클로드 코드를 이용한 영상 쇼츠 제작 파이프라인

쇼츠 제작 자동화의 핵심 요약

촬영도 편집 프로그램도 없이 25초짜리 세로 쇼츠 한 편을 만들었고, 거기서 멈추지 않고 같은 작업을 다음 제품에도 그대로 돌릴 수 있는 자동화 워크플로까지 만들었습니다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

한 번 하고 끝내지 않았습니다. 작업이 끝난 뒤 "지금까지 한 과정을 스킬로 만들어줘"라고 한 줄 더 요청했더니, 다음 제품엔 같은 삽질을 안 해도 되는 워크플로가 남았습니다.
검색은 그 물건의 원산지 언어로. 한국어로 찾으면 재가공된 영상만 나오는데, AI에 번역을 시켜 중국어로 검색하니 원본 소재가 나왔습니다. 1분이면 되는 일인데 결과가 완전히 달랐습니다.
"완료했습니다"를 믿지 마세요. 음성을 넣었다는데 재생하니 무음이었고, 컷을 3초로 맞췄다는데 화면은 0.5초 단위로 빠르게 넘어갔습니다. 직접 확인해서 지적한 것들이 결국 품질을 올렸습니다.
말로 설명이 안 될 땐 그림을 보게 하세요. "자막을 지우는 블러가 너무 넓어"를 세 번 말해야 했는데, 전체 화면을 한 장에 펼쳐 보여주자 한 번에 해결됐습니다.
결과물은 폴더째 넘길 수 있는 형태로. 영상 하나가 아니라 발행용 태그·검수 기록·재현용 입력까지 한 폴더에 담겼습니다.

쇼츠 제작 자동화가 필요한 사람들

반복 업무를 자동화하고 싶은 분 — 이번 한 번만 해결하는 게 아니라, 다음에도 쓸 수 있는 형태로 남기는 방법이 궁금하신 분
AI 코딩 도구를 이미 써보신 분 — 짧은 질문 몇 개는 해봤지만 긴 작업을 끝까지 밀고 가본 적은 없는 분
제품 영상이 계속 필요한 분 — 셀러, 마케터처럼 상품이 바뀔 때마다 콘텐츠를 새로 만들어야 하는 분

쇼츠 제작 자동화 전의 문제점

제품을 팔려면 쇼츠가 필요합니다. 상세페이지 이미지만으로는 한계가 있으니까요.

문제는 제품이 바뀔 때마다 처음부터 다시 시작한다는 것이었습니다. 지난번에 어떻게 했는지 기억이 안 나고, 기억이 나도 그때 쓴 파일이 어디 있는지 모르고, 찾아도 이번 제품엔 안 맞습니다. 한 편 만드는 것 자체는 어떻게든 되는데, 매번 같은 삽질을 반복한다는 게 진짜 문제였습니다.

외주를 주면 한 편에 비용이 들고, 수정할 때마다 또 요청하고 기다려야 합니다. 제품 가짓수가 많으면 이 구조로는 감당이 안 됩니다.

그래서 이번엔 목표를 두 개로 잡았습니다.

쇼츠 한 편을 실제로 완성한다
그 과정을 다음 제품에도 돌릴 수 있는 형태로 남긴다

두 번째가 진짜 목적이었습니다.

쇼츠 제작 자동화에 사용된 도구

주력: Claude Code — 소재 분석부터 영상 조립, 자동화 워크플로 제작까지
보조: Suno (배경음악 생성), Typecast (한국어 음성 합성)
특이사항: 촬영 장비 없음. 캡컷, 브류 편집 프로그램 쓰지 않았습니다. 영상은 Claude의 Remotion 과 Watch 라이브러리로 편집하였습니다.
https://www.remotion.dev/
https://www.remotion.dev/
https://github.com/taoufik123-collab/claude-watch
https://github.com/taoufik123-collab/claude-watch

쇼츠 제작 자동화 과정

소재 검색의 혁신적 접근

영상을 만들려면 재료가 있어야 하는데, 저에겐 제품 실물도 카메라도 없었습니다.

