, 장기 메모리까지 직접 조립해 보게 만드는 튜토리얼형 프로젝트입니다. (GitHub)요즘 AI 에이전트를 다룰 때 가장 답답한 지점은 “잘 돌아가는 데 왜 그렇게 설계됐는지”가 보이지 않는다는 점입니다. 프레임워크는 빠르게 결과를 내주지만, 구조를 이해하지 못하면 비용이 왜 늘었는지, 컨텍스트가 왜 깨졌는지, 왜 특정 상황에서만 불안정한지 판단하기 어렵습니다. 이 저장소는 그 불투명한 중간층을 단계별 코드로 드러냅니다. (GitHub)이 글을 끝까지 읽으면 세 가지가 명확해집니다.첫째, 에이전트가 단순한 LLM 호출이 아니라 세션, 이벤트,..

이 글은 GEOFlow를 이해하기 위해 작성되었습니다.단순히 AI로 글을 생성하는 도구로 보면 이 프로젝트의 핵심을 놓치기 쉽습니다. GEOFlow는 글 생성 자체보다, 콘텐츠 운영의 전체 흐름을 하나의 시스템으로 묶는 것에 더 가깝습니다. 모델 설정, 소재 관리, 작업 실행, 검토, 게시까지를 끊기지 않게 연결하려는 시도입니다. (GitHub)기존의 AI 콘텐츠 운영은 보통 여러 도구에 흩어져 있습니다. 프롬프트는 문서에 따로 저장하고, 제목은 스프레드시트로 관리하고, 생성은 별도 스크립트로 돌리고, 결과는 CMS에 다시 붙여 넣습니다. 이런 구조는 처음에는 빨라 보여도, 작업량이 늘어나면 관리 비용이 급격히 커집니다. GEOFlow는 바로 그 지점을 겨냥합니다. (GitHub)이 글을 끝까지 읽으면 ..

최근 AI 코딩 에이전트는 빠르게 늘어났지만, 실무에서 써보면 금방 한계가 드러납니다. 로컬에서 터미널을 켜 두고 지켜봐야 하고, 중간에 끊기면 다시 상태를 맞춰야 하며, 긴 작업은 요청-응답 수명 안에 가두기 어렵기 때문입니다. (GitHub)Open Agents는 이 문제를 “에이전트를 오래 실행되게 만드는 방법”의 관점에서 다시 설계한 프로젝트입니다. 웹 UI, 워크플로우 기반의 에이전트 실행, 샌드박스 VM, 그리고 GitHub 연동을 한 구조로 묶어, 프롬프트에서 코드 변경과 푸시, PR 생성까지 이어지는 흐름을 만들었습니다. (GitHub)이 글을 끝까지 읽으면 세 가지가 분명해집니다. 왜 기존 AI 코딩 에이전트가 실무에서 피로했는지, Open Agents가 그 문제를 어떤 아키텍처로 풀었는..

이 글은 ralph-orchestrator가 왜 등장했고, 자율 AI 에이전트 워크플로우를 어떻게 더 안정적으로 만들려는지 이해하기 위해 작성되었습니다. 단순히 “에이전트를 계속 돌리는 도구”로 보면 이 프로젝트의 핵심을 놓치게 됩니다. 이 도구가 겨냥하는 문제는 기능 부족이 아니라, 에이전트가 똑똑할수록 오히려 전체 흐름은 더 불안정해질 수 있다는 점입니다. (GitHub)기존 자율 에이전트 방식은 보통 하나의 강한 프롬프트에 많은 책임을 몰아넣습니다. 계획도 세우고, 코드도 짜고, 테스트도 돌리고, 실패 원인도 스스로 해석하게 만듭니다. 처음엔 단순해 보이지만, 작업이 길어질수록 컨텍스트가 비대해지고, 실패 원인이 흐려지고, “됐다고 했는데 실제로는 안 된 상태”가 자주 생깁니다. ralph-orch..