Skill: sang-su0916/gajago-sns (version 1.0.1)

--- name: gajago-sns description: 경기도교육청 취창업지원센터 SNS 콘텐츠 자동 생성. /가자고 명령어로 텍스트/키워드/이미지를 입력하면 인스타그램, 페이스북, 밴드용 카피 + 이미지 + 20초 영상을 자동 생성. Trigger on /가자고 command. --- # 가자고 SNS 자동화 스킬 경기도교육청 취창업지원센터 홍보 콘텐츠를 자동 생성하는 스킬. ## 트리거 - `/가자고 [내용]` — 텍스트/키워드로 SNS 콘텐츠 생성 - `/가자고` (내용 없음) — 웹앱 열기 ## 브랜드 아이덴티티 - 기관명: 경기도교육청 취창업지원센터 - 주 컬러: #FF5733 (코랄), #1A2E5A (네이비), #6DCC5A (라임) - 폰트: Pretendard (한글), Space Grotesk (영문) - 채널: 인스타그램 피드(1080×1080), 페이스북(1200×630), 밴드(1080×1080) ### 채널별 카피 톤 가이드 - **인스타그램**: 짧고 임팩트 있는 문장. 핵심 한 줄 + 이모지 + 해시태그 풍부. 세부 정보는 최소화하되 핵심 수치와 의미는 포함. - **페이스북**: 정보 중심 기사체. 배경 설명, 참석자, 향후 계획까지 상세히 서술. ■ 기호로 섹션 구분. - **밴드**: "안녕하세요, 경기도교육청 취창업지원센터입니다." 인사로 시작. 커뮤니티 친근 톤. ▶ 기호로 항목 구분. 마무리에 관심 요청. ## 실행 흐름 ### 1단계: 입력 파싱 - 슬래시 명령어 뒤 텍스트를 콘텐츠 소스로 사용 - 첨부 이미지가 있으면 → 나노바나나로 사진 오버레이 합성 - 첨부 이미지가 없으면 → 나노바나나로 AI 이미지 생성 - 텍스트만 있으면 → 카피라이팅만 생성 ### 2단계: Gemini API로 카피 생성 ```bash # 웹앱 API 호출 curl -s -X POST http://localhost:3000/api/copy \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "[입력내용]", "channels": ["instagram-feed", "facebook", "band"] }' ``` 웹앱이 꺼져있으면 먼저 실행: ```bash cd /Users/isangsu/.openclaw/workspace/artifacts/gajago-sns && npm run dev > /tmp/gajago-dev.log 2>&1 & sleep 4 ``` ### 3단계: 이미지 생성 #### A. 첨부 사진이 있을 때 (사진 + 오버레이 합성) 나노바나나 스킬 사용 — 실제 사진 위에 세련된 텍스트 오버레이: ```bash GEMINI_API_KEY=AIzaSyDxmCkHR-aBXJsGUpGlS36CPywynors0vM \ uv run ~/.openclaw/workspace/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \ --prompt "[채널별 오버레이 프롬프트 - 아래 참조]" \ --input-image "[첨부파일경로]" \ --filename "YYYY-MM-DD-gajago-[채널].png" \ --resolution 4K ``` **채널별 오버레이 프롬프트 템플릿:** 인스타그램: ``` World-class Korean editorial designer. Keep the photo as main subject with cinematic color grade. Add premium overlay: top-left coral badge '[배지텍스트]', bottom dark navy gradient (60% opacity), coral accent line, white bold Korean title '[타이틀]', light gray subtitle '[서브]', date '[날짜]'. Apple product launch aesthetic. Zero cartoon elements. Editorial magazine quality. ``` 페이스북: ``` Premium Facebook landscape post. Two-column: left 40% deep navy panel with white Korean text '[타이틀]' ExtraBold, coral divider, '[서브]' details, coral badge '[배지]'. Right 60%: the actual photo with edge blend. Bloomberg/FT editorial style. ``` 밴드: ``` Premium Korean Band community post. Photo as hero with warm cinematic grade. Top frosted glass bar: '[기관명]' white bold. Bottom gradient: coral badge '[배지]', white ExtraBold '[타이틀]', subtitle '[서브]', 3 checkmark items. Warm, trustworthy, premium magazine style. ``` #### B. 첨부 사진이 없을 때 (AI 이미지 생성) ```bash GEMINI_API_KEY=AIzaSyDxmCkHR-aBXJsGUpGlS36CPywynors0vM \ uv run ~/.openclaw/workspace/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \ --prompt "Professional Korean government SNS poster. [내용]. Navy #1A2E5A, Coral #FF5733, Lime #6DCC5A. Modern editorial style." \ --filename "YYYY-MM-DD-gajago-[채널].png" \ --resolution 2K ``` ### 4단계: 영상 생성 (사진 있을 때) Python 스크립트로 20초 슬라이드쇼 영상 생성: ```bash python3 /Users/isangsu/.openclaw/workspace/skills/gajago-sns/scripts/make_video.py \ --photos "[사진경로들 쉼표구분]" \ --scenes "[장면텍스트 JSON]" \ --output "/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound/YYYY-MM-DD-gajago-video.mp4" ``` ### 5단계: 결과 전달 - 이미지 3장 (인스타/페이스북/밴드) → 텔레그램으로 전송 - 카피 텍스트 → 채널별 정리해서 메시지로 전송 - 영상 → Finder 폴더 열기 (파일 크기 커서 텔레그램 직접 전송 대신) - 저장 위치 안내: `/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound/` ## 출력 파일명 규칙 - `YYYY-MM-DD-gajago-instagram.png` - `YYYY-MM-DD-gajago-facebook.png` - `YYYY-MM-DD-gajago-band.png` - `YYYY-MM-DD-gajago-video.mp4` - `YYYY-MM-DD-gajago-카피.txt` ## 환경변수 - [REDACTED_SECRET] - 웹앱: `http://localhost:3000` (gajago-sns Next.js 앱) - 웹앱 경로: `/Users/isangsu/.openclaw/workspace/artifacts/gajago-sns/` ## 웹앱 직접 접속 - 로컬: http://localhost:3000 - 배우자분 사용: Vercel 배포 후 URL 공유 ## 원문 충실도 규칙 (필수) - **입력 텍스트에 있는 정보만 사용한다.** 원문에 없는 장소명, 기관 약칭, 수식어, 통계 등을 추가하지 않는다. - 고유명사, 날짜, 숫자, 직함은 입력 원문의 표기를 그대로 따른다. 임의로 약칭(예: KOSA)을 만들거나, 원문에 없는 위치 정보(예: "본사")를 추가하지 않는다. - 이전에 생성한 다른 콘텐츠의 문구, 수치, 표현을 현재 입력에 혼입하지 않는다. 매번 오직 현재 입력 텍스트만 참조한다. - 원문의 핵심 정보(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 향후계획)를 빠짐없이 카피에 반영한다. - 해시태그의 고유명사도 원문에서 가져온다. 원문에 없는 약칭이나 신조어를 해시태그로 만들지 않는다. ### 출력 전 자기검증 (카피 완성 후 반드시 확인) 1. 카피에 사용된 기관명·인명·날짜·숫자를 입력 원문과 대조 → 불일치 시 수정 2. 입력에 없는 단어(약칭, 위치, 수식어)가 추가되지 않았는지 확인 3. 3채널 모두 핵심 정보(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜)가 포함되었는지 확인 4. 인스타→이모지+해시태그, 페이스북→■섹션+기사체, 밴드→인사+▶항목 톤이 맞는지 확인 ## 주의사항 - 실제 인물 사진 있으면 반드시 사진 기반으로 제작 (AI 생성보다 훨씬 퀄리티↑) - 이미지 3채널 병렬 생성 (`&` 백그라운드) - 생성 완료 후 Finder에서 폴더 자동 오픈 - 배경음악: `/tmp/gajago-bgm-new.mp3` 우선 사용 (없으면 SoundHelix Song-8 다운로드) ```bash curl -L "https://www.soundhelix.com/examples/mp3/SoundHelix-Song-8.mp3" -o /tmp/gajago-bgm-new.mp3 ``` - 텍스트 오버레이: 화면 **하단** 배치 (bottom_margin=52, 하단 30% 그라데이션) - 영상 스크립트: `scripts/make_video.py` (v3 — 하단 텍스트 + 밝은 BGM 반영)