여기서 첫 번째 선택을 했습니다. AI에게 상품명을 중국어로 바꿔달라고 한 겁니다. 이 제품은 중국에서 만들어지니, 원산지 언어로 찾으면 원본에 더 가까운 게 나올 거라는 생각이었습니다.

1. 粘性硅胶掏耳棒 — 점착식 실리콘 귀청소봉
2. 硅胶粘耳棒 — 실리콘 점착 귀이개
3. 粘性耳垢清洁棒 — 점착식 귀지 청소봉
4. 硅胶采耳棒 — 실리콘 귀이개
5. 儿童粘性掏耳棒 — 어린이용 점착식 귀청소봉
6. 婴儿硅胶掏耳棒 — 유아용 실리콘 귀이개
7. 螺旋硅胶挖耳勺 — 나선형 실리콘 귀이개
8. 一次性粘性耳勺 — 일회용 점착식 귀이개
9. 软头硅胶耳垢清洁器 — 부드러운 실리콘 귀지 제거기
10. 24支装粘性掏耳棒 — 24개입 점착식 귀청소봉

Claude 가 뽑아준 중국어 단어를 틱톡 검색창에 그대로 넣었습니다. 결과가 확 달랐습니다. 한국어나 영어로 검색하면 리셀러가 재가공한 영상만 나오는데, 중국어로 찾으니 원산지 쪽 영상이 먼저 걸렸습니다.

상위 영상 6편의 링크를 긁어와 Claude에 넘겼습니다.

이 영상들을 watch 스킬을 통해서 분석하고 면밀하게 벤치마킹하여,
새로운 형태의 쇼핑쇼츠로 만들어줘

이 선택이 나중에 결정적으로 작용합니다. 여러 영상에 같은 제조사 포장이 반복해서 등장한 덕분에, 그 영상들이 크리에이터가 직접 찍은 게 아니라 제조사가 판매자들에게 뿌린 소재라는 걸 알아낼 수 있었거든요. 즉 저도 제조사에서 정식으로 받으면 되는 것이었습니다.

성공적인 영상의 공통점 분석

Claude가 6편에서 화면 83장을 뽑아 하나씩 확인하고, 조회수와 공유율을 나란히 놓고 분석했습니다.

여기서 예상 못 한 게 나왔습니다. 가장 많이 퍼진 영상과 가장 많이 도달한 영상이 서로 달랐습니다. 조회수 1위와 공유율 1위가 다른 영상이었는데, 숏폼에서는 "공유"가 훨씬 비싼 신호라 실제로 배울 대상은 후자였습니다.

그리고 진짜 중요한 발견이 하나 있었습니다.

성과 상위권 영상은 전부 제품이 아니라 문제나 감정으로 시작합니다. 하위권 영상만 제품 소개로 문을 엽니다.

이 한 줄이 이후 대본 전체와 첫 3초 구성을 결정했습니다. 감으로 "훅이 중요하다"고 아는 것과, 실제 데이터에서 이 문장이 나오는 건 무게가 다릅니다.

자막 제거의 도전과 해결

소재를 구했는데 문제가 있었습니다. 영상에 중국어 자막이 있었습니다. 나중에 켜고 끌 수 있는 자막이 아니라, 그림 자체에 포함되어있었습니다.

여기에 한국어 자막을 얹으면 글자 위에 글자가 겹칩니다. 원래 자막을 먼저 지워야 했습니다.
해당 영상에 있는 자막을 제거하고 25초 정도의 쇼츠 영상을 만들고 싶은데,
여기에는 한국어 자막과 한국어 음성이 들어가서 사람들을 후킹해야 하는데
이렇게 만들려면 어디서부터 시작하면 될지 플랜부터 작성해보자

Claude가 택한 방법이 인상적이었습니다. 자막 위치를 눈으로 찾는 대신 프로그램이 찾아내게 만든 겁니다. 자막 글자에는 굵은 테두리가 있고, 그런 부분은 화면을 가로줄 단위로 훑으면 특유의 신호가 잡힙니다. 그걸 자동으로 검출하는 도구를 그 자리에서 만들었습니다.

