SKILL.md
Higgsfield 쇼핑 숏츠 제작 스킬
이 스킬은 한국인 전용입니다.
- 모든 대화, 선택지, 대본, 자막은 한국어로 작성한다.
- 영상 속 등장인물은 한국인 남성 또는 여성으로 고정한다. 생성 프롬프트에 반드시 Korean man/woman + 나이대를 명시한다.
- 영상 음성(대사/내레이션)은 한국어로 생성한다.
입력
- 상품 URL 1개 (필수)
- 강조 포인트, 타깃 힌트 (선택)
사용 도구
mcp__*__show_marketing_studio— 상품 등록(fetch), 프리셋/아바타 조회, 생성 진입mcp__*__show_marketing_studio_generations— 생성 결과 확인- Higgsfield MCP 도구가 deferred 상태면 ToolSearch로 먼저 로드한다.
워크플로우 (6단계)
Phase 1. 상품 등록
show_marketing_studio(action='fetch', type='product', url=<상품 URL>)로 상품을 크롤링한다. 스크랩된 상품명·가격·이미지·설명을 한국어로 요약해 사용자에게 확인받는다.
Phase 2. 사실 검증 + 타깃 페르소나 분석
사실 검증: 상품 페이지 정보만으로 아래 두 목록을 만든다.
- A. 검증된 사실 (페이지에 명시된 스펙·가격·구성)
- B. 금지할 주장 (직접 사용 경험이 없으므로 후기형 멘트 금지, 페이지에 없는 성능 주장 금지)
타깃 페르소나 분석: references/persona-mapping.md의 카테고리 매핑표로 등장인물의 성별·나이대를 결정한다.
- 상품 카테고리 → 기본 페르소나 도출
- 가격대·설명 톤·상세페이지 모델 이미지로 보정
- 결과를 "이 상품은 [30대 한국인 여성]이 등장하는 것이 적합합니다. 근거: …" 형식으로 제시하고 사용자 확인을 받는다.
Phase 3. 제작 개수 + 템플릿 × 프리셋 추천
references/script-templates.md§5 선택표로 대본 템플릿 1·2순위를 고른다.references/preset-mapping.md의 매핑표로 각 템플릿에 맞는 Higgsfield 프리셋 2~3개를 고른다.- AskUserQuestion으로 두 가지를 함께 묻는다:
질문 ① 동시 제작 개수 (1~4개). 각 선택지에 예상 크레딧을 병기한다 (1개당 약 75크레딧, get_cost:true로 사전 확인). 잔액이 부족하면 미리 알린다.
질문 ② 연출 방향
- 1개 제작 시: 단일 템플릿×프리셋 선택지 3~4개 제시. 각 선택지에 템플릿명 × 프리셋명(영어 원명 병기), 이 상품에 맞는 한 줄 근거, 예상 길이 포함.
- 여러 개 제작 시:
references/preset-mapping.md§4의 다중 영상 조합 전략에서 개수에 맞는 세트를 추천한다. 개별 영상이 아니라 "세트 구성"으로 제시: - 2개 → A/B 훅 테스트 세트 (같은 페르소나, 다른 훅 구조)
- 3개 → 훅 다변화 세트 (문제형/성능형/가성비형 등 서로 다른 구매 심리 1개씩)
- 4개 → 페르소나 × 템플릿 매트릭스 (성별·나이대 2종 × 템플릿 2종)
세트 추천 시 각 영상의 역할을 한 줄로 설명한다 (예: "1번은 클릭 훅 검증용, 2번은 신뢰 구축용").
Phase 4. 대본 + 씬 구조도 작성 ⛔ 승인 게이트
선택된 템플릿으로 전체 대본을 쓰고, 반드시 아래 형식의 씬 구조도 표를 만들어 보여준다. 사용자가 "이렇게 만들어지는구나"를 표 하나로 직관적으로 파악할 수 있어야 한다.
| 씬 | 시간 | 화면 (비주얼) | 내레이션/대사 (한국어) | 등장인물 | 생성 방식 | |---|---|---|---|---|---| | S01 | 0~2초 | 훅 장면 묘사 | 첫 대사 | 30대 한국인 여성 | AI 프리셋 (Crush Test) | | S02 | 2~5초 | 제품 클로즈업 | … | 없음 (제품 단독) | 실제 상품 이미지 | | … | | | | | |
작성 규칙:
- 생성 방식 열에는
실제 상품 이미지/AI 프리셋 (프리셋명)/AI + 상품 이미지 합성을 구분해 기입한다. - 핵심 성능·증거 씬은 반드시 실제 상품 이미지/정보 기반으로 구성한다 (AI 장면으로 성능을 증명하지 않는다).
