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EliteBuilders/video-edit-toolkit

편집 스타일 참조(스크린샷, 프레임, 링크, 클라이언트가 좋아하거나 싫어하는 클립 등)를 캡처하여 콘텐츠가 아닌 시스템을 분석하고, 추출한 내용을 해당 클라이언트의 EDIT-STYLE.md에 기록하여 다음 편집이 더 정확하게 시작되도록 합니다. 운영자가 "이렇게 보이게 해줘", "캡션 방식이 마음에 들어", "이 분위기야", "여기서 한 건 이렇게 하지 마", "참고 자료야", "이 스타일 써봐"와 같은 말과 함께 예시를 제공하거나 편집 중 스크린샷을 건넬 때 사용합니다.

video-edit-toolkit란 무엇인가요?

이 스킬은 비디오 편집 파이프라인에서 편집 스타일 참조(ref)를 체계적으로 추출하고 문서화하는 메커니즘을 제공합니다. 운영자가 시각적 예시(스크린샷, 프레임, 링크, 클립)를 제공하면, 단순히 복사하지 않고 해당 참조의 시스템(팔레트 로직, 타이포그래피, 그래픽 점유율, 애니메이션 타이밍 등)을 분석하여 EDIT-STYLE.md에 날짜와 함께 의사 결정을 기록합니다. 이렇게 축적된 스타일 기록은 resolve-ai-edit가 사전 점검(preflight) 단계에서 읽어 편집의 시작점을 더 정확하게 만듭니다. 추출된 각 결정은 채택(Adopt), 시도(Try), 거부(Reject), 일회성(One-off) 중 하나의 범위를 가지며, 기존 BRAND.md나 CREATIVE-BRIEF.md와 충돌할 경우 명시적으로 질문하여 해결합니다. 이 스킬은 편집 자체를 수행하지 않고 스타일 시스템의 일관된 추출과 문서화에만 집중합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 클라이언트 프로젝트별로 하나의 EDIT-STYLE.md 파일을 유지 관리합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/EliteBuilders/video-edit-toolkit/tree/main/skills/edit-style

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문서

Edit Style

다음 편집이 지금보다 더 나아지게 만드는 메커니즘. 편집이 원하는 결과에 가까워지려면, 시스템이 사용자가 실제로 좋아하는 것을 보아야 합니다 — 말로 설명된 것이 아니라, 보여진 것으로 말이죠. 이 스킬은 제공된 스크린샷을 서면으로 기록된 날짜가 있는 결정으로 변환하여 resolve-ai-edit가 사전 점검 시 읽을 수 있게 합니다.

클라이언트 프로젝트당 하나의 EDIT-STYLE.md 파일이 존재합니다. 파일은 점점 커집니다. 이것은 시각적 증거이며, CREATIVE-BRIEF.md는 안정적인 의도 선언문으로 남고 BRAND.md는 기계적인 사양서로 남습니다.

가장 중요한 규칙

참조의 시스템을 읽고, 구성을 절대 복사하지 마세요. 팔레트 로직, 글꼴 두께와 조합, 그래픽이 프레임에서 차지하는 비율, 재질감, 애니메이션 타이밍, 템포를 추출하세요. 그런 다음 해당 클라이언트만의 버전으로 그 시스템을 구축하세요.

다른 사람의 특정 디자인을 재현하는 것은 스타일 결정이 아니라 복사이며, 운영자의 이름으로 결과물이 나갑니다. 참조가 처음 제공될 때 이 점을 큰 소리로 말하고, 추적(trace)하지 말고 추출(extract)하세요.

인테이크 — 참조가 들어올 때마다

  1. 파일을 받으세요. 프로젝트의 reference/ 폴더에 <YYYY-MM-DD>-<설명>.png 형식으로 저장하세요. 링크의 경우 같은 방식으로 스크린샷을 저장하고 URL도 함께 기록하세요 — 링크는 썩기 마련이며, 다시 검토할 수 없는 스타일 결정은 이유 없는 규칙에 불과합니다. 비디오라면 해당 특징을 보여주는 프레임을 저장하고 타임코드를 기록하세요.

  2. 한 가지 질문을 하세요: 이 중 무엇에 대한 건가요? 이유 없이 전달된 참조는 모호합니다 — 같은 프레임이라도 캡션, 그레이딩, 템포, 레이아웃 등 다른 목적으로 보여줄 수 있습니다. 추측하지 마세요. "캡션"과 "얼굴에 머무는 방식"은 완전히 다른 추출 결과로 이어집니다.

  3. 제대로 살펴보세요. 파일을 여세요. 결정을 내리기 전에 실제로 무엇이 있는지 설명하세요: 요소의 개수, 위치, 프레임 높이 대비 글꼴 크기, 읽을 수 있는 경우 16진수 색상, 빈 공간의 양, 눈에 가장 먼저 들어오는 것.