그런데 첫 결과에서 몇 개 영상이 "자막 없음"으로 나왔습니다. Claude는 그 결과를 그대로 받지 않고 실제 화면을 열어 확인했고,Claude가 생성해준 자막의 디자인이 마음에 들지 않아 원하는 스타일로 변경 요청하였고 . 색 선명도를 함께 보도록 고쳐서 다시 돌렸습니다.

그리고 제일 좋았던 순간

원래는 화면 위쪽을 반투명 막으로 덮어서 가릴 계획이었습니다. 그런데 그 구간만 피하면 덮을 이유가 아예 없어집니다.

가리려던 문제를, 안 가려도 되게 푼 겁니다.

화면 위쪽 가림막이 통째로 사라지면서 영상이 훨씬 시원해졌습니다. 문제를 더 잘 가리는 방법을 찾는 대신, 가릴 필요가 없는 상태로 만든 것 — 이게 이번 작업에서 제일 "오!" 했던 순간이었습니다.

자막 블러 처리의 반복적 수정

기존 영상의 자막을 지우는 방식에도 수정이 필요했습니다. 첫 결과물을 보니 아래쪽이 시커멓게 덮여 있어서 영상을 잘라낸 것처럼 보였거든요.

결과를 봤는데 수정 사항이 있네.
1. 하단 부분은 검은색으로 보이는 것으로 보여 자른 것 같은데, 자르기보다는
   블러 처리를 통해 자연스럽게 보여지도록 해주고
2. 글자는 흰색 글자에 검은색 테두리. 말이 나오는 순간에 색칠해지는 빨간색
   처리 말고 초록색으로 처리하되, 글자만 초록색으로 칠하게 해서 보여줘.
   글자의 패딩 부분 전체 칠하는 방식으로 하지 말고

검게 덮는 대신 흐리게 처리하니 훨씬 자연스러워졌습니다. 그런데 흐린 면적이 너무 넓었습니다.

블러 처리하는 면적이 너무 넓어

좁아지긴 했는데 여전히 제가 생각한 것보다 넓었습니다. 한 번 더 말했습니다.

확인해보았는데 블러 처리하는 부분이 아직도 넓어. 내가 말하는 건 글자가
나오는 부분만 정확하게 블러 처리를 해달라는 거였고, 영상 전환의 경우도
1초 2초 빠르게 되는 경우가 있는데 영상을 사용하는 경우는 최소 3초 정도는
사용하도록 한다

같은 요청을 세 번 했습니다. 처음엔 답답했는데, 돌아보니 문제는 AI가 아니라 제 설명이었습니다. 제 머릿속엔 "딱 글자 있는 띠만"이라는 그림이 있었는데, "너무 넓어"라는 말로는 그 그림이 전달되지 않았던 겁니다.

전체 화면을 한 장에 펼친 그림을 같이 보게 됐을 때 비로소 해결됐습니다. 서로 같은 걸 보면서 이야기하니 한 번에 통했습니다.

최종적으로 화면의 절반 가까이를 가리던 것이 한 자릿수 퍼센트까지 줄었습니다. 자막 스타일도 요청대로 — 흰 글자에 검은 테두리를 두르고, 말이 나오는 순간의 단어만 글자 색이 초록으로 바뀌게 했습니다. 글자 뒤에 색 박스를 깔지 않아 영상이 가려지지 않습니다.

데이터로 잡히지 않는 문제 해결

영상을 보다가 이상한 걸 발견했습니다. 중간쯤에서 화면이 0.1초 ~0.3초로 아주 짧게 넘어갔습니다.

이상했습니다. 컷 하나를 최소 3초 이상 쓰도록 이미 규칙을 넣어뒀거든요.

만든 영상을 보니 13~15초 사이에 화면 전환이 1초 미만의 짧은 영상이
2개 정도가 있는데, 아주 짧은 영상 전환 부분은 제거하고 다른 영상으로
적용하는 방안으로 해결해줄래? 관련해서 어떻게 작업할 건지 확인해줘

Claude의 진단이 정확했습니다. 컷 길이는 3초가 맞는데, 그 컷 안에 원본 영상 자체의 장면 전환이 들어있었던 겁니다.

