100x-과장

100x-과장은(는) 무엇을 하나요?

한 줄 요약

입력된 스크립트/카피 순수 텍스트를 받아 '어떻게 과장할지' (과장 기법 + 강도) + '어떻게 대비를 만들지' (대비 유형 + 양쪽 앵커)를 출력합니다. 각 항목은 원문의 각 문자를 그대로 인용하며, 강도는 시장 + 캡도 천장에 따라 보정됩니다. 100x 시스템 L2 창의 생성 계층에 해당하며, '3.3 과장/대비' 단계를 담당합니다.

언제 트리거할까

사용자가 다음과 같이 말하면:

• "이 스크립트에 과장을 좀 더해줘" / "여기서 어떻게 대비를 만들지?" / "이 부분 좀 밋밋한데, 더 눈길을 끌게 해줘" / "전후 비교를 넣어줘"
• "이 스크립트의 후크에 충격이 부족해" / "이 문장을 더 드라마틱하게 만들면서도 너무 가짜처럼 보이지 않게 하려면?"
• "make this script more dramatic" / "add a before/after contrast" / "how do I exaggerate this without it looking fake" / "what's the contrast angle here"
• 또는 그냥 한 단락의 스크립트를 주면서 "과장점과 대비점을 설계해줘" / "design exaggeration and contrast beats for this"

입력

필수 입력 (카테고리 A, 강제 항목): source_script — 완전한 스크립트/카피 순수 텍스트. 이 스킬은 비디오 파일을 받지 않으며, 텍스트만 처리합니다 (100x-persona와 동일한 제약).

선택적 보충 입력 (카테고리 B, 누락 시 3단계 다운그레이드. workflow.md Phase 1 참고): hat_level (blackhat/grayhat/whitehat) + market (자유 텍스트, 예: '미국 시장'/'US'/'서유럽'/'일반'). 둘 다 누락되면 hat_level은 내부적으로 grayhat으로 추론하고, market은 보수적 기본값 (emotion_reaction_hyperbole 기법은 미국 시장 기준으로 처리)으로 처리합니다. 사용자에게 재질문하지 않으며, meta.warnings에 추론 과정을 기록합니다. 자세한 내용은 axioms.md 공리 3 및 workflow.md Phase 1을 참고하세요.

상위 스킬의 선택적 산출물 (카테고리 C): 이 스킬은 어떤 상위 스킬의 산출물에도 의존하지 않습니다. 사용자가 이미 100x-persona/100x-search-query를 실행하고 산출물을 가지고 있다면 rationale에서 참조할 수 있지만, schema.json에는 persona_ref/scene_ref와 같은 크로스 스킬 참조 필드가 전혀 없어 100x-persona의 선택적 segment_ref보다 더 완전히 분리되어 있습니다.

출력

구조는 schema.json 참조: ExaggerationContrastBundle = source_script (원문 에코) + meta (hat_level/market/보정 설명/warnings) + exaggeration_beats[] (과장점, 각각 technique 폐집합 열거 + label_cn + intensity + 문자 단위 앵커 포함) + contrast_beats[] (대비점, 각각 contrast_type 폐집합 열거 + label_cn + 양쪽 문자 단위 앵커 포함). 선택적으로 사람이 읽을 수 있는 마크다운 요약 (과장점 목록 + 대비점 목록)을 추가로 렌더링할 수 있습니다.

핵심 제약 (4가지 공리, 자세한 내용은 axioms.md 참조)