path: _meta.json
content: {
  "name": "gajago-sns",
  "version": "1.0.0",
  "description": "경기도교육청 취창업지원센터 SNS 콘텐츠 자동 생성. /가자고 명령어로 인스타/페이스북/밴드 카피+이미지+영상 자동 제작.",
  "author": "claw",
  "triggers": ["/가자고"]
}


path: autoresearch-gajago-sns/changelog.md
content: # Autoresearch Changelog — gajago-sns

> 최적화 대상: 가자고 SNS 콘텐츠 자동 생성 스킬
> 시작: 2026-03-27
> 목표: 원문 충실도 향상, 날조 방지, 기존 콘텐츠 독립성 확보

---

## Experiment 0 — baseline

**Score:** 24/25 (96.0%)
**Change:** 없음 — 원본 SKILL.md 그대로
**Result:** E1(원문충실도) 1회 실패 — Run 5에서 원문에 없는 "본사" 추가. 나머지 4개 eval 전원 pass.
**Failing outputs:** 원문에 없는 위치 정보("본사") 임의 추가 패턴

---

## Experiment 1 — keep

**Score:** 25/25 (100.0%)
**Change:** `## 원문 충실도 규칙 (필수)` 섹션 신규 추가 — 원문에 없는 정보 추가 금지, 약칭 임의 생성 금지, 이전 콘텐츠 혼입 금지, 핵심정보 누락 금지 규칙 명시
**Reasoning:** Baseline에서 유일한 실패가 원문에 없는 단어("본사") 추가였음. 명시적 규칙으로 이 패턴을 차단 기대.
**Result:** E1(원문충실도) 5/5로 개선 (baseline 4/5). 전체 100% 달성. "본사", "KOSA" 등 원문에 없는 단어 추가 패턴 완전히 소멸.
**Failing outputs:** 없음

---

## Experiment 2 — keep

**Score:** 25/25 (100.0%)
**Change:** `### 채널별 카피 톤 가이드` 추가 — 인스타(짧고 임팩트+이모지+해시태그), 페이스북(정보 중심 기사체+■섹션), 밴드(인사+커뮤니티 친근 톤+▶항목)
**Reasoning:** Exp1에서 3채널이 비슷한 톤으로 나온 패턴 개선. 채널별 톤 가이드 명시로 차별화 유도.
**Result:** 100% 유지. 채널별 톤 차별화가 뚜렷해짐. 인스타에 이모지/짧은 문장, 페이스북에 ■ 기호+상세 서술, 밴드에 "안녕하세요" 인사+▶ 기호 일관 적용.
**Failing outputs:** 없음

---

## Experiment 3 — keep

**Score:** 25/25 (100.0%)
**Change:** `### 출력 전 자기검증` 체크리스트 추가 — 카피 완성 후 4단계 검증 (기관명/인명/날짜 대조, 추가단어 확인, 핵심정보 누락 확인, 채널 톤 확인)
**Reasoning:** 100%를 유지하면서 향후 다양한 입력에서도 안정적으로 작동하도록 방어적 체크리스트 추가.
**Result:** 100% 유지. 3회 연속 95%+ 달성으로 종료 조건 충족.
**Failing outputs:** 없음