제가 3초짜리 조각을 잘라 썼는데, 원본 영상이 그 3초 안에서 이미 다섯 번 장면을 바꾸고 있었습니다. 컷 길이만 재는 규칙으로는 절대 안 잡히는 문제였습니다.

그래서 컷 안에서 장면이 끊기지 않고 이어지는 길이를 측정하는 도구를 새로 만들어 소재를 전수 조사했습니다. 그 결과가 재미있었습니다.

다시 스캔했을 때 1초 미만 장면이 하나도 남지 않았습니다. 그리고 이 검사는 규칙으로 굳어서, 다음 제품에선 제가 눈으로 발견하기 전에 자동으로 걸립니다.

무료로 해결한 음성 및 효과음

영상이 나왔으니 소리를 넣을 차례였습니다.

먼저 유명한 음성 서비스인 일레븐랩스를 붙였는데, 무료 플랜에서 쓸 수 있는 목소리가 전부 영어권이었습니다. 원하는 한국어 홈쇼핑 톤을 내려면 결제가 필요했습니다.

그래서 다른 서비스인 TypeCast로 옮겼습니다. 무료로 쓸 수 있는 한국어 음성이 있었기 때문입니다. 목소리는 제가 직접 들어보고 골랐는데, 기준은 단순했습니다.

뭔가 킹받는 목소리라 사람들 관심을 끌 것 같았습니다.

참고로 Claude가 검색해서 추천한 1순위는 다른 목소리였습니다. 이런 판단은 데이터로 안 나오는 영역이더군요.

옮기고 나니 뜻밖의 이점도 따라왔습니다. 목소리 높낮이와 속도를 처음부터 조절할 수 있어서 후처리로 억지로 밀어올리지 않아도 됐고, 단어별 시간 정보가 나와서 자막 하이라이트가 정확히 맞아떨어졌습니다.

배경음은 Suno로 만들었습니다. Claude가 프롬프트 세 가지를 제안했는데, 그중 하나를 골라 생성했습니다. 프롬프트에 "사람 목소리 대역이 비어 있어야 한다"는 조건이 들어간 게 핵심이었습니다. 나레이션이 위에 얹히니까요.

효과음 7종은 전부 직접 합성했습니다. 외부 음원을 안 쓰니 라이선스 문제가 없습니다. 배경음의 조성까지 분석해서 음정이 있는 효과음을 거기 맞췄고, 말할 때 배경음이 부드럽게 낮아지는 처리도 넣었습니다.

그런데 완성본을 들어보니 균형이 안 맞았습니다.

sfx가 효과음이지? 관련 소리가 작아서 그런지 잘 안 들리고 bgm이 생각보다 큰 듯
배경음을 좀 더 줄여주고 sfx 좀 더 키워줘

두 번에 걸쳐 조정했습니다. 효과음 하나는 나레이션이 한창인 구간에 걸쳐 있어서, 말이 잠깐 쉬는 틈을 찾아 그 자리로 옮겼습니다.

이 지적들은 전부 완성본을 직접 재생해보고 나온 겁니다. 화면만 봐서는 절대 안 나왔을 것들이죠.

https://youtube.com/shorts/2jNjLSNeCyw?si=U2mTDXNtIVa7BPnb

자동화 워크플로의 완성

영상이 완성됐습니다. 보통 여기서 끝냅니다.

그런데 이번엔 한 줄을 더 말했습니다.

이제 여기까지 작업한 흐름을 skill화 하여 유튜브 쇼츠 워크플로우 만드는
방안에 대해서 플랜 좀

이 한 줄이 이번 작업에서 제일 값어치가 있었습니다.

Claude가 먼저 한 일은 재사용되는 것과 매번 새로 만들 것을 가르는 일이었습니다. 자막 검출, 장면 분석, 영상 전처리, 프로젝트 뼈대, 검수 절차는 어떤 제품에도 그대로 쓰입니다. 반면 어떤 장면을 고를지, 무슨 문구를 넣을지는 매번 새로 만들어야 합니다.