1. 과장 기법 (5가지)과 대비 유형 (4가지)은 반드시 폐집합 열거에서 선택해야 합니다. 새로운 용어를 임의로 만들 수 없습니다. 열거 자체는 창의적인 브리지 사전의 L1 브리지/장면 유형과 참조 코퍼스 신호 빈도를 기반으로 하며, 임의로 정해진 것이 아닙니다.
2. 각 과장점/대비점의 앵커는 반드시 스크립트 원문의 문자 단위 부분 문자열(substring)이어야 합니다. 허위로 만들어낼 수 없습니다. 100x-persona의 증거 인용 공리와 동일한 메커니즘입니다.
3. 과장 강도는 시장 + 캡도 천장에 따라 보정됩니다. 더 과장할수록 좋은 것이 아닙니다. 사전-06에 내장된 미국 시장 과장 강도 보정 알림을 직접 흡수합니다 (구체적인 표현은 문자 그대로 인용하지 않으며, axioms.md 공리 3 참조). 단, 이 제한은 emotion_reaction_hyperbole (감정 반응 과장)이라는 하나의 기법에만 유효하며, 나머지 4가지 기법에 일반적으로 적용되지 않습니다 (알려진 한계: 천장표 자체의 세 가지 수준에 대한 수치화는 이번 오리지널 판단이며, 영어와 스페인어 두 시장의 건강기능식품 카테고리 코퍼스에서만 검증되었습니다. meta.market이 미국 시장에 적중하는지 판단하는 현재 방법은 분할 후 전체 세그먼트를 정확히 일치시키는 방식이며, 진정한 중/영어 형태소 분석을 수행하지 않아 '미국 시장'과 같은 별칭이 더 긴 복합어에 포함되고 앞뒤에 구분자가 전혀 없는 경우를 인식할 수 없습니다. v1.1은 분할 전 전체 문자열 부분 일치가 Russia/Australia/Belarus/'남미 국가' 등 미국 시장과 관련 없는 시장 문자열에서 가양성을 생성했던 더 심각한 역방향 문제를 수정했습니다. v1.2는 v1.1의 분할 기호에 하이픈 -/&이 포함되지 않아 '미국 시장-일반'/'US & Canada'와 같이 하이픈이나 &로 여러 시장 값을 조합한 표기가 미국 시장 적중 판정을 놓치는 문제를 다시 수정했습니다. 이제 -/&도 분할 기호에 포함했습니다. 하지만 '완전히 구분자가 없는 복합어' 유형은 아직 해결되지 않았습니다. axioms.md 공리 3 및 TODO 참조).
4. 대비의 양쪽 끝에는 실제 차이가 있어야 합니다. 동일한 문장이 양쪽 끝을 동시에 담당할 수 없습니다. 이는 사전-06 Type D 화면의 '양쪽 끝에 인지 가능한 차이가 있어야 한다'는 핵심 요구 사항을 기계화한 것입니다 (구체적인 표현은 문자 그대로 인용하지 않으며, axioms.md 공리 4 참조). (알려진 한계: '문자가 완전히 동일한' 경우만 차단할 수 있으며, '의미는 반복되지만 문자가 다른' 더 교묘한 퇴화는 차단할 수 없습니다. 100x-persona 공리 3 TODO와 동일한 유형의 한계입니다. axioms.md 공리 4 참조.)

3단계 프로세스

자세한 내용은 workflow.md 참조:

• Phase 1: 수신 + 검증 (카테고리 A/B, hat_level/market 3단계 다운그레이드로 천장 결정)
• Phase 2: (후보 문장 레이블링 → 기법/대비 유형 할당 → 강도 설정 → 개별 자가 점검 → 배치 자가 점검)
• Phase 3: 출력 (JSON 조립, 공리 1-4 모두 통과) + 사용자 트리거 재작업 (L1 단일 항목 / L2 보정 조정. 보정 조정은 hat_level/market을 명시적으로 변경하여 천장을 완화하는 방식으로만 가능하며, 단순히 '더 과장해줘'라는 요청으로 천장을 무시하고 강도를 높일 수 없습니다.)

독립 호출 보장

• 카테고리 A (source_script) 누락: 고정된 거절 응답으로 재질문합니다. 대신 추측하거나 비디오 파일을 대체 입력으로 받지 않습니다.
• 카테고리 B (hat_level/market) 누락: 3단계 다운그레이드 진행 (둘 다 제공됨 → 직접 사용; 하나만 제공됨 → 나머지를 내부 추론; 둘 다 누락 → grayhat + 보수적 시장 기본값으로 추론). 재질문하지 않으며, 전체 과정을 meta.warnings에 기록합니다.
• 카테고리 C (상위 스킬 산출물): 하드 의존성 필드가 없으므로, 사용자에게 다른 스킬을 먼저 실행하도록 요구하지 않습니다.