---

## 최종 요약

- **Baseline**: 24/25 (96.0%) → **Final**: 25/25 (100.0%)
- **총 실험**: 4회 (baseline + 3 mutations), **모두 keep**
- **핵심 개선 3가지**:
  1. 원문 충실도 규칙 — 원문에 없는 단어/약칭 추가 완전 차단
  2. 채널별 카피 톤 가이드 — 인스타/페이스북/밴드 톤 차별화
  3. 출력 전 자기검증 체크리스트 — 방어적 품질 관리



path: autoresearch-gajago-sns/dashboard.html
content: <!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Autoresearch Dashboard — gajago-sns</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.1/dist/chart.umd.min.js"></script>
<style>
  * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
  body { font-family: -apple-system, 'Pretendard', sans-serif; background: #f8f9fa; color: #1a1a2e; padding: 24px; }
  .header { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 24px; }
  .header h1 { font-size: 22px; font-weight: 700; }
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  .card { background: white; border-radius: 12px; padding: 20px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.08); }
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  .card-value.green { color: #059669; }
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  .card-value.coral { color: #FF5733; }
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  .chart-container h2 { font-size: 16px; margin-bottom: 16px; }
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  table { width: 100%; border-collapse: collapse; }
  th { text-align: left; padding: 10px 12px; font-size: 12px; color: #6b7280; border-bottom: 2px solid #e5e7eb; text-transform: uppercase; }
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  .eval-bar { height: 8px; border-radius: 4px; background: #e5e7eb; overflow: hidden; }
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  .eval-row { display: flex; align-items: center; gap: 12px; padding: 8px 0; }
  .eval-name { width: 160px; font-size: 13px; font-weight: 500; }
  .eval-bar-wrap { flex: 1; }
  .eval-pct { width: 50px; text-align: right; font-size: 13px; font-weight: 600; }
  .refresh-note { text-align: center; color: #9ca3af; font-size: 12px; margin-top: 16px; }
</style>
</head>
<body>
<div class="header">
  <h1>Autoresearch: gajago-sns</h1>
  <span class="status-badge status-running" id="statusBadge">Loading...</span>
</div>

<div class="cards">
  <div class="card">
    <div class="card-label">Baseline</div>
    <div class="card-value" id="baselineScore">-</div>
  </div>
  <div class="card">
    <div class="card-label">Best Score</div>
    <div class="card-value green" id="bestScore">-</div>
  </div>
  <div class="card">
    <div class="card-label">Experiments</div>
    <div class="card-value blue" id="totalExp">0</div>
  </div>
  <div class="card">
    <div class="card-label">Current</div>
    <div class="card-value coral" id="currentExp">0</div>
  </div>
</div>

<div class="chart-container">
  <h2>Score Progression</h2>
  <canvas id="chart" height="80"></canvas>
</div>

<div class="two-col">
  <div class="chart-container">
    <h2>Experiment Log</h2>
    <table>
      <thead><tr><th>#</th><th>Score</th><th>Pass Rate</th><th>Status</th><th>Description</th></tr></thead>
      <tbody id="expTable"></tbody>
    </table>
  </div>
  <div class="chart-container">
    <h2>Eval Breakdown</h2>
    <div id="evalBreakdown"></div>
  </div>
</div>

<div class="refresh-note">Auto-refreshes every 10 seconds</div>

<script>
let chart = null;

// Inline data (file:// protocol doesn't support fetch)
const INLINE_DATA = {
  "skill_name": "gajago-sns",
  "status": "complete",
  "current_experiment": 3,
  "baseline_score": 96.0,
  "best_score": 100.0,
  "experiments": [
    {"id": 0, "score": 24, "max_score": 25, "pass_rate": 96.0, "status": "baseline", "description": "original skill — no changes"},
    {"id": 1, "score": 25, "max_score": 25, "pass_rate": 100.0, "status": "keep", "description": "added 원문 충실도 규칙 — no fabrication, source-only terms"},
    {"id": 2, "score": 25, "max_score": 25, "pass_rate": 100.0, "status": "keep", "description": "added 채널별 카피 톤 가이드 — Insta/FB/Band tone differentiation"},
    {"id": 3, "score": 25, "max_score": 25, "pass_rate": 100.0, "status": "keep", "description": "added 출력 전 자기검증 checklist — 4-point verification"}
  ],
  "eval_breakdown": [
    {"name": "원문 충실도", "pass_count": 19, "total": 20},
    {"name": "날조 없음", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "입력 핵심정보 반영", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "기존 콘텐츠 독립성", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "채널 포맷 준수", "pass_count": 20, "total": 20}
  ]
};

async function fetchData() {
  try {
    const r = await fetch('results.json?t=' + Date.now());
    return await r.json();
  } catch(e) { return INLINE_DATA; }
}

function render(data) {
  if (!data) return;

  // Status
  const badge = document.getElementById('statusBadge');
  badge.textContent = data.status === 'running' ? `Running experiment ${data.current_experiment}...` : 'Complete';
  badge.className = 'status-badge ' + (data.status === 'running' ? 'status-running' : 'status-complete');

  // Cards
  document.getElementById('baselineScore').textContent = data.baseline_score.toFixed(1) + '%';
  document.getElementById('bestScore').textContent = data.best_score.toFixed(1) + '%';
  document.getElementById('totalExp').textContent = data.experiments.length;
  document.getElementById('currentExp').textContent = data.current_experiment;

  // Chart
  const labels = data.experiments.map(e => '#' + e.id);
  const scores = data.experiments.map(e => e.pass_rate);
  const colors = data.experiments.map(e => e.status === 'keep' ? '#059669' : e.status === 'baseline' ? '#2563eb' : '#ef4444');

  if (chart) chart.destroy();
  const ctx = document.getElementById('chart').getContext('2d');
  chart = new Chart(ctx, {
    type: 'line',
    data: {
      labels,
      datasets: [{
        label: 'Pass Rate %',
        data: scores,
        borderColor: '#2563eb',
        backgroundColor: 'rgba(37,99,235,0.1)',
        fill: true,
        tension: 0.3,
        pointBackgroundColor: colors,
        pointRadius: 6,
        pointBorderWidth: 2,
        pointBorderColor: '#fff'
      }]
    },
    options: {
      scales: { y: { min: 0, max: 100, ticks: { callback: v => v + '%' } } },
      plugins: { legend: { display: false } }
    }
  });