파이프라인과 검증 절차가 자산이고, 콘텐츠는 매번 새로 만든다.

이 구분이 명확해지자 무엇을 남길지가 저절로 정해졌습니다.

여기에 요청을 하나 더 얹었습니다.

다 적용해주고 서브 에이전트를 통해서 컨텍스트 최대한 절약하는 방향으로해주고, 모델도 고성능이 필요하지 않은 단순한 코딩 연결 작업의 경우는저렴한 모델로 사용할 수 있도록 해줘. 적용 전에 어떤 절차로 진행되는지 흐름도로 표현 좀 해줘

Claude가 작업을 여섯 갈래로 나눠 동시에 진행했습니다. 서로 다른 파일을 건드리는 것끼리 묶어 한꺼번에 돌리고, 같은 파일을 고쳐야 하는 것만 순서대로 처리했습니다. 단순 연결 작업은 저렴한 모델에, 설계와 문서는 중간 모델에 배분했습니다.

한 가지 더 좋았던 건 작성한 쪽과 검증한 쪽을 분리한 겁니다. "다 됐습니다"라는 보고를 그대로 받지 않고 직접 다시 확인했고, 그 과정에서 실제 문제 몇 개를 잡아냈습니다.

특히 이 대목이 인상적이었습니다. 이때 만든 자동 검수 도구가, 알려주지도 않은 미해결 문제를 스스로 찾아냈습니다. 효과음 하나가 잘 안 들린다는 걸 제가 말하지 않았는데도 도구가 짚어냈습니다. 사람이 기억해야 잡히던 게 이제 자동으로 걸립니다.

마지막으로 폴더를 정리했습니다.

지금 현재 프로젝트 결과가 나온 폴더가 정리가 안 되어있던데
생성날짜-대표태그명 이러한 방식으로 폴더를 생성해서 관리하도록 해줘.
어떻게 진행할 것인지 플랜 먼저 보여줘

여기서도 좋았던 건 지우기 전에 먼저 만들고 확인하는 순서를 지켰다는 점입니다. 되돌릴 수 없는 작업을 뒤로 미뤘고, 옮긴 파일이 원본과 완전히 같은지 확인한 뒤에야 중복본을 정리했습니다.

그리고 제품 하나가 자기 폴더 안에서 시작하고 끝나는 구조로 바꿨습니다. 다음 제품을 시작해도 자료가 섞이지 않습니다.

쇼츠 제작 자동화의 결과

자동화로 남긴 성과

Before

After

영상 제작

외주 또는 포기

촬영 없이 직접 제작

다음 제품

처음부터 다시

같은 워크플로 재실행

자막 제거

방법 자체를 몰랐음

자동 검출 후 해당 부분만 처리

짧은 전환

눈으로 봐야 발견

자동으로 걸러짐

효과음·배경음

라이선스 걱정

직접 합성 + 생성

검수

매번 눈으로

7종 자동 검사

결과물 정리

파일이 여기저기

폴더째 넘길 수 있는 패키지

완성된 쇼츠의 구성 요소

25초 세로 영상 1080×1920 — 한국어 자막·나레이션·배경음·효과음 포함
발행용 메타데이터 — 검색 데이터로 뽑은 태그, 제목 후보, 설명문
검수 기록 — 7종 자동 검사 결과
재현용 입력 스냅샷 — 나중에 같은 영상을 다시 만들 수 있는 설정값

이 넷이 한 폴더에 들어 있어서, 폴더째 넘기면 그대로 발행할 수 있습니다.

자동화의 한계와 개선점

두 번째 제품을 아직 안 만들어봐서 시간이 얼마나 줄어드는지는 측정하지 못했습니다. 다만 위 표에서 자동화된 항목들이 그대로 넘어가니, 매번 반복하던 부분은 확실히 사라집니다.

