AI Story Vault — 자체 진화하는 히트 스토리 싱크탱크
🏷️ 스킬 분류 식별자
소속 카테고리: [범용/교차 유형] (주제 선정 / 히트작 연구 / 대본 보조 계층, 자체적으로 실사 또는 웹툰 스타일을 결정하지 않으며, 실사 및 다이나믹 웹툰 스토리 단편을 모두 지원)
- 🎬 대표적인 작업 시나리오: "최근 어떤 주제가 인기인지" 연구하고 인터넷에서 최신 히트작 데이터 검색; 특정 AI 스토리 단편이 인기 있는 이유 분석; 인기 창작자 스타일 분석; 벤치마킹 사례 검색; 최신 히트작 패턴 기반으로 감동 / 가족 / 서스펜스 단편 대본 작성; AI 비디오 최신 트렌드 추적.
- 🚫 부적합한 시나리오: ① 기존 소설/대본을 체계적으로 각색/업그레이드해야 하는 경우 →
blockbuster-script-director사용; ② 대본을 장면/캐릭터/소품 자산 이미지로 분해해야 하는 경우 →script-asset-master사용; ③ 직접 비디오를 생성/편집해야 하는 경우 →ai-drama-master-suite/jimeng-director/jianying-editor사용.- 🔗 상하위 / 권장 조합: 본 스킬 (인터넷 주제 선정 / 히트작 분해 / 후크 구조) → 하위 [
blockbuster-script-director또는ai-drama-master-suite(대본 완성) →drama-storyboard-director(스토리보드) →script-asset-master(에셋)] .- 🧐 인접 스킬과의 경계: 본 스킬은 "데이터 기반 주제 선정, 히트작 분해, 벤치마킹 사례 검색"이라는 사전 연구 단계를 담당합니다. 공식적인 대본 재작성/각색 단계에 진입하면
blockbuster-script-director(각색) 또는ai-drama-master-suite(오리지널 전체 프로세스)로 이관됩니다.- 📦 표준 3종 산출물 책임: 본 스킬은 ① 프로젝트 개요를 지원합니다. 즉, 주제 선정 근거, 히트작 구조, 후크 및 토론 포인트 설계를 제공하여
blockbuster-script-director가 ①을 완료하도록 돕습니다. ②③ 자산 프롬프트는 직접 생성하지 않습니다.- ⚠️ 본 사용자 고정 규칙: 완성본에는 자막, 배경 음악(BGM)이 없으며 TTS(텍스트 음성 변환) 사용 금지(대사는 비디오 모델이 직접 생성); 비디오는 직접 생성하며, 생성 후 완성본과 전체 프롬프트를 사용자에게 투명하게 공개하여 검토 받음; 캐릭터 이미지는 반드시 @ 참조를 사용하며, 순수 텍스트 생성 캐릭터가 아닌 이미지 참조를 강제함.
⛔ 이관 게이트 (연구 → 창작, 자동으로 전체 영화 작성 금지)
표준 형식:
/home/user/Doubao/chats/38436370915409154/_작업규범/단계게이트총칙(표준형식).md.
- 본 스킬이 주제 선정 / 히트작 연구를 완료한 후, 자동으로 완전한 대본과 완성본을 한 번에 작성해서는 안 됩니다. 창작에 들어가기 전에 먼저 ⛔ 중단합니다.
- 다음 단계는 먼저 스토리 발산을 수행해야 합니다. 연구 결론을 바탕으로 3~5개의 차별화된 스토리 방향(주제 / 핵심 설정 / 주인공 원형 / 주요 갈등 / 시작 후크가 각각 다르며, 후크는 볼 수 있는 구체적인 화면으로 채움)을 제시하고, 사용자가 선택 / 혼합 / 재발산 및 확인한 후에야
blockbuster-script-director(각색) 또는ai-drama-master-suite(오리지널)로 이관됩니다. - 캐릭터 / 장면 / 소품 / 핵심 장면의 이미지 생성은 하위
script-asset-master가 주도합니다. AI가 직접 텍스트-이미지 생성을 호출할 수 있지만, 각 이미지 / 배치 출력 후에는 완성된 이미지 + 프롬프트 + 3D(해당되는 경우)를 사용자에게 전달하여 검토를 받아야 하며, 통과된 후에야 최종 확정 @ (사용자 자체 제작은 선택 사항이며, 회신 후 동일하게 검토). 스토리는 인과 관계 체인에 따라 진행됩니다.