금지어

• '저를', '희망합니다', '아마도', '대략', '~일 수 있습니다', '~일지도 모릅니다', '우리가' 등과 같은 표현
• AI 고객센터 톤 ('as an AI', 'I'd be happy to', 'feel free to' 등)
• 스크립트 원문에 없는 효과/숫자/권위 기관/인증/증언을 허위로 만들어내지 않기
• 어떤 고객 카테고리 사전도 하드코딩하지 않기
• exaggeration_beats/contrast_beats의 개수를 늘리기 위해 불필요하게 쌓지 않기
• '더 전문적으로' 보이기 위해 authority_absolutism_hyperbole 기법에 스크립트에 없는 기관/인증 이름을 만들어내지 않기 (이 스킬은 스크립트에 이미 있는 주장이 어떤 기법에 속하는지 레이블링하는 역할만 하며, 스크립트를 대신하여 새로운 주장을 만드는 것이 아닙니다. 규정 준수 판단 역시 이 스킬의 책임이 아닙니다. 사전-06에서 반복적으로 강조한 것과 동일한 경계: 브리지는 객관적 사실 설명만 하며, 규정 준수 검토는 편집자/콘텐츠 제작자가 게시 전에 수동으로 확인하도록 남겨둡니다. 구체적인 표현은 문자 그대로 인용하지 않습니다. workflow.md Phase 1 참조.)

라우팅 (권장, 강제 의존성 아님)

• 과장/대비점을 시각적 참고 이미지로 변환하고 싶다면: 검색 키워드 전용 스킬 (100x-search-query, 구축된 경우)
• 과장/대비점을 구체적인 인물+장면의 샷 디자인으로 변환하고 싶다면: 인물/장면 전용 스킬 (100x-persona, 구축된 경우)
• 과장/대비점을 AI 비디오 생성 프롬프트로 변환하고 싶다면: 프롬프트 조립 전용 스킬 (구축된 경우)
• 처음으로 돌아가서 재분류를 원한다면: 100x 시스템 메인 진입점 (구축된 경우)

위는 모두 '산출물 생성 후 필요에 따른 권장'이며, 선행 의존성이 아닙니다. 해당 스킬이 아직 구축되지 않았다고 해서 이 스킬이 독립적으로 작동하는 데 영향을 주지 않습니다.

출고 자가 점검

node scripts/validate.js --selftest를 실행하여 검증합니다. schema.json에 선언된 구조적 제약 조건 (required/additionalProperties/enum/pattern/minLength/minItems 등)은 scripts/validate.js 내부의 ajv (실제 JSON Schema draft-07 검증기, package.json에 devDependency로 선언됨. 먼저 npm install을 실행. ajv 8.x를 사용하며 100x-search-query에서 코드를 가져왔고, 100x-persona 초기에 사용된 ajv6 방식이 아님)에 의해 실제로 실행됩니다. 필드를 수동으로 열거하지 않습니다.

공리 2 (문자 단위 부분 문자열 앵커링), 공리 3 (시장 캡도 천장 테이블 조회), 공리 4 (대비 비퇴화)는 세 가지 유형의 필드 간/항목 간 집계 규칙으로, vanilla JSON Schema 구조로 표현할 수 없습니다. scripts/validate.js의 수동 코드로 보완됩니다.

npm install                                                   # 최초 사용 시 ajv 설치
node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]   # 산출물 검증
node scripts/validate.js --selftest                          # 내장 회귀 테스트 실행

출처

이 스킬은 《크리에이티브 화면 브리지 사전》(v3.3) + 《스크립트 구조 공식 라이브러리 · A-G 7가지 유형과 효과 공식》 + 《실전 케이스 정밀 해설 · 4가지 벤치마크 스크립트》 + 참조 코퍼스 빈도 통계를 기반으로 한 방법론으로 구축되었습니다. 3단계 프로세스 프레임워크는 표준 생성 및 검증 구조를 참조했으며, scripts/validate.js의 ajv 검증은 구조적 제약 조건을 실행합니다. 각 항목의 판단 근거, 필드 설계 근거, 오리지널 판단 부분은 sources.md를 참조하세요.