소개
Rona를 활용해서 HyperFrame 영상을 제작 워크플로우 비교
진행 방법
Rona에서 제공해주는 HyperFrame 워크플로우와 기존 워크플로우를 비교해보았습니다.
Rona로 자동 생성한 스킬과 공식 HyperFrames 스킬에게 똑같은 영상(AI 기초용어 7개, 56초)을 시켜봤습니다.
둘 다 영상은 나왔지만, 한쪽은 한눈에 'AI티'가 났어요.
따져보니 근본 원인은 하나였습니다.
Hyperframe 공식 홈페이지에서 제공해주는 스킬을 참고할 수 있는데(`npx hyperframes skills`)
생성 스킬은 그걸 안 보고 처음부터 지어냈다는 것.
그래서 결과값이 아래처럼 차이가 났습니다.
[Rona로 만든 영상]
[Skill로 만든 영상]
HyperFrames는 공식 스킬을 누구나 받을 수 있습니다. 명령 한 줄이면 끝이에요.
\`\`\`bash
npx hyperframes skills # 공식 스킬 설치
# 또는
npx skills add heygen-com/hyperframes
\`\`\`
https://hyperframes.mintlify.app/guides/prompting
이 공식 스킬 안에는 정확한 명령 사용법과 검증된 디자인·모션 문법(고스트 워드, 콜아웃, 진행 닷, 캡션밴드 같은)이 다 들어 있습니다.
공식 파이프라인은 이걸 깔고 시작하니까 '디자인된' 결과로 수렴했고요.
그런데 rona 생성 스킬은 이 공식 스킬을 참고하지 않고 넘어간 부분이 존재했습니다.
그래서 명령은 실제와 어긋나게 되고, 디자인 명세(레이아웃 그리드·타이포 위계·액센트·모션 문법)가 비어서, 모델은 그 빈칸을 가장 무난한 기본값으로 채워지는 것 같습니다.
결국 AI티는 '모델이 못나서'가 아니라, 옆에 있는 정답지(공식 스킬)를 안 보고 빈칸을 기본값으로 채워서 나옵니다.
AI서비스를 제공하는 곳에서 공식 프롬프트 및 스킬들을 제공하는데, 이를 참고하면 좋습니다.
왜냐하면 서비스를 제공한 곳에서 깎아 놓은 노하우를 흡수할 수 있기 때문입니다.
마치 교과서를 보고 공부하는 것과 같다고 할 수 있겠죠??
