AI 홍보 영상 스킬
AI 생성 영상 도구를 사용한 홍보 영상의 기획, 작성, 제작을 위한 엔드투엔드 파이프라인입니다.
이 스킬이 다루는 내용
4단계 전체 워크플로우:
- 모델 리서치 — 영상 생성 모델 조사 (기본: doubao-seedance), 기능 보고서 작성
- 마케팅 카피 — 포지셔닝, 가치 제안, 차별화, CTA
- 나레이션 대본 — 디지털 휴먼 또는 내레이터용 구어체 대본, 채널별 다양한 길이 버전
- 샷별 프롬프트 — 모델 공식 작성 규칙을 따르는 구체적인 영상 생성 프롬프트
트리거 시점
다음 상황에서 이 스킬을 트리거합니다:
- AI 도구를 사용한 홍보/브랜드/마케팅 영상을 만들고자 할 때
- AI 영상 생성 모델(seedance, Sora, Kling, Runway 등)을 조사하고자 할 때
- 영상용 나레이션/내레이션 대본을 작성하고자 할 때
- AI 영상 모델용 샷별 프롬프트를 작성하고자 할 때
- 엔드투엔드 AI 영상 제작을 기획하고자 할 때
다음 상황에서는 트리거하지 않음: 일반 영상 편집 작업, 화면 녹화 튜토리얼, 비-AI 영상 작업, 영상 맥락 없는 순수 카피라이팅.
일반성 원칙 (중요)
이 스킬은 특정 제품, 산업, 브랜드에 종속되지 않는 프레임워크입니다. 프로젝트 작업 시:
- 참조 파일의 예시는 복사할 템플릿이 아니라 설명을 위한 것입니다. 프로젝트의 실제 대상, 어조, 제품 카테고리에 맞게 구조를 조정하세요.
- B2B, B2C, 교육 등 특정 분야를 가정하지 마세요. 프로젝트 맥락이 명확하지 않다면 먼저 사용자에게 대상 및 제품에 대해 물어보세요.
- 프로젝트 자체 브랜드 에셋을 기본으로 사용하세요. 프로젝트 README와 브랜드 폴더에서 색상, 어조, 크레덴셜을 가져오고, 특정 값을 가정하지 마세요.
- 아래 스타일 규칙(반 AI 슬롭)은 기본값이지 명령이 아닙니다. 프로젝트가 다른 어조를 필요로 하는 경우(예: 클릭베이트 광고가 진정체를 원할 수 있음) 사용자에게 제시하되, 그렇지 않으면 기본값을 유지하세요.
핵심 원칙: 산출물을 프로젝트 문서에 저장
모든 결과물(리서치 보고서, 카피, 대본, 프롬프트)은 프로젝트의 docs/promo/ 디렉토리(또는 이에 준하는 위치)에 마크다운 파일로 작성되어야 합니다. 채팅에 내용을 덤프하지 마세요.
사용자 의도별 라우팅
| 사용자 질문 | 단계 | 수행할 작업 |
|---|---|---|
| "帮我调研 XX 视频模型" / "seedance 怎么用" | 리서치 | references/research-template.md를 읽고 리서치 하위 에이전트를 실행한 후 보고서를 docs/promo/00-{model}-调研报告.md에 저장 |
| "帮我写宣传文案" / "广告文案" | 카피 | assets/copy-template.md를 읽고 사용자에게 간단히 인터뷰(대상 청중, 브랜드 에셋, 주요 차별점)한 후 docs/promo/01-宣传文案.md에 작성 |
| "写口播稿" / "数字人念稿" | 나레이션 | assets/voiceover-template.md를 읽고 채널에 적합한 길이 버전을 생성하여 docs/promo/02-口播稿.md에 저장 |
| "视频 prompt 怎么写" / "分镜脚本" | 샷 프롬프트 | references/shot-prompt-template.md + 모델별 가이드(예: references/seedance-guide.md)를 읽고 샷별 프롬프트를 docs/promo/03-{model}-视频prompt.md에 작성 |
| "从零做一支 AI 宣传片" | 4단계 전체 | 단계를 순서대로 실행하고 각 결과물을 저장하며 docs/promo/README.md에서 연결 |
1단계: 모델 리서치
목표: 선택한 모델의 기능, 프롬프트 규칙, API, 가격, 함정에 대한 구조화된 보고서.
- 사용자에게 어떤 모델을 사용할지 물어보세요. (기본값:
doubao-seedance-1-0-pro-250528; 예산이 부족하면 pro fast 고려, 브랜드 영상에는 lite는 피하세요.) 사용자가 Sora / Kling / Runway 등을 언급하면 해당 모델에 대한 리서치 하위 에이전트를 실행하세요.references/research-template.md의 보고서 구조는 모델에 무관합니다. references/research-template.md를 읽어 조사 구조를 확인하세요.- 리서치 하위 에이전트(
researcher유형)를 실행하여 실제 URL을 인용하고 검증되지 않은 주장에는 "需核实"(확인 필요)를 표시하도록 명시적으로 지시하세요. 가격, API 필드, 출시일을 절대 조작하지 마세요. - 보고서를
docs/promo/00-{model-slug}-调研报告.md에 저장하세요. - 이후 단계에 영향을 줄 주요 제약 조건 3-5개를 강조하세요 (예: "모델이 신뢰할 수 있는 텍스트를 생성할 수 없음 → 모든 자막은 후반 작업에서 합성해야 함").
