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pawangai/asset-qa

ChatGPT/Google Flow 등 AI로 생성된 이미지와 비디오의 품질을 브랜드 및 플랫폼 기준에 맞게 검사하고, 바로 사용할 수 있는 수정 프롬프트를 작성합니다.

asset-qa란 무엇인가요?

이 스킬은 AI가 생성한 이미지 및 비디오 애셋의 품질을 체계적으로 검사하고, 즉시 사용 가능한 수정 프롬프트를 제공하는 도구입니다. 주로 ChatGPT, Google Flow, 또는 다른 AI 도구로 생성된 결과물을 대상으로 하며, 브랜드 가이드라인과 플랫폼별 요구사항(스토리, 릴스, 피드 등)에 부합하는지 확인합니다. 구체적으로 이미지 내 텍스트 철자, 브랜드 팔레트에 대한 색상 준수 여부, UI 요소에 가려진 텍스트(안전 영역), 텍스트 크기와 대비, 종횡비 및 해상도, 로고나 캐릭터의 원본 대비 변형, 이상한 해부학적 구조, 비디오의 경우 프레임 간 글리치, 색상 드리프트, 텍스트 변형, 오디오 및 길이까지 점검합니다. 최종적으로 검사 결과를 표로 정리하고, 각 문제에 대한 수정 프롬프트를 생성하여 사용자가 신속하게 수정하거나 재생성할 수 있도록 안내합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/pawangai/pawang-content-studio/tree/HEAD/skills/asset-qa

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Asset QA

AI 결과물을 업로드하기 전에 검사한 후, 바로 붙여넣을 수 있는 수정 명령을 작성합니다. 최고의 검사는 여러분의 눈(이미지를 직접 읽는 것)과 스크립트(눈으로 볼 수 없는 숫자: 팔레트 외 색상 비율, 안전 영역 대비 텍스트 위치, 대비, 프레임 간 급증)를 결합한 것입니다.

워크플로우

  1. 입력 받기: 결과 이미지/비디오, 대상 형식(스토리, 릴스, 피드, 스퀘어, og, 와이드, 핀터레스트; python scripts/qa_image.py --formats), 브랜드(profile.json 또는 --colors의 색상 팔레트), 표시되어야 할 텍스트(정확한 문장 목록), 그리고 참조 로고/캐릭터 이미지(있는 경우). 대상 형식이 명시되지 않으면 이미지 종횡비로 추론하고 가정을 명시하세요.
  2. 먼저 눈으로 보세요. 이미지(또는 비디오 접촉 시트)를 열고 텍스트를 직접 읽으세요. 기록할 사항: 예상 텍스트 대비 각 단어의 철자, 로고, 캐릭터, 손가락/팔다리 개수, 이상한 물체, 의미 없는 텍스트, 잘린 가장자리. OCR은 보조 수단일 뿐입니다(영어, 장식용 글꼴은 자주 오독함). 따라서 시각적 확인이 항상 OCR보다 우선합니다.
  3. 스크립트 실행.
    • 이미지: python scripts/qa_image.py hasil.png --format story --profile profile.json --expect "문장1|문장2"
    • 비디오: python scripts/qa_video.py klip.mp4 --format reels --profile profile.json --expect-duration 24 (또는 --colors "이름=#HEX,...") 그런 다음 contact.jpg 와 표시된 프레임을 확인하세요.
    • 로고/캐릭터: python scripts/logo_compare.py acuan.png hasil.png [--crop x0,y0,x1,y1]; 높은 점수는 충분히 신뢰할 수 있고, 단순 평면 로고의 낮은 점수는 다르다는 증거가 아니므로 나란히 비교하세요.
  4. 보고서 작성 표 사용: 검사 항목 | 결과(통과/수정 필요) | 발견 사항 | 수정 방법. 가장 치명적인 것(철자, 로고/캐릭터, UI에 가려진 텍스트)부터 미용적인 것 순으로 정렬하세요. 실제로 검사하지 않은 항목을 통과했다고 보고하지 말고, 데이터가 없으면 "검사하지 않음"이라고 쓰세요.
  5. 수정 프롬프트 작성: issues.json을 채운 후 python scripts/fixprompts.py issues.json fix.md 실행(유형: spelling, palette, logo, character, safe_zone, small_text, contrast, extra_text, ratio, anatomy, video_text, video_glitch). 프롬프트당 하나의 문제만 포함하세요. ChatGPT와 Flow는 한 번에 하나씩 변경할 때 더 안정적입니다. 우선순위 순서와 전략은 references/qa-checklist.md를 참조하세요.
  6. 제출: 답변에 간단한 보고서를, 코드 블록에 수정 프롬프트(1-3개는 답변에 직접, 그 이상은 .md 파일과 present_files로 저장)를 포함하세요. 최종 결정을 명시하세요: 업로드 가능 / 먼저 수정 / 재생성.

결정 규칙

  • 업로드 가능: 철자 오류 없음, 로고/캐릭터 일치, UI에 가려진 텍스트 없음, 색상이 팔레트 내에 있음.
  • 먼저 수정: 하나 또는 두 개의 국소적 문제(철자, 단일 색상, 위치).
  • 재생성: 로고/캐릭터가 완전히 변경됨, 해부학적 구조 손상, 또는 여러 문제가 동시에 발생. 더 엄격한 프롬프트로 재생성하는 것이 더 빠름.
  • 텍스트가 포함된 비디오: 비디오에서 텍스트를 제거하고 CapCut/Canva에서 추가할 것을 권장. AI 비디오의 텍스트는 거의 안정적이지 않음.

솔직히 전달해야 할 한계

  • OCR은 모든 글꼴을 인식하지 못합니다. 장식용 텍스트에서 "발견되지 않음"이 반드시 잘못된 것은 아니며, OCR이 올바르게 읽은 텍스트도 눈으로 확인해야 합니다.
  • 팔레트 검사는 평균 색상 차이를 사용합니다. 조명과 그라데이션으로 인해 색상이 약간 이동하는 것은 정상입니다.
  • 안전 영역은 일반적인 지침입니다. 앱 디스플레이는 변경되므로 먼저 하나의 게시물로 테스트하세요.
  • 스크립트는 미적 감각이나 메시지 적합성을 평가하지 않습니다. 이는 여러분의 판단입니다.

파일

  • scripts/qa_image.py - 종횡비, 팔레트, OCR, 안전 영역, 텍스트 크기와 대비, --expect 대비 철자
  • scripts/qa_video.py - 기술 정보, 프레임, 접촉 시트, 급증, 색상 드리프트, 오디오, 길이
  • scripts/logo_compare.py - 참조 대비 로고/캐릭터 비교
  • scripts/fixprompts.py - 바로 사용 가능한 수정 프롬프트
  • references/qa-checklist.md - 체크리스트 및 수정 전략

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