스크립트 자체 점검 / 품질 게이트 (오리지널 대본 Step 4 '히트작 자체 점검'은 6가지 핵심 게이트 필수 통과)
출처:
/home/user/Doubao/chats/38436370915409154/단막대본창작자체점검리스트.md. 워크플로우 Step 4에서는 10가지 차원의 히트작 자체 점검 외에도 다음 6가지 핵심 사항을 반드시 포함해야 하며, 통과하지 못할 경우 수정 후 라이브러리에 등록합니다:
- 갈등 설계: 갈등은 시청자가 공감할 수 있고 시각화되어야 함; 각 갈등에는 복선이 있어야 함; 갈등 ≥2개; 동시에 주인공을塑造하고, 스토리를 추진하며, 주제를 승화시켜야 함.
- 캐릭터 프로파일링: 상황에 기반하여 캐릭터를 작성(꼬리표 붙이기 금지), 성격 특성과 직면한 문제를 명확히 기술하고, 표정/동작/습관 디테일로 캐릭터를 구축해야 함.
- 장면 및 전환: 전용 전환을 설계하여 급격한 컷을 피함; 배경 설명을 구분해야 함; 같은 장면이라도 다른 시간은 빛/그림자/소품/상태를 사용하여 시간 경과를 표현해야 함.
- 내러티브 구조(멀티라인): 메인 라인 + 가족 라인 + 사회 관계 라인이 공존하며, 각 라인은 교차하고 상호 추진하며, 평행하게 나열하지 않아야 함.
- 시작 후크 및 상호작용: 시작은 핫 토픽/초점/강한 갈등으로 시청자를 사로잡아야 함; 전체 영화에 토론 포인트(논란/서스펜스/공감)를 남겨 상호작용을 유발해야 함.
- 시청자 관점 자체 점검: 역할극으로 일반 시청자가 되어 다시 보고 "어디를 최적화할 수 있는가? 계속 봐도 흥미로운가?"에 답해야 함.
최고 불변의 원칙 (위반 불가)
불변의 원칙 1: 매번 반드시 인터넷 검색, 기억에 의존한 답변 금지
"지금 무엇이 인기인지", "최근 히트작이 무엇인지", "XX 창작자의 최신 작품"과 같은 모든 질문은 먼저
general_search를 호출하여 검색해야 하며, 지식 베이스의 정적 정보만으로 답변하는 것을 금지합니다.
이유: AI 비디오 분야는 매우 빠르게 변화합니다. 지난달의 히트작이 이번 달에는 구식이 될 수 있습니다. 지식 베이스의 사례는 시드일 뿐, 전부가 아닙니다.
강제 실행 기준:
- "최근 어떤 주제가 인기인지" 답변 → 최근 7일/30일 데이터 검색 필수
- "XX 창작자 스타일" 답변 → 해당 창작자의 최신 3~5개 작품 검색 필수
- "히트작 작성법" 답변 → 먼저 최신 히트작 3~5개 사례를 찾아 분해 필수
- 새 대본 창작 전 → 먼저 현재 트랙의 최신 히트작 트렌드 검색 필수
- 모든 출력에서 인용된 데이터/사례 → 출처와 시간 표시 필수
불변의 원칙 2: 데이터 기반, "감각적" 분석 금지
비디오가 인기 있는 이유를 분석할 때는 반드시 구체적인 데이터가 뒷받침되어야 하며, "감동적이어서 인기가 있다"라고 말할 수 없습니다.
반드시 답해야 할 질문:
- 구체적인 데이터: 좋아요 수는? 조회수는? 공유 수는? 댓글에는 어떤 내용이 있는가?
- 비교 기준: 같은 트랙의 평균 수치는 얼마인가? 평균보다 몇 배 높은가?
- 타임라인: 게시 후 얼마 만에 터졌는가? 갑자기 터졌는가, 아니면 서서히 올랐는가? 플랫폼 추천을 받았는가?
- 수평 비교: 같은 창작자의 다른 작품 데이터는 어떤가? 이 작품이 특히 터진 이유는?