  // Table
  const tbody = document.getElementById('expTable');
  tbody.innerHTML = data.experiments.map(e => `
    <tr>
      <td>${e.id}</td>
      <td>${e.score}/${e.max_score}</td>
      <td>${e.pass_rate.toFixed(1)}%</td>
      <td><span class="tag tag-${e.status}">${e.status}</span></td>
      <td>${e.description}</td>
    </tr>
  `).join('');

  // Eval breakdown
  const evalDiv = document.getElementById('evalBreakdown');
  evalDiv.innerHTML = data.eval_breakdown.map(ev => {
    const pct = ev.total > 0 ? (ev.pass_count / ev.total * 100) : 0;
    return `
      <div class="eval-row">
        <div class="eval-name">${ev.name}</div>
        <div class="eval-bar-wrap"><div class="eval-bar"><div class="eval-fill" style="width:${pct}%"></div></div></div>
        <div class="eval-pct">${pct.toFixed(0)}%</div>
      </div>
    `;
  }).join('');
}

async function tick() {
  const data = await fetchData();
  render(data);
}

tick();
setInterval(tick, 10000);
</script>
</body>
</html>


path: autoresearch-gajago-sns/gajago-sns-v2.md
content: ---
name: gajago-sns
description: 경기도교육청 취창업지원센터 SNS 콘텐츠 자동 생성. /가자고 명령어로 텍스트/키워드/이미지를 입력하면 인스타그램, 페이스북, 밴드용 카피 + 이미지 + 20초 영상을 자동 생성. Trigger on /가자고 command.
---

# 가자고 SNS 자동화 스킬

경기도교육청 취창업지원센터 홍보 콘텐츠를 자동 생성하는 스킬.

## 트리거
- `/가자고 [내용]` — 텍스트/키워드로 SNS 콘텐츠 생성
- `/가자고` (내용 없음) — 웹앱 열기

## 브랜드 아이덴티티
- 기관명: 경기도교육청 취창업지원센터
- 주 컬러: #FF5733 (코랄), #1A2E5A (네이비), #6DCC5A (라임)
- 폰트: Pretendard (한글), Space Grotesk (영문)
- 채널: 인스타그램 피드(1080×1080), 페이스북(1200×630), 밴드(1080×1080)

### 채널별 카피 톤 가이드
- **인스타그램**: 짧고 임팩트 있는 문장. 핵심 한 줄 + 이모지 + 해시태그 풍부. 세부 정보는 최소화하되 핵심 수치와 의미는 포함.
- **페이스북**: 정보 중심 기사체. 배경 설명, 참석자, 향후 계획까지 상세히 서술. ■ 기호로 섹션 구분.
- **밴드**: "안녕하세요, 경기도교육청 취창업지원센터입니다." 인사로 시작. 커뮤니티 친근 톤. ▶ 기호로 항목 구분. 마무리에 관심 요청.

## 실행 흐름

### 1단계: 입력 파싱
- 슬래시 명령어 뒤 텍스트를 콘텐츠 소스로 사용
- 첨부 이미지가 있으면 → 나노바나나로 사진 오버레이 합성
- 첨부 이미지가 없으면 → 나노바나나로 AI 이미지 생성
- 텍스트만 있으면 → 카피라이팅만 생성

### 2단계: Gemini API로 카피 생성
```bash
# 웹앱 API 호출
curl -s -X POST http://localhost:3000/api/copy \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "[입력내용]",
    "channels": ["instagram-feed", "facebook", "band"]
  }'
```

웹앱이 꺼져있으면 먼저 실행:
```bash
cd /Users/isangsu/.openclaw/workspace/artifacts/gajago-sns && npm run dev > /tmp/gajago-dev.log 2>&1 &
sleep 4
```

### 3단계: 이미지 생성

#### A. 첨부 사진이 있을 때 (사진 + 오버레이 합성)
나노바나나 스킬 사용 — 실제 사진 위에 세련된 텍스트 오버레이:
```bash
GEMINI_API_KEY=AIzaSyDxmCkHR-aBXJsGUpGlS36CPywynors0vM \
uv run ~/.openclaw/workspace/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \
  --prompt "[채널별 오버레이 프롬프트 - 아래 참조]" \
  --input-image "[첨부파일경로]" \
  --filename "YYYY-MM-DD-gajago-[채널].png" \
  --resolution 4K
```

**채널별 오버레이 프롬프트 템플릿:**

인스타그램:
```
World-class Korean editorial designer. Keep the photo as main subject with cinematic color grade.
Add premium overlay: top-left coral badge '[배지텍스트]', bottom dark navy gradient (60% opacity),
coral accent line, white bold Korean title '[타이틀]', light gray subtitle '[서브]', date '[날짜]'.
Apple product launch aesthetic. Zero cartoon elements. Editorial magazine quality.
```

페이스북:
```
Premium Facebook landscape post. Two-column: left 40% deep navy panel with white Korean text
'[타이틀]' ExtraBold, coral divider, '[서브]' details, coral badge '[배지]'. 
Right 60%: the actual photo with edge blend. Bloomberg/FT editorial style.
```

밴드:
```
Premium Korean Band community post. Photo as hero with warm cinematic grade.
Top frosted glass bar: '[기관명]' white bold. Bottom gradient: coral badge '[배지]',
white ExtraBold '[타이틀]', subtitle '[서브]', 3 checkmark items.
Warm, trustworthy, premium magazine style.
```

