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Dev.toAI/ML
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Prompt 기반 단일 생성에서 Skill 기반 모듈형 파이프라인으로의 전환
Building an AI Short Video Generator: Why the Workflow Needs Skills, Not Just Prompts
AI 요약
Context
단일 Prompt에 의존한 AI 비디오 생성 방식은 운영 지식의 과부하로 인한 시스템 취약성 초래. 반복적인 콘텐츠 생산 과정에서 발생하는 FFmpeg 설정 오류, 캡션 위치 이탈, 플랫폼 규격 미준수 등 복잡한 Failure Mode 제어 불가능.
Technical Solution
- Monolithic Prompt 구조를 개별 책임 경계가 명확한 Skill Stack 구조로 분리 설계
- Research, Script, Voice, Caption, Assembly, Upload 각 단계별 독립적 입출력 계약(Contract) 정의
- Render 후 ffprobe 등을 활용한 파일 규격, 오디오 스트림, 코덱 준수 여부의 자동 Validation 로직 구현
- 비정형 Prose 형태의 스크립트를 Visual Beat가 포함된 JSON 구조체로 변환하여 Renderer의 결정론적 동작 보장
- 단순 API 응답 확인이 아닌 최종 발행 페이지의 Public URL 확인을 통한 End-to-End 검증 프로세스 도입
- Full Auto-Publishing 전 로컬 검토 폴더를 통한 인간 개입(Human-in-the-loop) 기반의 단계적 자동화 전략 채택
실천 포인트
- AI Agent 설계 시 거대 Prompt 대신 기능별로 분리된 Skill 단위의 모듈화 적용 여부 검토 - 각 생성 단계 직후 해당 단계의 결과물이 다음 단계의 요구사항을 충족하는지 확인하는 Validation 레이어 배치 - 비정형 텍스트 출력을 지양하고 JSON 등 구조화된 데이터 포맷을 통해 시스템 간 인터페이스 규격화 - 외부 API 연동 시 단순 HTTP 상태 코드 확인을 넘어 실제 리소스 생성 여부를 확인하는 최종 검증 단계 추가