- 수직 비교: 작년 같은 시기 같은 주제의 히트작과 비교하여 올해 히트작에는 어떤 새로운 변화가 있는가?
금지된 분석 방식:
- ❌ "이 주제가 감동적이어서 인기가 있다" → 너무 일반적이고 통찰력 부족
- ❌ "1인칭을 사용해서 인기가 있다" → 모든 영상이 1인칭을 사용하는데, 왜 이 영상만 터졌는가?
- ❌ "가족애 주제가 요즘 인기 있다는 것을 보여준다" → 이것은 분석이 아니라 현상 설명
올바른 분석 방식:
- ✅ "이 영상은 '망각 대 기억'의 대비 때문에 터졌다. 시청자는 아버지가 딸을 알아볼 것이라고 예상했지만, 아버지는 딸의 국수를 알아보았다. 이 어긋난 설정은 일반적인 부녀애보다 3배 더 많은 감정적 긴장감을 제공한다."
- ✅ "데이터가 같은 창작자의 다른 작품보다 5배 높은데, 핵심 차이는 마지막 명언이 밈으로 만들어져 퍼졌기 때문이다."
- ✅ "올해 이 트랙의 히트작들은 모두 사투리를 사용하고 있다. 작년만 해도 표준어가 주를 이뤘다. 사투리가 주는 현실감이 올해의 새로운 변수다."
불변의 원칙 3: 자체 진화, 매 작업 후 반드시 라이브러리에 등록
히트작 또는 창작자를 분석할 때마다 새로운 발견을 데이터베이스에 기록하여 스킬을 더 똑똑하게 만듭니다.
등록 트리거 조건:
- 새로운 히트작 발견 (좋아요 > 50만) → 사례 라이브러리에 등록
- 새로운 창작자 발견 (팔로워 증가 > 10만/월) → 창작자 데이터베이스에 등록
- 새로운 구조/새로운 패턴 발견 → 히트작 구조 문서 업데이트
- 새로운 키워드/새로운 태그 발견 → 인기 키워드 라이브러리 업데이트
- 반례 발견 (터질 것으로 예상되었지만 터지지 않음) → 실패 원인과 함께 라이브러리에 등록
4대 핵심 워크플로우
워크플로우 1: 히트작 레이더 (새 히트작 발견)
트리거 시나리오: 사용자가 "요즘 뭐가 뜨나요?", "최신 히트작 찾아줘요", "요즘 어떤 주제에 트래픽이 있나요?"라고 말할 때
강제 실행 단계:
Step 1: 다차원 검색 (모두 실행 필수)
검색 1: 더우인 AI 단편 히트작 2026 [이번 달/이번 주]
검색 2: 신방/36Kr/고슴도치 미디어 AI 비디오 히트작 회고
검색 3: 더우인 AI 창작 대회/지멍 AI 인기 작품
검색 4: [구체적인 주제] AI 단편 백만 좋아요 최신
Step 2: 데이터 필터링 및 검증
- 좋아요 > 10만: 주목할 가치 있음
- 좋아요 > 100만: 집중 분해 대상
- 좋아요 > 500만: 현상급, 심층 분석 필수
- 제외 기준: 조작된 수치, 순수 외모, 무줄거리, 재업로드
Step 3: 수평 비교 분석
- 이 히트작들의 공통점은 무엇인가?
- 작년 같은 주제의 히트작과 비교하여 무엇이 새로운가?
- 이전에 본 적 없는 새로운 패턴이 있는가?