#### B. 첨부 사진이 없을 때 (AI 이미지 생성)
```bash
GEMINI_API_KEY=AIzaSyDxmCkHR-aBXJsGUpGlS36CPywynors0vM \
uv run ~/.openclaw/workspace/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \
  --prompt "Professional Korean government SNS poster. [내용]. Navy #1A2E5A, Coral #FF5733, Lime #6DCC5A. Modern editorial style." \
  --filename "YYYY-MM-DD-gajago-[채널].png" \
  --resolution 2K
```

### 4단계: 영상 생성 (사진 있을 때)
Python 스크립트로 20초 슬라이드쇼 영상 생성:

```bash
python3 /Users/isangsu/.openclaw/workspace/skills/gajago-sns/scripts/make_video.py \
  --photos "[사진경로들 쉼표구분]" \
  --scenes "[장면텍스트 JSON]" \
  --output "/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound/YYYY-MM-DD-gajago-video.mp4"
```

### 5단계: 결과 전달
- 이미지 3장 (인스타/페이스북/밴드) → 텔레그램으로 전송
- 카피 텍스트 → 채널별 정리해서 메시지로 전송
- 영상 → Finder 폴더 열기 (파일 크기 커서 텔레그램 직접 전송 대신)
- 저장 위치 안내: `/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound/`

## 출력 파일명 규칙
- `YYYY-MM-DD-gajago-instagram.png`
- `YYYY-MM-DD-gajago-facebook.png`
- `YYYY-MM-DD-gajago-band.png`
- `YYYY-MM-DD-gajago-video.mp4`
- `YYYY-MM-DD-gajago-카피.txt`

## 환경변수
- [REDACTED_SECRET]
- 웹앱: `http://localhost:3000` (gajago-sns Next.js 앱)
- 웹앱 경로: `/Users/isangsu/.openclaw/workspace/artifacts/gajago-sns/`

## 웹앱 직접 접속
- 로컬: http://localhost:3000
- 배우자분 사용: Vercel 배포 후 URL 공유

## 원문 충실도 규칙 (필수)
- **입력 텍스트에 있는 정보만 사용한다.** 원문에 없는 장소명, 기관 약칭, 수식어, 통계 등을 추가하지 않는다.
- 고유명사, 날짜, 숫자, 직함은 입력 원문의 표기를 그대로 따른다. 임의로 약칭(예: KOSA)을 만들거나, 원문에 없는 위치 정보(예: "본사")를 추가하지 않는다.
- 이전에 생성한 다른 콘텐츠의 문구, 수치, 표현을 현재 입력에 혼입하지 않는다. 매번 오직 현재 입력 텍스트만 참조한다.
- 원문의 핵심 정보(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 향후계획)를 빠짐없이 카피에 반영한다.
- 해시태그의 고유명사도 원문에서 가져온다. 원문에 없는 약칭이나 신조어를 해시태그로 만들지 않는다.

### 출력 전 자기검증 (카피 완성 후 반드시 확인)
1. 카피에 사용된 기관명·인명·날짜·숫자를 입력 원문과 대조 → 불일치 시 수정
2. 입력에 없는 단어(약칭, 위치, 수식어)가 추가되지 않았는지 확인
3. 3채널 모두 핵심 정보(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜)가 포함되었는지 확인
4. 인스타→이모지+해시태그, 페이스북→■섹션+기사체, 밴드→인사+▶항목 톤이 맞는지 확인

## 주의사항
- 실제 인물 사진 있으면 반드시 사진 기반으로 제작 (AI 생성보다 훨씬 퀄리티↑)
- 이미지 3채널 병렬 생성 (`&` 백그라운드)
- 생성 완료 후 Finder에서 폴더 자동 오픈
- 배경음악: `/tmp/gajago-bgm-new.mp3` 우선 사용 (없으면 SoundHelix Song-8 다운로드)
  ```bash
  curl -L "https://www.soundhelix.com/examples/mp3/SoundHelix-Song-8.mp3" -o /tmp/gajago-bgm-new.mp3
  ```
- 텍스트 오버레이: 화면 **하단** 배치 (bottom_margin=52, 하단 30% 그라데이션)
- 영상 스크립트: `scripts/make_video.py` (v3 — 하단 텍스트 + 밝은 BGM 반영)


path: autoresearch-gajago-sns/results.json
content: {
  "skill_name": "gajago-sns",
  "status": "complete",
  "current_experiment": 3,
  "baseline_score": 96.0,
  "best_score": 100.0,
  "experiments": [
    {
      "id": 0,
      "score": 24,
      "max_score": 25,
      "pass_rate": 96.0,
      "status": "baseline",
      "description": "original skill — no changes"
    },
    {
      "id": 1,
      "score": 25,
      "max_score": 25,
      "pass_rate": 100.0,
      "status": "keep",
      "description": "added 원문 충실도 규칙 section — no fabrication, source-only terms"
    },
    {
      "id": 2,
      "score": 25,
      "max_score": 25,
      "pass_rate": 100.0,
      "status": "keep",
      "description": "added 채널별 카피 톤 가이드 — Instagram punchy, Facebook article, Band community"
    },
    {
      "id": 3,
      "score": 25,
      "max_score": 25,
      "pass_rate": 100.0,
      "status": "keep",
      "description": "added 출력 전 자기검증 checklist — 4-point verification before output"
    }
  ],
  "eval_breakdown": [
    {"name": "원문 충실도", "pass_count": 19, "total": 20},
    {"name": "날조 없음", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "입력 핵심정보 반영", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "기존 콘텐츠 독립성", "pass_count": 20, "total": 20},
    {"name": "채널 포맷 준수", "pass_count": 20, "total": 20}
  ]
}


