gongnyang/gongnyang-prompt-kit

해결하는 문제

이 프로젝트는 gpt-image-2 모델을 위한 고품질의 프로덕션 준비된 프롬프트로 모호한 단일 문장 이미지 생성 요청을 변환하는 구조화된 시스템을 제공합니다. 일반적인 함정인 '초보자 프롬프트'(일반적인 결과를 초래함)와 현대 모델에서 노이즈를 유발하는 오래된 Stable Diffusion(SD) 용어 사용을 방지합니다.

작동 방식

이 키트는 프롬프트의 '컴파일러'로 작동합니다. 사용자의 모호한 요청을 특정 전문 패턴(C1-C12, TP1-TP17, P1-P12 등)으로 라우팅하고, 세부 참조 파일을 가져와 정확한 프롬프트를 생성합니다.

핵심 메커니즘:

• 라우팅 테이블: 요청을 특정 카테고리(C1-C12), 타이포그래피 포스터 패턴(TP1-TP17), 또는 프로모션 자료(P1-P12)로 매핑합니다.
• 검증 게이트: Node.js 스크립트(check_prompt.mjs)는 허용된 용어의 화이트리스트를 기반으로 프롬프트를 검사하여 생성 전에 금지된 음성 프롬프트나 잘못된 비율이 사용되지 않도록 합니다.
• 엄격한 규칙: 음성 프롬프트 대신 긍정적 설명 사용, 특정 HEX 색상 팔레트 사용, 결과 기반 설명(예: 특정 카메라 모델 이름 대신 '얕은 심도')을 강제합니다.

대상 사용자

복잡한 프롬프트를 수동으로 설계하지 않고도 프로페셔널 수준의 시각 자산(포스터, 키 아트, 에디토리얼 사진)을 원하는 Claude Code 및 gpt-image-2 사용자.

주요 특징

• 포괄적인 라이브러리: 영화 키 아트, 타이포그래피 레이아웃, 프로모션 디자인 패턴을 위한 방대한 프리셋 포함.
• uma 검증기: 모델에 도달하기 전에 'SD 스타일' 노이즈와 크기 잠금 위반을 탐지하는 내장 도구.
• 프로페셔널 워크플로우: Claude Code의 스킬로 직접 통합되어, 대략적인 아이디어에서 검증된 프롬프트로의 원활한 전환 가능.
• 결과 중심 프롬프트 작성: 모호한 형용사 대신 구체적인 시각적 설명과 수치(HEX, 켈빈)에 초점을 맞춥니다.