  4. 시스템을 글로 추출하세요. 3~6줄입니다. 기계적이고 재사용 가능해야 하며, 인상주의적이지 않아야 합니다. "두 줄 캡션, 프레임 높이의 약 6%, 두꺼운 산세리프, 한 단어는 이탤릭 세리프"는 사용할 수 있습니다. "깔끔하고 현대적인 느낌"은 사용할 수 없습니다.

  5. 범위를 결정하고, 쓰기 전에 큰 소리로 말하세요:

    범위테스트기록 위치
    Adopt (채택)앞으로 이 클라이언트에 대해 이렇게 하기로 함EDIT-STYLE.md, 날짜와 함께 결정 기록
    Try (시도)한 개의 비디오에 시도해볼 가치가 있음EDIT-STYLE.md, TRY 표시와 함께 확정 근거 포함
    Reject (거부)하지 말아야 할 예시로 제시됨EDIT-STYLE.md의 Rejected 항목 아래, 이유와 함께
    One-off (일회성)이 비디오에만 해당기록하지 않음. 파일에 넣지 마세요
  6. 기록하세요. EDIT-STYLE.md에 추가하세요. 이전 항목을 덮어쓰지 말고, 대체(supersede)한다고 명시하고 어떤 항목을 대체하는지 밝히세요.

  7. 기존 항목과 충돌하는지 확인하세요. 새 참조가 BRAND.md 값, CREATIVE-BRIEF.md 금지 사항, 또는 이전에 채택된 항목과 모순된다면, 둘 다 인용하고 어느 것이 우선인지 질문하세요. 조용히 해결하지 마세요. 스스로 모순되는 스타일 기록은 아예 없는 것보다 나쁩니다. 편집자가 먼저 읽는 줄을 따르게 되기 때문입니다.

좋은 항목의 예시

### 2026-09-18 — 캡션 처리
**참조:** `reference/2026-09-18-caption-style.png` (경쟁사 쇼츠 프레임, 0:04)
**제공 목적:** 캡션
**추출 결과:**
- 최대 두 줄, 절대 세 줄 안 됨. 줄 너비가 아니라 구(phrase) 단위로 줄바꿈
- 대문자 높이가 프레임 높이의 약 6% — 썸네일 크기에서도 읽기 충분함
- 두꺼운 산세리프, 캡션당 한 단어는 강조를 위해 이탤릭 세리프 사용
- 하단 1/3 지점에 위치하되 플랫폼 UI 영역과 겹치지 않음
- 비트에 맞춰 단어 수준 하이라이트, 페이드 아님
**결정:** 이 클라이언트의 모든 숏폼에 대해 ADOPT.
**대체:** 2026-08-02 캡션 항목 (세 줄, 중앙 정렬).
**이유:** 운영자가 연속 세 개의 비디오에서 캡션 길이를 수정했습니다.

편집 시작 전

resolve-ai-edit는 사전 점검 시 EDIT-STYLE.md를 읽습니다. 클라이언트의 스타일이 무엇인지 물으면 파일을 읽고 그 내용을 바탕으로 답변하세요 — 먼저 채택된 항목, 그 다음 TRY로 표시된 항목, 마지막으로 거부된 목록 순서대로입니다. 거부된 이유를 알면 다시 제안하는 것을 방지할 수 있기 때문입니다.

파일이 너무 길다면, 직접 통합하지 말고 통합을 제안하세요. 중복을 병합하고, 대체된 항목을 정리하며, 안정적인 규칙을 CREATIVE-BRIEF.md로 승격시켜 의도에 맞게 배치하세요. 제안하세요. 운영자가 승인합니다.

이 스킬이 하지 않는 일

  • 편집하지 않습니다. 그건 resolve-ai-edit의 역할입니다.
  • 스타일을 창조하지 않습니다. 참조가 없으면 항목도 없습니다. 빈 상태에서 추출하는 것은 날짜만 붙은 추측일 뿐입니다.
  • 한 클라이언트의 스타일을 다른 클라이언트로 가져가지 않습니다. 각 클라이언트의 기록은 그들만의 것입니다. 다른 곳에서 잘 작동한 처리는 출처를 밝히고 제안될 수는 있지만, 조용히 적용되지는 않습니다.
  • 패키징, 제목, 썸네일을 다루지 않습니다. 다른 작업, 다른 스킬, 다른 저장소입니다.

이 스킬 최신 상태 유지하기

중요한 것을 배웠을 때, 이 파일의 근본을 업데이트하세요 — 메모나 채팅 로그에 남기지 마세요. 클라이언트가 편집을 좋아하는 방식에 대한 수정은 해당 클라이언트의 EDIT-STYLE.md에 들어갑니다. 추출 자체가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 수정은 여기에 들어갑니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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