AI 활용 팁과 주의사항

효과적인 AI 활용법

1. 작업이 끝나면 "지금까지 한 과정을 스킬로 만들어줘"라고 한 줄 더 말하기

이게 이번 작업의 핵심입니다. 영상 한 편에서 끝났다면 다음 제품에서 똑같이 헤맸을 겁니다. 한 줄 추가로 결과물이 "완성품 하나"에서 "공장"으로 바뀌었습니다.

중요한 건 AI에게 무엇이 재사용되고 무엇이 매번 새로 만들어지는지 구분하게 하는 것이었습니다. 이 구분 없이 "전부 자동화해줘"라고 하면 매번 바뀌는 것까지 굳어버려서 오히려 쓸모없어집니다.

2. 검색은 그 물건의 원산지 언어로

한국어로 찾으면 이미 재가공된 것만 나옵니다. AI에게 번역을 시켜 검색어를 바꾸는 데 1분이면 되는데, 나온 결과의 질이 완전히 달랐습니다. 게다가 이 선택 덕분에 소재의 출처까지 역추적할 수 있었습니다.

3. "완료했습니다"를 믿지 말고 직접 확인하기

음성을 넣었다고 했는데 재생하니 무음이었습니다
컷을 3초로 맞췄다는데 화면은 팔랑팔랑 넘어갔습니다
효과음을 넣었다는데 잘 안 들렸습니다

전부 제가 직접 보고 들어서 찾은 겁니다. AI는 "작업을 수행했는지"는 알지만 "결과가 좋은지"는 모릅니다. 그 판단은 아직 사람 몫입니다.

4. 말로 안 되면 그림을 보게 하기

"블러가 너무 넓어"를 세 번 말했지만 안 됐고, 전체 화면을 한 장에 펼친 그림을 같이 보자 한 번에 됐습니다. 설명이 반복되면 표현을 바꾸기보다 서로 같은 걸 볼 방법을 찾는 게 빠릅니다.

5. 실행 전에 흐름도를 그리게 하기

큰 작업을 시작하기 전에 "어떤 절차로 진행할 건지 흐름도로 보여줘"라고 하면, 승인하기 전에 계획을 볼 수 있습니다. 실제로 이 단계에서 설명이 부족한 부분을 발견해 되물었고, 그 덕에 엉뚱한 방향으로 가지 않았습니다.

AI 활용 시 주의할 점

1. 화면만 보고 넘어가기

소리는 재생해봐야 압니다. 화면상으로는 완벽해 보여도 무음일 수 있습니다.

2. "좀 더", "너무" 같은 표현에 기대기

"너무 넓어", "좀 더 줄여줘"는 사람끼리도 잘 안 통하는 말입니다. 기준이 될 그림이나 예시를 같이 주는 게 훨씬 빠릅니다.

3. 결과물이 나왔다고 바로 끝내기

가장 아까운 게 이겁니다. 완성된 순간이 자동화하기 가장 좋은 타이밍입니다. 그때는 무엇이 반복됐고 무엇이 매번 달랐는지가 아직 머리에 남아 있으니까요. 며칠 지나면 그 기억이 사라집니다.

4. 계획 없이 큰 작업을 맡기기

"다 알아서 해줘"로 시작하면 중간에 방향이 어긋났을 때 되돌리기 어렵습니다. 흐름도를 먼저 받아보고 시작하면 그 자리에서 바로잡을 수 있습니다.

쇼츠 제작 자동화의 확장 가능성

이번 작업의 뼈대는 영상과 상관없이 똑같이 쓰입니다.

"잘된 사례를 모아서 → 공통점을 뽑고 → 그대로 따라 만들고 → 그 과정을 자동화한다"

보고서·제안서 — 통과된 제안서 여러 편을 분석해 공통 구조를 뽑고, 그 틀을 템플릿으로 굳히기
상세페이지 — 잘 팔리는 상품 페이지들의 구성 순서를 데이터로 확인하고 자기 상품에 적용
SNS 콘텐츠 — 반응 좋은 게시물의 첫 문장 패턴을 뽑아 재사용 가능한 형태로 정리
고객 응대 — 반복되는 문의 유형을 정리하고, 답변 생성 과정 자체를 워크플로로 만들기

핵심은 마지막 단계입니다. 앞의 셋까지만 하면 이번 한 번만 좋고, 네 번째를 해야 다음번이 쉬워집니다.