path: autoresearch-gajago-sns/test-input.md
content: # 테스트 입력 — MOU 업무협약

## 원문 텍스트
1. 추진건명: 경기도교육청 취창업지원센터-한국인공지능소프트웨어협회 업무협약
* 한국인공지능소프트웨어산업협회: 국내 AI•SW 산업 대표 법정대표로서 1만5천여개 회원사, 27만여명의 기술자 경력을 관리하는 AI•SW 대표 플랫폼
2. 추진목적: 직업계고 학생 대상 AI•SW 분야 현장실습 교육 프로그램 운영 및 취업 연계를 위해 사업 협력 중심의 실무 협약 체결을 목적으로 함
3. 추진일정
  - 일시: 2026.3.25.(수)14:30~
  - 장소: 한국인공지능소프트웨어산업협회 17층 협의실
  - 참석대상: 진로직업교육과장, 취창업지원담당 사무관, 주무관 / 협회 부회장 서성일, 본부장 최석윤, 팀장 허민
4. 향후계획
  - 직업계고 학생 대상 피지컬 AI, 소프트웨어 테스팅 분야 현장실습 프로그램 공동 기획 및 운영하고,
  - 협회 소속 산업체 네트웨크를 활용한 현장실습 및 취업연계 지원 예정
해당 협약은 17개 시도교육청 최초로 취창업지원센터와 인공지능 관련 협회가 업무협약 체결 사례이며 이번 협약식을 통해 2026년 하반기 AI•로보틱스 미래인재 양성 아카데미 현장실습 교육과정을 운영 예정이라는 내용을 포함하여 취창업지원센터 홍보 sns(밴드, 페이스북, 인스타)에 올려주세요.
김혜리 진로직업 교육과장이 추진을 한것을 언급해줘.

## 첨부 사진 5장
- KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-48 001.jpeg
- KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-49 002.jpeg
- KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-50 003.jpeg
- KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-51 004.jpeg
- KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-52 005.jpeg

## 원문에 존재하는 핵심 고유명사/수치 (평가 기준)
- 경기도교육청 취창업지원센터
- 한국인공지능소프트웨어산업협회 (또는 한국인공지능소프트웨어협회)
- 1만5천여개 회원사
- 27만여명의 기술자
- AI•SW (또는 AI·SW)
- 직업계고
- 피지컬 AI
- 소프트웨어 테스팅
- 2026.3.25.(수)14:30
- 17층 협의실
- 진로직업교육과장
- 취창업지원담당 사무관, 주무관
- 서성일 부회장, 최석윤 본부장, 허민 팀장
- 17개 시도교육청 최초
- 2026년 하반기
- AI•로보틱스 미래인재 양성 아카데미
- 김혜리 진로직업교육과장


path: scripts/make_video.py
content: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageEnhance
import os, subprocess, shutil

INBOUND = "/Users/isangsu/.openclaw/media/inbound"
OUTBOUND = "/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound"
TMP = "/tmp/gajago_frames_v3"
os.makedirs(TMP, exist_ok=True)

W, H = 1080, 1080
FPS = 30
DURATION_PER = 4
TOTAL = 20
FADE_FRAMES = 18  # 0.6초

photos = [
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-48_001---331e24a3-2f7c-475b-b268-c6ca495f550c.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-49_002---abf104e5-7dc0-4ce0-be06-e3ad20e76aff.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-50_003---3162ad30-b799-4654-bc92-1f05b7b50240.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-51_004---f6e07577-6c82-404e-b2ab-aa8adcc8d81c.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-52_005---dab99a9a-fde9-4693-8a45-6128b93373be.jpg",
]

scenes = [
    {"badge": "업무협약 체결", "title": "경기도교육청 취창업지원센터", "sub": "× 한국인공지능소프트웨어산업협회", "date": "2026. 3. 25"},
    {"badge": "전국 최초", "title": "17개 시도교육청 중 최초", "sub": "AI 관련 업무협약 체결", "date": ""},
    {"badge": "현장실습 · 취업연계", "title": "직업계고 학생들의", "sub": "AI · SW 미래를 열다", "date": ""},
    {"badge": "2026 하반기 운영", "title": "AI · 로보틱스 미래인재", "sub": "양성 아카데미 출범", "date": "1만5천 회원사 네트워크 활용"},
    {"badge": "GAJAGO", "title": "경기도교육청", "sub": "취창업지원센터가 함께합니다", "date": "김혜리 진로직업교육과장 추진"},
]

try:
    font_big   = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 50)
    font_sub   = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 26)
    font_badge = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 18)
    font_date  = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 20)
except:
    font_big = font_sub = font_badge = font_date = ImageFont.load_default()

CORAL = (255, 87, 51)
NAVY  = (26, 46, 90)
WHITE = (255, 255, 255)
LGRAY = (200, 200, 200)

def crop_center(img, w, h):
    iw, ih = img.size
    scale = max(w/iw, h/ih)
    nw, nh = int(iw*scale), int(ih*scale)
    img = img.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
    left = (nw - w) // 2
    top  = (nh - h) // 2
    return img.crop((left, top, left+w, top+h))

def ken_burns(img, frame, total_frames, w, h):
    t = frame / total_frames
    zoom = 1.0 + 0.07 * t
    nw = int(w * zoom)
    nh = int(h * zoom)
    img_big = img.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
    left = (nw - w) // 2
    top  = (nh - h) // 2
    return img_big.crop((left, top, left+w, top+h))

def draw_overlay(base, scene, alpha):
    overlay = Image.new("RGBA", (W, H), (0, 0, 0, 0))
    draw = ImageDraw.Draw(overlay)
    la = int(255 * alpha)

    # ── 하단 그라데이션 (하단 30%만, 더 집중적으로) ──
    grad_start = int(H * 0.70)  # 70%부터 시작 (기존 50%에서 내림)
    for y in range(grad_start, H):
        t = (y - grad_start) / (H - grad_start)
        a = int(min(210, t * 240) * alpha)
        draw.line([(0, y), (W, y)], fill=(*NAVY, a))