Step 4: 히트작 목록 출력 | 순위 | 작품명 | 창작자 | 좋아요/조회수 | 주제 | 흥행 포인트 판단 | 발견 시간 |
Step 5: 등록: TOP 3를 사례 라이브러리에 등록
워크플로우 2: 심층 분해 (인기 이유 분석)
트리거 시나리오: 사용자가 "이 영상 분해해 줘", "이게 왜 터졌는지 분석해 줘", "이 영상의 대본을 뽑아 줘"라고 말할 때
강제 실행 단계:
Step 1: 전체 텍스트 확보
- 우선: 비디오 추출 도구를 사용하여 축어록 획득
- 차선: 해당 비디오의 카피/대사/자막 검색
- 보충: 사용자가 직접 카피/대사 제공
Step 2: 데이터 검증 검색
검색 1: [작품명] 더우인 좋아요 조회수 데이터
검색 2: [창작자명] 다른 작품 데이터 비교
검색 3: [작품명] 댓글 영역 높은 좋아요 분석
검색 4: [동일 주제] 다른 히트작 비교
Step 3: 7계층 분해법 script-analysis.md에 따라 실행:
- 한 문장 스토리
- 4단계 구조定位
- 감정 곡선 표시
- 핵심 대비는 무엇인가
- 어떤 사물/디테일이 감정을 담고 있는가
- 왜 이 주제가 이 시점에 인기를 얻었는가 (시점 분석)
- 재사용 가능한 창작 공식
Step 4: 분해 보고서 출력 (템플릿에 따라)
Step 5: 등록: 분해 결과를 사례 라이브러리에 등록
워크플로우 3: 창작자 연구 (창작자 프로필 구축)
트리거 시나리오: 사용자가 "XX 창작자 스타일 분석해 줘", "XX는 왜 이렇게 인기 있나요?"라고 말할 때
강제 실행 단계:
Step 1: 해당 창작자의 모든 작품 검색
검색 1: [창작자명] 더우인 전체 작품 대표작
검색 2: [창작자명] 스타일 분석 분해 히트작
검색 3: [창작자명] 최신 팔로워 증가 데이터 2026
Step 2: 창작자 프로필 구축
- 기본 데이터: 팔로워 수, 팔로워 증가 속도, 대표작 데이터
- 주제 선호도: 주로 무엇을 찍는가? 무엇이 가장 인기인가? 무엇이 인기 없는가?
- 내러티브 스타일: 몇 인칭? 어떤 구조? 어떤 템포?
- 비주얼 스타일: 색조, 전환, 질감
- 언어 스타일: 사투리, 명언 특징
- 실패 사례: 어떤 작품의 데이터가 좋지 않은가? 이유는?
Step 3: 비교 분석
- 유사 창작자와 비교하여 그만의 고유한 점은 무엇인가?
- 그의 히트작들의 공통점은 무엇인가?
- 그의 실패작이 터지지 않은 이유는?
Step 4: 등록: 창작자 데이터베이스 업데이트
워크플로우 4: 오리지널 창작 (최신 히트작 패턴 기반 대본 작성)
트리거 시나리오: 사용자가 "XX 주제의 대본 써 줘", "XX 스타일의 단편 영상 만들어 줘"라고 말할 때
강제 실행 단계:
Step 1: 먼저 현재 트렌드 검색 (건너뛰기 금지)
검색: [주제] AI 단편 히트작 2026 최신
답변:
- 이 주제는 지금 인기 있나요? 상승 국면인가요 하강 국면인가요?
- 최근 히트작들은 어떤 구조인가요? 새로운 패턴이 있나요?
- 시청자들은 무엇에 이미 싫증을 느끼고 있나요?
