AI Media Skills

CLI-JAW에는 이미지, 영상, 오디오, 디자인 에셋을 생성하고 편집하고 처리하는 13개의 스킬이 내장되어 있습니다. 이 스킬들은 DALL-E, Sora, fal.ai, Hugging Face 등 외부 AI 서비스를 자연어 명령으로 감싸서 터미널을 벗어나지 않고도 미디어를 제작할 수 있게 해줍니다.

스킬 카탈로그

이미지 생성

imagegen 스킬은 이미지를 만드는 주요 진입점입니다. 모델 설정에 따라 DALL-E 3 또는 gpt-image-1에 위임합니다.

# 기본 생성
/imagegen a cyberpunk cityscape at night, neon lights reflecting on wet streets

# 매개변수 지정
/imagegen --size 1792x1024 --quality hd a photo-realistic coral reef

# nano-banana-pro로 빠른 초안 생성
/nano-banana-pro quick sketch of a robot barista

imagegen 매개변수

이미지 편집

fal-image-edit 스킬은 생성 후 편집을 담당합니다: 영역 인페인팅, 캔버스 확장, 스타일 트랜스퍼, 배경 제거 등을 처리합니다.

# 배경 제거
/fal-image-edit --task remove-bg input.png

# 영역 인페인팅 (프롬프트에서 마스크 자동 감지)
/fal-image-edit --task inpaint --prompt "replace the car with a bicycle" photo.jpg

# 스타일 트랜스퍼
/fal-image-edit --task style-transfer --style "oil painting" photo.jpg

영상 생성

sora 스킬은 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 OpenAI Sora를 사용하여 짧은 영상 클립을 생성합니다.

# 텍스트-to-영상
/sora a timelapse of flowers blooming in a meadow --duration 5s

# 이미지-to-영상 (정지 이미지 애니메이션화)
/sora --input cover.png --prompt "gentle camera zoom out" --duration 3s

sora 매개변수

오디오: 음성 합성과 전사

두 개의 상호보완적인 스킬이 오디오 파이프라인을 처리합니다: speech는 텍스트를 음성 오디오로 변환하고, transcribe는 오디오/영상을 타임스탬프가 포함된 텍스트로 변환합니다.

# 텍스트 음성 합성
/speech "Welcome to CLI-JAW. Your daily briefing is ready." --voice alloy

# 커스텀 속도와 형식으로 음성 합성
/speech --voice nova --speed 1.2 --format mp3 "오늘의 할 일을 알려드리겠습니다."

# 오디오 전사
/transcribe meeting-recording.m4a --format srt

# 언어 힌트를 지정하여 영상 전사
/transcribe presentation.mp4 --language ko --format vtt

speech 매개변수

transcribe 매개변수

Hugging Face 파이프라인

세 개의 스킬이 Hugging Face 생태계를 감싸서 CLI에서 직접 추론, 평가, 학습을 수행할 수 있게 합니다.

# 특정 모델로 추론 실행
/hugging-face-cli --model stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 \
  --task text-to-image "a serene japanese garden"

# 모델 평가
/hugging-face-evaluation --model bert-base-uncased \
  --benchmark glue --split validation

# LoRA로 파인튜닝
/hugging-face-model-trainer --base meta-llama/Llama-3-8B \
  --dataset ./training-data.jsonl \
  --method lora --epochs 3 --lr 2e-4

지원하는 작업 유형

제너러티브 아트와 디자인

네 개의 스킬이 알고리즘 패턴부터 완전한 디자인 토큰 시스템까지 디자인 워크플로를 다룹니다.

algorithmic-art

코드 기반 비주얼 아트를 생성합니다: 프랙탈, 보로노이 다이어그램, L-시스템, 플로 필드, 수학적 서피스 등을 지원합니다.

# 프랙탈 생성
/algorithmic-art --type mandelbrot --palette ocean --size 2048x2048

# 플로 필드 시각화
/algorithmic-art --type flowfield --seed 42 --particles 5000

canvas-design

텍스트, 도형, 이미지를 캔버스에 합성합니다. 소셜 미디어 그래픽, 배너, 썸네일 제작에 유용합니다.

# 소셜 미디어 배너 생성
/canvas-design --size 1200x630 \
  --background "linear-gradient(135deg, #667eea, #764ba2)" \
  --text "Product Launch" --font-size 64

atlas

여러 이미지를 최적화된 스프라이트 시트와 텍스처 아틀라스로 패킹하고, JSON 메타데이터를 함께 생성합니다.

# 아이콘을 스프라이트 시트로 패킹
/atlas --input ./icons/ --output spritesheet.png --padding 2

# 메타데이터와 함께 생성
/atlas --input ./frames/ --output atlas.png --meta atlas.json

theme-factory

시드 색상, 이미지 또는 컨셉에서 완전한 컬러 시스템을 생성합니다. CSS 커스텀 프로퍼티, Tailwind 설정, 디자인 토큰으로 출력합니다.

# 시드 색상에서 생성
/theme-factory --seed "#4F46E5" --mode both --format css

# 이미지에서 생성
/theme-factory --from-image hero.jpg --format tailwind

# 컨셉에서 생성
/theme-factory --concept "warm autumn forest" --format tokens

출력 처리

모든 미디어 스킬은 일관된 출력 패턴을 따릅니다:

• 파일 출력 -- 생성된 파일은 --output 디렉토리에 저장됩니다 (기본값: ./output)
• 인라인 미리보기 -- Electron 데스크톱 앱이나 Web UI에서 실행 중일 때 이미지가 인라인으로 표시됩니다
• 클립보드 -- --copy를 전달하면 출력 파일 경로가 시스템 클립보드에 복사됩니다
• 파이프 호환 -- 모든 스킬은 체이닝을 위해 출력 파일 경로를 stdout으로 출력합니다

# 생성 후 편집으로 체이닝
/imagegen "a forest cabin" | xargs -I {} /fal-image-edit --task style-transfer --style "watercolor" {}

# 생성 후 바로 열기
/imagegen "sunset over the ocean" && open ./output/latest.png

설정

API 키와 기본값은 ~/.cli-jaw/config.yaml 또는 환경 변수를 통해 설정합니다:

# config.yaml
skills:
  imagegen:
    default_model: gpt-image-1
    default_quality: hd
    output_dir: ~/Pictures/cli-jaw
  sora:
    default_duration: 5s
    default_resolution: 1080p
  speech:
    default_voice: nova
  transcribe:
    default_format: srt
    default_language: ko

# 환경 변수
export OPENAI_API_KEY="sk-..."       # imagegen, sora, speech, transcribe
export FAL_KEY="fal-..."             # nano-banana-pro, fal-image-edit
export HF_TOKEN="hf_..."            # hugging-face-* 스킬