대상이 doubao-seedance인 경우 references/seedance-guide.md도 함께 읽으세요. 여기에는 사전 검증된 5-단식 프롬프트 구조, 카메라 용어, 알려진 함정이 포함되어 있습니다. 다른 모델의 경우 4단계의 리서치 보고서가 표준 참조 자료입니다.
2단계: 마케팅 카피
목표: 후속 나레이션 대본과 샷 프롬프트가 기반할 주요 카피 문서.
assets/copy-template.md를 읽으세요.- 입력값 수집 (프로젝트 README, 브랜드 폴더, 이전 문서에서 먼저 가져오고 누락된 것만 질문):
- 대상 청중과 그들의 문제점 — 하나의 세그먼트일 수도 있고 여러 개일 수도 있음; 가정하지 마세요
- 제품/브랜드 차별점 (3-5개)
- 브랜드 어조
- 브랜드 시각적 아이덴티티 (색상, 로고, 기존 에셋) — 프로젝트의 실제 브랜드 설정에서 16진수 값을 가져오고 플레이스홀더를 사용하지 마세요
- 클릭 유도 문구 (엔터프라이즈 / 소비자 / 파트너 / 설치 / 가입 등 — 제품에 따라 다름)
- 템플릿 구조에 따라 카피를 작성하세요: 한 문장 포지셔닝 → 가치 제안 → 주요 스토리 → 차별점 → 데이터/크레덴셜 → CTA.
docs/promo/01-宣传文案.md에 저장하세요.
스타일 규칙 (기본값 — 프로젝트가 다른 것을 요구하면 사용자에게 제시하세요):
- 전문 용어보다 평이한 언어. 일상적인 비유를 사용하세요; 기술적 용어는 독자에게 무언가를 가르쳐줄 때만 남겨두세요.
- 주장하지 말고 보여주세요. 실제 크레덴셜, 순위, 숫자를 인용하고 절대 부풀리지 마세요.
- 소리 내어 말해도 어색하지 않은 문장. 모든 문장을 머릿속으로 소리 내어 읽어보고 보도자료처럼 들리면 다시 쓰세요.
3단계: 나레이션 대본
목표: 디지털 휴먼 또는 인간 내레이터를 위한 구어체 대본. TTS 및 영상 편집에 적합한 구조.
assets/voiceover-template.md를 읽으세요.- 2단계의 주요 카피를 기반으로 하세요. 새로운 메시지를 발명하지 마세요.
- 유통 채널(抖音/视频号/公众号/官网/B站/朋友圈/开屏 등)에 대해 사용자에게 물어보세요. 채널에 따라 필요한 길이 버전이 결정됩니다. 템플릿에는 일반적인 버전(长片 60s+, 中片 30s, 短片 15s)이 기본값으로 나열되어 있습니다. 고정 요구사항이 아닙니다.
- 읽기 규칙을 주석으로 달아주세요: 말하기 속도, 휴지, 강세 표시(▲ 강조, ▼ 부드럽게, … 유지), 숫자는 중국어 읽기 방식.
- 샷별 매핑 테이블 제공 (시간 → 나레이션 구간 → 시각적 제안).
docs/promo/02-口播稿.md에 저장하세요.
스타일 규칙:
- 짧은 문장. 한 줄에 하나의 아이디어, 독립 절로 나눌 수 있어야 함.
- 대화체, 문어체가 아님. "我们做的事,就是把这两边拉到一起"가 "本平台致力于实现人才与企业的精准对接"보다 낫습니다.
- 강세와 휴지 표시는 중요합니다. TTS 리듬과 영상 편집 비트를 결정합니다.
사용자가 mimo TTS 등에 대본을 공급할 예정이라면 assets/segments-template.json을 따라 segments.json도 생성하세요. 샷당 하나의 세그먼트로, 세그먼트별 스타일 지침을 포함합니다.
4단계: 샷별 영상 프롬프트
목표: 선택한 영상 모델을 위한 구체적이고 복사-붙여넣기 가능한 프롬프트. 샷당 하나씩, 배치 API 호출 준비 완료.
references/shot-prompt-template.md와 모델별 가이드(seedance의 경우references/seedance-guide.md; 다른 모델의 경우 1단계 리서치 보고서)를 읽으세요.- 나레이션 대본을 샷으로 매핑하세요 (일반적으로 각 5-10초; 총 샷 수는 총 런타임에 비례하며, 대략 5-8초당 1샷).