    # ── 텍스트 시작 Y 위치 (하단 기준으로 배치) ──
    # 전체 텍스트 블록 높이 계산 후 하단 정렬
    has_date = bool(scene.get("date"))
    block_h = 32 + 12 + 58 + 36 + (36 if has_date else 0)  # badge+gap+title+sub+date
    bottom_margin = 52
    block_y = H - bottom_margin - block_h  # 하단에서 block_h만큼 위

    # ── 코랄 강조선 ──
    line_x2 = 100
    draw.rectangle([40, block_y - 14, line_x2, block_y - 11], fill=(*CORAL, la))

    # ── 배지 ──
    badge = scene["badge"]
    bx, by = 40, block_y
    bbox = draw.textbbox((bx, by), badge, font=font_badge)
    pw = bbox[2] - bbox[0] + 22
    ph = bbox[3] - bbox[1] + 10
    draw.rounded_rectangle([bx, by, bx+pw, by+ph], radius=5, fill=(*CORAL, int(230*alpha)))
    draw.text((bx+11, by+5), badge, font=font_badge, fill=(*WHITE, la))

    # ── 메인 타이틀 ──
    ty = by + ph + 10
    draw.text((40, ty), scene["title"], font=font_big, fill=(*WHITE, la))

    # ── 서브타이틀 ──
    sy = ty + 58
    draw.text((40, sy), scene["sub"], font=font_sub, fill=(*LGRAY, int(210*alpha)))

    # ── 날짜 ──
    if has_date:
        dy = sy + 36
        draw.text((40, dy), scene["date"], font=font_date, fill=(*LGRAY, int(170*alpha)))

    return Image.alpha_composite(base.convert("RGBA"), overlay).convert("RGB")


print("📸 사진 로딩 중...")
imgs = []
for p in photos:
    img = Image.open(p)
    img = crop_center(img, W, H)
    img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(1.1)
    imgs.append(img)

total_frames = TOTAL * FPS
print(f"🎬 총 {total_frames}프레임 생성 중...")

for scene_idx, (img, scene) in enumerate(zip(imgs, scenes)):
    scene_frames = DURATION_PER * FPS
    for f in range(scene_frames):
        global_f = scene_idx * scene_frames + f
        frame_img = ken_burns(img, f, scene_frames, W, H)

        if f < FADE_FRAMES:
            text_alpha = f / FADE_FRAMES
        elif f > scene_frames - FADE_FRAMES:
            text_alpha = (scene_frames - f) / FADE_FRAMES
        else:
            text_alpha = 1.0

        final = draw_overlay(frame_img, scene, text_alpha)
        fname = f"{TMP}/frame_{global_f:05d}.jpg"
        final.save(fname, "JPEG", quality=92)

        if global_f % 60 == 0:
            print(f"  {global_f}/{total_frames} ({global_f/total_frames*100:.0f}%)")

# BGM 선택 (더 밝고 신나는 버전 우선)
bgm = "/tmp/gajago-bgm-new.mp3"
if not os.path.exists(bgm) or os.path.getsize(bgm) < 100000:
    bgm = "/tmp/gajago-bgm-v2.mp3"
if not os.path.exists(bgm) or os.path.getsize(bgm) < 100000:
    bgm = "/tmp/gajago-bgm.mp3"
print(f"\n🎵 BGM: {bgm}")

output = f"{OUTBOUND}/2026-03-27-gajago-mou-v2.mp4"
cmd = [
    "ffmpeg", "-y",
    "-framerate", str(FPS),
    "-i", f"{TMP}/frame_%05d.jpg",
    "-i", bgm,
    "-map", "0:v", "-map", "1:a",
    "-c:v", "libx264", "-crf", "17", "-preset", "fast",
    "-c:a", "aac", "-b:a", "192k",
    "-af", f"afade=t=in:st=0:d=1,afade=t=out:st=18:d=2,volume=0.75",
    "-t", str(TOTAL),
    "-pix_fmt", "yuv420p",
    "-movflags", "+faststart",
    output
]
r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
if r.returncode == 0:
    size = os.path.getsize(output) / 1024 / 1024
    print(f"\n✅ 완성! {output} ({size:.1f} MB)")
    shutil.rmtree(TMP)
else:
    print(f"오류: {r.stderr[-400:]}")


path: scripts/make_video_template.py
content: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter, ImageEnhance
import os, subprocess, shutil

INBOUND = "/Users/isangsu/.openclaw/media/inbound"
OUTBOUND = "/Users/isangsu/.openclaw/media/outbound"
TMP = "/tmp/gajago_frames"
os.makedirs(TMP, exist_ok=True)

W, H = 1080, 1080
FPS = 30
DURATION_PER = 4  # 4초씩
TOTAL = 20
FADE_FRAMES = 15  # 0.5초 페이드

photos = [
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-48_001---331e24a3-2f7c-475b-b268-c6ca495f550c.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-49_002---abf104e5-7dc0-4ce0-be06-e3ad20e76aff.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-50_003---3162ad30-b799-4654-bc92-1f05b7b50240.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-51_004---f6e07577-6c82-404e-b2ab-aa8adcc8d81c.jpg",
    f"{INBOUND}/KakaoTalk_Photo_2026-03-26-21-10-52_005---dab99a9a-fde9-4693-8a45-6128b93373be.jpg",
]

scenes = [
    {"badge": "업무협약 체결", "title": "경기도교육청 취창업지원센터", "sub": "× 한국인공지능소프트웨어산업협회", "date": "2026. 3. 25"},
    {"badge": "전국 최초", "title": "17개 시도교육청 중 최초", "sub": "AI 관련 업무협약 체결", "date": ""},
    {"badge": "현장실습 · 취업연계", "title": "직업계고 학생들의", "sub": "AI · SW 미래를 열다", "date": ""},
    {"badge": "2026 하반기 운영", "title": "AI · 로보틱스 미래인재", "sub": "양성 아카데미 출범", "date": "1만5천 회원사 네트워크 활용"},
    {"badge": "GAJAGO", "title": "경기도교육청", "sub": "취창업지원센터가 함께합니다", "date": "김혜리 진로직업교육과장 추진"},
]