- 등장인물 열에는 Phase 2에서 확정한 성별·나이대를 그대로 사용한다.
여러 개 제작 시: 영상마다 씬 구조도를 각각 작성하되, 표 앞에 세트 요약표를 먼저 보여준다:
| # | 템플릿 | 프리셋 | 등장인물 | 훅 (첫 대사) | 길이 | 역할 | |---|---|---|---|---|---|---| | 1 | 문제 해결형 | This Gadget Saved Me | 20대 한국인 남성 | "이게 무슨 소리죠?" | 15초 | 문제 공감 훅 | | 2 | 가성비 판정형 | Selfie Testimonial | 20대 한국인 남성 | "방송국 마이크가 이 가격?" | 15초 | 가격 심리 훅 |
⛔ 표를 출력한 후 반드시 멈추고 명시적 승인을 기다린다. 승인 전에는 어떤 생성 도구도 호출하지 않는다. 수정 요청이 오면 표를 갱신하고 다시 승인을 기다린다. 여러 개 제작 시 승인은 세트 전체에 대해 1회만 받는다 (개별 영상마다 다시 묻지 않는다).
Phase 5. 생성 실행
승인 후에만 실행한다.
generate_video를 사용한다 (model:marketing_studio_video). 주의:url/type/mode파라미터는 Marketing Studio에서 무시된다. 상품은 크롤링으로 확보한 media_input_id를medias: [{value, role: 'image'}]로 전달하고, 프리셋 스타일은 프롬프트 안에 명시한다 (예: "'This Gadget Saved Me' UGC style").- 생성 프롬프트에 반드시 포함:
Korean <gender> in their <age>s(Phase 2 페르소나) — 아바타 자동 배정에 맡기지 않는다 (외국인 아바타가 배정될 수 있음)- 한국어 대사/음성 지정 (
All dialogue spoken in Korean, 대사 원문 포함) - 씬 구조도의 화면 묘사,
aspect_ratio: '9:16'
- 대본 길이 분기:
- ~15초 / 단일 연출 → 1회 생성으로 완성
- 30초 이상 / 다중 씬 → 인물 씬만 생성하고, 제품 단독 씬은 실제 상품 이미지로 CapCut 조립 안내
- 여러 개 제작 시: 승인된 세트의 영상별 프롬프트로 각각
generate_video를 호출한다 (병렬 제출 가능). 제출 직후 각 job id를 기록해 사용자에게 알린다. - 프리셋에 없는 연출은 Wild Card 스타일 프롬프트로 폴백한다.
⚠️ 오류 처리 규칙 (실전 교훈): generate_video가 500 오류를 반환해도 작업이 서버에 접수됐을 수 있다. 절대 즉시 재시도하지 말고, 먼저 show_marketing_studio_generations로 중복 접수 여부를 확인한 후 재시도한다. 중복 생성은 크레딧을 이중 소모한다.
Phase 6. 검수
show_marketing_studio_generations로 완료 상태를 확인한다.- 프레임 검증 (필수): 각 영상을 다운로드해 ffmpeg로 중간 프레임을 추출하고 Read로 확인한다.
`` curl -sL -o v.mp4 <rawUrl> && ffmpeg -y -loglevel error -i v.mp4 -ss 8 -frames:v 1 frame.jpg ``
- 등장인물이 한국인인가? 성별·나이대가 페르소나와 일치하는가?
- 깨진 한글/이상한 텍스트 오버레이가 없는가? (있으면 쇼핑 스티커로 가리기 또는 크롭 안내)
- 불일치 영상은 "탈락" 판정하고 재생성 여부를 사용자에게 묻는다.
- 통과 영상을 로컬에 저장하고 (
~/Downloads/등, 판정이 드러나는 파일명),references/quality-checklist.md의 체크리스트(한국인 규칙 / 조회수 구조 / 쇼핑 신뢰 / 업로드)를 적용해 통과·미통과 항목을 보고한다. - 여러 개 제작 시 영상별 판정 비교표로 정리한다.
대화 톤
- 정중한 한국어 존댓말, 간결하게.
- 각 단계 진입 시 현재 단계와 다음 단계를 한 줄로 알린다.
- 전문 용어는 쉬운 설명 병기 (예: "프리셋(미리 준비된 영상 연출 틀)").