- 각 샷에 대해 모델의 공식 구조를 따르는 완전한 프롬프트를 작성하세요. seedance의 경우 5-단식:
- 전체 스타일 및 분위기
- 주체 (일관성 제약 포함)
- 장면 (환경/조명/소품)
- 시간축 동작 (0-N 초)
- 카메라 움직임 + 기술 매개변수
- 일관성 제약 (텍스트 워터마크 로고 없음, 손가락 다섯 개 완전)
- API 호출 매개변수(모델, 해상도, 비율, 지속 시간, 시드)와 배치 제출용 코드 스니펫을 포함하세요.
docs/promo/03-{model}-视频prompt.md에 저장하세요.
seedance에 대한 엄격한 규칙 (실제 실패 사례에서 비롯됨):
- 자막, 브랜드명, 로고는 모두 후반 합성 — seedance 1.0 텍스트 렌더링이 약함.
- 독립적인
negative_prompt필드 없음 — 부정을 긍정 제약에 포함 ("不要文字"가 아닌 "无文字"). - 하나의 프롬프트 = 하나의 샷. 단일 프롬프트에서 여러 샷 스토리를 시도하지 말고 후반 편집.
- 샷 간 캐릭터 일관성을 위해 텍스트-투-비디오보다 이미지-투-비디오(첫 번째 프레임 앵커 이미지 사용)를 사용하세요.
- 항상 마지막에 명시적으로 "无文字、无水印、无 logo、人物五指完整"를 추가하세요.
다른 모델의 경우 1단계 리서치 보고서에 문서화된 해당 모델의 공식 프롬프트 구조와 제약 조건을 따르세요.
실제 프로덕션 런에서 얻은 함정
이 스킬이 경험한 문제점들 (모든 항목은 일반적이며 프로젝트 특정적이지 않음):
- Boson
higgs-avatar미리보기 버전 워터마크 — 영상 하단에 "This digital avatar is generated by AI"가 표시됨. 후반 작업에서 ffmpeg로 크롭:ffmpeg -i in.mp4 -vf "crop=W:H-30:0:30,scale=W:H" out.mp4. 워터마크는 영상 생성 시점에 추가되며 소스 이미지에서 비롯된 것이 아님. - 스킬 간 매개변수 혼동 —
--skip-check는 mimo-lecture-audio-skill에 존재하지만 boson-ai-skill에는 없음. 플래그를 전송하기 전에 항상 해당 스킬의--help를 확인하세요. - 아바타 서비스의 오디오 길이 제한 — boson은 단일 오디오를 60초로 제한함. 긴 대본은 ≤60초 세그먼트로 분할하고 후반 작업에서 영상을 병합하세요.
- 고품질 대량 배치에서 이미지 API 릴레이가 간헐적으로 연결 끊김 (RemoteProtocolError). 호출당
--count 1을 사용하고 루프를 돌리거나--quality medium으로 낮추세요. - 영상 모델 작업 큐 — 같은 모델에서 긴 영상(10초)은 짧은 영상(5초)보다 3-5배 더 오래 걸림. 반복 시 재시도 시간을 고려하세요.
- 이미지-투-비디오가 텍스트-투-비디오보다 일관성이 더 좋음 — 샷 간에 동일하게 보여야 하는 캐릭터의 경우 먼저 정지 이미지를 생성하고 첫 번째 프레임으로 재사용하세요.
실행 스킬로의 핸드오프
이 스킬은 계획과 프롬프트를 생성하며, API 호출 자체를 실행하지는 않습니다. 4단계 후 사용자를 실행 스킬로 안내하세요:
- 이미지 생성 (아바타/제품 샷) →
image2-api스킬 - 나레이션 TTS →
mimo-lecture-audio-skill(중국어) 또는boson-ai-skill(다국어) - 디지털 휴먼 영상 →
boson-ai-skill(higgs-avatar, 오디오-투-비디오 모드) - B-롤 / 장면 샷 → 영상 모델 API 직접 호출 (아직 seedance/Sora/Kling용 래퍼 스킬 없음)
출력 인덱스 파일
네 단계가 모두 완료된 후 docs/promo/README.md를 인덱스로 유지 관리하세요. 모든 결과물, 실행 순서, 예산 추정, 미결정 사항을 나열합니다. 다음 세션에서 사용자가 열어서 재개할 파일입니다.
모든 출력에 적용되는 스타일 (반 AI 슬롭 기본값)
이 규칙은 정직하고 반-슬롭 콘텐츠에 대한 선호를 반영합니다. 기본값이며, 프로젝트가 다른 어조를 필요로 하는 경우 사용자에게 제시하되, 그렇지 않으면 유지하세요.
- 헤드라인은 평이하게, 클릭베이트 금지. "震惊!" 또는 "竟然发现...!" 금지.
- 결론을 먼저, 세부 사항은 나중에. 사용자가 항목에 대해 행동할 때는 단락보다 목록을 선호.
- 불확실성에 대해 정직할 것. 검증되지 않은 사실에는 "需核实"(확인 필요)를 표시하고 URL, 가격, 기능을 절대 조작하지 마세요.
- 기본적으로 AI 슬롭 단어 사용 금지: "赋能", "抓手", "闭环", "生态", "一站式", "行业领先", "致力于". 각각을 구체적인 동사 또는 특정 주장으로 대체하세요.
- 보고서에서 가짜 열정 금지. "太棒了", "很惊喜" 금지. 결과물은 사실을 보고합니다.
- 사용자의 언어와 일치 — 중국어 입력에는 중국어 출력.