# 폰트 - 시스템 폰트 사용
try:
    font_bold = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 42)
    font_sub  = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 26)
    font_badge= ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 18)
    font_date = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 20)
    font_big  = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Supplemental/AppleGothic.ttf", 52)
except:
    font_bold = font_sub = font_badge = font_date = font_big = ImageFont.load_default()

CORAL = (255, 87, 51)
NAVY  = (26, 46, 90)
WHITE = (255, 255, 255)
LGRAY = (200, 200, 200)
LIME  = (109, 204, 90)

def crop_center(img, w, h):
    iw, ih = img.size
    scale = max(w/iw, h/ih)
    nw, nh = int(iw*scale), int(ih*scale)
    img = img.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
    left = (nw - w) // 2
    top  = (nh - h) // 2
    return img.crop((left, top, left+w, top+h))

def ken_burns(img, frame, total_frames, w, h):
    """줌인 효과: 1.0 → 1.08"""
    t = frame / total_frames
    zoom = 1.0 + 0.08 * t
    nw = int(w * zoom)
    nh = int(h * zoom)
    img_big = img.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
    left = (nw - w) // 2
    top  = (nh - h) // 2
    return img_big.crop((left, top, left+w, top+h))

def draw_overlay(base, scene, alpha):
    """세련된 텍스트 오버레이"""
    overlay = Image.new("RGBA", (W, H), (0,0,0,0))
    draw = ImageDraw.Draw(overlay)
    
    # 하단 그라데이션 (반투명 네이비)
    for y in range(H//2, H):
        t = (y - H//2) / (H//2)
        a = int(min(200, t * 220) * alpha)
        draw.line([(0, y), (W, y)], fill=(26, 46, 90, a))
    
    # 코랄 구분선
    line_y = int(H * 0.56)
    la = int(255 * alpha)
    draw.rectangle([40, line_y, 120, line_y+3], fill=(*CORAL, la))
    
    # 배지
    badge = scene["badge"]
    bx, by = 40, line_y + 14
    bbox = draw.textbbox((bx, by), badge, font=font_badge)
    pw, ph = bbox[2]-bbox[0]+20, bbox[3]-bbox[1]+10
    ba = int(230 * alpha)
    draw.rounded_rectangle([bx, by, bx+pw, by+ph], radius=4, fill=(*CORAL, ba))
    draw.text((bx+10, by+5), badge, font=font_badge, fill=(*WHITE, la))
    
    # 메인 타이틀
    ty = by + ph + 18
    draw.text((40, ty), scene["title"], font=font_big, fill=(*WHITE, la))
    
    # 서브타이틀
    sy = ty + 62
    draw.text((40, sy), scene["sub"], font=font_sub, fill=(*LGRAY, int(200*alpha)))
    
    # 날짜
    if scene.get("date"):
        dy = sy + 40
        draw.text((40, dy), scene["date"], font=font_date, fill=(*LGRAY, int(160*alpha)))
    
    return Image.alpha_composite(base.convert("RGBA"), overlay).convert("RGB")

frame_idx = 0
total_frames = TOTAL * FPS

print("📸 사진 로딩 중...")
imgs = []
for p in photos:
    img = Image.open(p)
    img = crop_center(img, W, H)
    # 약간 대비 강화
    img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(1.1)
    imgs.append(img)

print(f"🎬 총 {total_frames}프레임 생성 중...")

for scene_idx, (img, scene) in enumerate(zip(imgs, scenes)):
    scene_frames = DURATION_PER * FPS
    for f in range(scene_frames):
        global_f = scene_idx * scene_frames + f
        
        # Ken Burns
        frame_img = ken_burns(img, f, scene_frames, W, H)
        
        # 텍스트 알파 (페이드인/아웃)
        if f < FADE_FRAMES:
            text_alpha = f / FADE_FRAMES
        elif f > scene_frames - FADE_FRAMES:
            text_alpha = (scene_frames - f) / FADE_FRAMES
        else:
            text_alpha = 1.0
        
        # 오버레이
        final = draw_overlay(frame_img, scene, text_alpha)
        
        # 저장
        fname = f"{TMP}/frame_{global_f:05d}.jpg"
        final.save(fname, "JPEG", quality=92)
        
        if global_f % 60 == 0:
            print(f"  프레임 {global_f}/{total_frames} ({global_f/total_frames*100:.0f}%)")

print("\n🎵 영상 인코딩 + 음악 합성...")
output = f"{OUTBOUND}/2026-03-27-gajago-mou-video.mp4"
cmd = [
    "ffmpeg", "-y",
    "-framerate", str(FPS),
    "-i", f"{TMP}/frame_%05d.jpg",
    "-i", "/tmp/gajago-bgm.mp3",
    "-map", "0:v", "-map", "1:a",
    "-c:v", "libx264", "-crf", "18", "-preset", "fast",
    "-c:a", "aac", "-b:a", "192k",
    "-af", f"afade=t=in:st=0:d=1.5,afade=t=out:st=17.5:d=2.5,volume=0.65",
    "-t", str(TOTAL),
    "-pix_fmt", "yuv420p",
    "-movflags", "+faststart",
    output
]
r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
if r.returncode == 0:
    size = os.path.getsize(output)/1024/1024
    print(f"\n✅ 완성! {output} ({size:.1f} MB)")
    shutil.rmtree(TMP)
else:
    print(f"오류: {r.stderr[-400:]}")



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