Step 2: 벤치마킹 사례 3개 찾기
- 사례 라이브러리 또는 새로운 검색 결과에서 동일 주제 히트작 3개 선택
- 공통점과 차이점 분석
- 차별화할 수 있는 각도 찾기
Step 3: script-generation.md에 따라 창작
- 핵심 대비 설계
- 사물 매개체 선택
- 4단계 구조 구축
- 스토리보드 대본 작성
- 명언 설계
Step 4: 히트작 자체 점검 (10차원 체크리스트)
Step 5: 등록: 완성품을 사례 라이브러리에 저장하고 "오리지널 참고"로 표시
자체 진화 메커니즘 (핵심)
진화 트리거 시점
| 시점 | 진화 액션 | 기록할 파일 |
|---|---|---|
| 새 히트작 분석 완료 시마다 (>50만 좋아요) | 전체 사례 분해 | case-library.md |
| 새 창작자 발견 시마다 (>10만 팔로워/월 증가 >5만) | 창작자 프로필 구축 | creator-database.md |
| 새 구조/새 패턴 발견 시마다 | 템플릿 보충 | viral-structure.md |
| 검색으로 새 인기 태그 발견 시마다 | 키워드 업데이트 | viral-keywords.md |
| 새 검색 채널/기법 발견 시마다 | 검색 방법 업데이트 | search-strategy.md |
| 터질 것으로 예상했지만 터지지 않은 사례 발견 시 | 실패 원인 표시 | case-library.md 반례 영역 |
데이터베이스 파일 목록
| 파일 | 기능 | 업데이트 빈도 |
|---|---|---|
| references/creator-database.md | 주요 창작자 프로필 (시드 버전, 지속 확장) | 새 창작자 발견 시마다 |
| references/case-library.md | 히트작 사례 라이브러리 (시드부터 지속 성장) | 새 히트작 분해 시마다 |
| references/viral-structure.md | 히트작 구조 템플릿 라이브러리 (시드 버전) | 새 구조 발견 시마다 |
| references/viral-keywords.md | 인기 키워드/태그 라이브러리 (시드 버전) | 검색으로 새 트렌드 발견 시마다 |
| references/search-strategy.md | 검색 방법론 (시드 버전) | 새 기법 발견 시마다 |
진화 원칙
- 없느니만 못하다: 데이터로 검증된 히트작만 수록, 소문은 금지
- 시간 표시: 각 기록에 발견 시간 표시, 6개월 이상 경과 시 "구식일 수 있으니 재검증 필요" 표시
- 비교해야 가치 있다: 단일 사례는 무용, 수평 비교가 있어야 패턴 발견 가능
- 실패 사례도 수집: 인기 없는 이유는 인기 있는 이유만큼 중요
- 매번 최소 1개 추가: 소비만 하고 축적하지 않으면 안 됨
참조 파일 탐색
| 파일 | 용도 | 읽기 시점 |
|---|---|---|
| references/creator-database.md | 창작자 데이터베이스 (시드 버전, 지속 확장) | 창작자 연구, 벤치마킹, 스타일 확인 |
| references/case-library.md | 히트작 사례 라이브러리 (시드부터 지속 성장) | 참고 자료 검색, 구조 분석, 창작 벤치마킹 |
| references/viral-structure.md | 히트작 구조 공식 라이브러리 | 대본 분석, 새 대본 창작 |
| references/script-analysis.md | 대본 분해 방법론 | 단일 영상 심층 분석 |
| references/script-generation.md | 오리지널 대본 창작 가이드 | 새 대본 생성 |
| references/search-strategy.md | 검색 전략 | 히트작 검색, 창작자 검색 |
| references/viral-keywords.md | 키워드 라이브러리 | 검색, 주제 선정, 제목 창작 |
스크립트 도구
| 스크립트 | 기능 | 사용법 |
|---|---|---|
| scripts/search_viral.py | 검색 키워드 조합 생성 | python scripts/search_viral.py --theme 아버지사랑 |
| scripts/analyze_script.py | 대본 구조 분석 | python scripts/analyze_script.py script.txt |
| scripts/generate_script.py | 대본 뼈대 생성 | python scripts/generate_script.py --theme 할머니 |
출력 규칙
히트작 연구 보고서
1. 연구 범위: 시간, 플랫폼, 방법, 검색 키워드
2. 히트작 TOP 목록: 데이터 표 (작품명/창작자/좋아요/조회수/주제/발견 시간)
3. 심층 분해: TOP 3 개별 분석 (7계층 분해법)
4. 트렌드 발견: 새로운 주제, 새로운 구조, 새로운 패턴
5. 창작 제안: 실행 가능한 다음 단계
6. 등록 기록: 이번에 새로 추가된 사례/창작자
대본 분해 보고서
1. 기본 정보: 작품명/창작자/데이터/주제/게시 시간
2. 한 문장 스토리
3. 전체 대사 복원
4. 7계층 분해 표
5. 데이터 비교: 유사 히트작과 비교하여 특별한 점은?
6. 재사용 가능한 공식
7. 등록 기록
오리지널 대본
1. 트렌드 조사: 현재 이 주제의 최신 히트작 현황 (검색 출처 첨부)
2. 벤치마킹 사례: 동일 주제 히트작 3개 비교
3. 스토리 배경 + 캐릭터 설정
4. 전체 스토리보드 대본
5. 비주얼 스타일 가이드
6. 히트작 로직 설명
7. 자체 점검 체크리스트