그리고 원산지 언어로 검색하는 팁은 어디서나 통합니다. 해외 제품·기술·자료를 찾을 때 AI에게 번역을 시켜 검색어를 바꿔보면, 한국어로는 안 나오던 것들이 나옵니다.

쇼츠 제작 자동화의 미래 계획

1. 다른 제품으로 두 번째 쇼츠 만들기

자동화가 진짜 되는지는 두 번째를 만들어봐야 압니다. 시간이 얼마나 줄었는지도 그때 나옵니다. 안 되는 부분이 나오면 그것도 수확입니다 — 재사용된다고 생각했던 게 사실은 아니었다는 뜻이니까요.

2. 영어·일본어 버전까지 한 번에

영상을 코드로 조립한 방식의 가장 큰 강점이 여기서 나옵니다. 화면 구성과 편집 타이밍은 그대로 두고 자막과 나레이션만 갈아끼우면 언어별 버전이 나옵니다. 편집 프로그램으로 만들었다면 언어마다 처음부터 다시 작업해야 했을 겁니다.

한 번 만든 영상을 세 개 시장에 내보낼 수 있다면, 이번 작업의 값어치가 세 배가 됩니다.

재사용 가능한 프롬프트 모음

프롬프트 1: 소재 검색어 최적화

[상품명]을 중국어(또는 해당 제품의 원산지 언어)로 번역해줘. 실제로 그 나라 사람들이 이 제품을 부를 때 쓰는 표현으로, 검색에 쓸 수 있는 짧은 단어 위주로 3~5개 뽑아줘.

[상품명] 자리에 본인 제품을 넣으세요. 나온 단어를 그대로 틱톡·유튜브 검색창에 넣으면 됩니다.

프롬프트 2: 성공 사례 분석

아래 [영상/게시물/페이지] 링크들을 분석해서 면밀하게 벤치마킹해줘. 성과 지표(조회수·공유율 등)를 같이 놓고 비교해서, 잘된 것과 안 된 것의 차이가 무엇인지 데이터로 알려줘. 마지막에 "그래서 우리는 무엇을 따라 해야 하는가"를 정리해줘.

[ ] 안을 본인 상황에 맞게 바꾸세요. 링크는 3~6개 정도가 적당합니다.

프롬프트 3: 작업 자동화 계획

여기까지 작업한 흐름을 스킬(자동화 워크플로)로 만들려고 해. 먼저 이번 작업에서 재사용 가능한 것과 매번 새로 만들어야 하는 것을 구분해서 정리해줘. 그다음 어떤 구조로 만들지 계획을 알려줘. 바로 만들지 말고 계획부터 보여줘.

작업이 끝난 직후에 쓰세요. 며칠 지나면 무엇이 반복됐는지 기억이 흐려집니다.

프롬프트 4: 작업 흐름도 요청

이 작업을 시작하기 전에 어떤 절차로 진행할 건지 흐름도로 보여줘. 각 단계에서 무엇을 하고, 왜 그 순서인지도 같이 적어줘. 내가 승인하면 그때 시작해.

오래 걸릴 것 같은 작업 앞에 붙이세요. 설명이 부족한 부분이 있으면 그 자리에서 되물으면 됩니다.

프롬프트 5: 결과 검증 요청

작업이 끝났다고 말하기 전에, 결과물이 실제로 의도대로 나왔는지 직접 확인해줘. "파일이 생성됐다"가 아니라 "내용이 맞다"를 확인하는 방법으로. 확인한 방법과 수치도 같이 알려줘.

"완료했습니다"만 믿고 넘어가는 걸 막아줍니다. 그래도 마지막엔 본인이 직접 보세요.

🔥<24기 AI 스터디> 10/2 오후 3시까지 신청·변경 가능 🔥

클로드 코드를 이용한 영상 쇼츠 제작 파이프라인 - AI 활용으로 효율 극대화