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「코딩하는 CEO」 SNS 콘텐츠 제작 파이프라인. 쇼츠 영상/소재를 받아 자막 작업, 롱폼 확장, 자연스러운 음성 교체, 콘텐츠 전략 리뷰까지 수행한다.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | coding-ceo-sns-content-pipeline |
| description | 「코딩하는 CEO」 SNS 콘텐츠 제작 파이프라인. 쇼츠 영상/소재를 받아 자막 작업, 롱폼 확장, 자연스러운 음성 교체, 콘텐츠 전략 리뷰까지 수행한다. |
| version | 1.0.0 |
| author | Pola for Ninestone |
| license | MIT |
| metadata | {"hermes":{"tags":["coding-ceo","sns-content","shorts","reels","youtube","captions","longform","higgsfield","voiceover","promo"]}} |
나인스톤이 「코딩하는 CEO」 관련 영상·이미지·카피를 주고 다음 요청을 할 때 사용한다.
목표는 단순 설명이 아니라 실제 업로드 가능한 SNS 콘텐츠 산출물을 만드는 것이다.
「코딩하는 CEO」 콘텐츠의 중심 메시지는 다음이다.
대표님, 개발자부터 찾지 말고 AI로 먼저 만들고 먼저 검증하세요.
이 콘텐츠는 “대표가 개발자가 되자”가 아니다.
기본 CTA는 다음 중 하나를 사용한다.
나인스톤이 별도 CTA를 주면 그걸 우선한다.
ffmpeg + .ass 자막으로 정확하게 합성한다.ffprobe로 해상도/길이/오디오 스트림 확인.vision_analyze로 가독성 확인.ffprobe -v error \
-show_entries format=duration:stream=width,height,r_frame_rate \
-of json input.mp4
확인할 것:
한국어 음성은 faster_whisper를 우선 사용한다.
from faster_whisper import WhisperModel
path = "input.mp4"
model = WhisperModel("small", device="cpu", compute_type="int8")
segments, info = model.transcribe(path, language="ko", vad_filter=True, beam_size=5)
for s in segments:
print(f"{s.start:.2f}\t{s.end:.2f}\t{s.text.strip()}")
주의:
코닝 → 코딩ffmpeg -y -ss 3.0 -i input.mp4 -frames:v 1 frame_check.jpg
vision_analyze로 확인한다.
검수 질문 예시:
이 세로 영상 프레임에서 유튜브 쇼츠 하단 기본 UI에 가리지 않으면서 주요 화면 요소를 덜 가리는 자막 위치를 판단해줘.
기본 위치:
권장 스타일:
[Script Info]
ScriptType: v4.00+
PlayResX: 720
PlayResY: 1280
ScaledBorderAndShadow: yes
YCbCr Matrix: TV.709
[V4+ Styles]
Format: Name, Fontname, Fontsize, PrimaryColour, SecondaryColour, OutlineColour, BackColour, Bold, Italic, Underline, StrikeOut, ScaleX, ScaleY, Spacing, Angle, BorderStyle, Outline, Shadow, Alignment, MarginL, MarginR, MarginV, Encoding
Style: ShortsTop,Pretendard ExtraBold,50,&H00FFFFFF,&H000000FF,&H00000000,&H80000000,-1,0,0,0,100,100,-1,0,1,5,2,8,55,55,95,1
강조색:
&H00FFF04A& 노랑&H0000E8FF& 시안자막 문구 예시:
Dialogue: 0,0:00:00.00,0:00:03.52,ShortsTop,,0,0,0,,{\c&H0000E8FF&}코딩하는 CEO{\c&H00FFFFFF&}\N코딩 배우지 마세요\N{\c&H00FFF04A&}AI에게 시키세요
Dialogue: 0,0:00:03.52,0:00:05.98,ShortsTop,,0,0,0,,개발자 뽑기 전\N대표가 먼저 검증하세요
Dialogue: 0,0:00:05.98,0:00:08.06,ShortsTop,,0,0,0,,체험판 {\c&H0000E8FF&}60페이지 무료{\c&H00FFFFFF&}\N지금 받아보세요
ffmpeg -y -i input.mp4 \
-vf "subtitles=captions.ass:fontsdir=/Users/macbook15-platform/Library/Fonts" \
-c:v libx264 -preset medium -crf 18 \
-c:a aac -b:a 192k \
-movflags +faststart \
output_safe_shorts.mp4
ffprobe -v error \
-show_entries format=duration,size \
-show_entries stream=codec_type,width,height \
-of json output_safe_shorts.mp4
중간 프레임 추출:
ffmpeg -y -ss 3.0 -i output_safe_shorts.mp4 -frames:v 1 subtitle_check.jpg
vision_analyze로 자막 위치/가독성 확인.
나인스톤이 “롱폼으로 만들어줘”라고 하면 기본값은 다음이다.
진짜 5~8분 롱폼이 필요하면 별도 대본 확장을 제안한다.
대표님, 아직도 개발자부터 찾고 계신가요?
많은 대표님들이 아이디어가 생기면 가장 먼저 개발자를 찾습니다.
하지만 문제는 개발자를 뽑기 전에, 이 아이디어가 정말 고객에게 필요한지부터 검증해야 한다는 겁니다.
이제는 코딩을 처음부터 깊게 배우지 않아도 됩니다.
AI에게 시키면 됩니다.
중요한 건 대표가 직접 문제를 정의하고, AI와 함께 빠르게 만들어보고, 시장에서 먼저 반응을 확인하는 것입니다.
코딩하는 CEO는 개발자가 되자는 이야기가 아닙니다.
대표가 기술을 이해하고, 외주와 개발팀에 끌려가지 않고, 먼저 만들고 먼저 검증하는 실행력을 갖추자는 이야기입니다.
작은 랜딩페이지, 간단한 자동화, 고객 응대 챗봇, 내부 업무 도구.
이런 것들을 대표가 직접 프로토타입으로 만들어볼 수 있다면 의사결정 속도가 달라집니다.
체험판 60페이지를 무료로 받아보세요.
AI 시대의 대표는 개발자를 기다리지 않습니다.
먼저 만들고, 먼저 검증합니다.
권장 1920×1080 구조:
권장 슬라이드:
검증:
ffprobe -v error \
-show_entries format=duration,size \
-show_entries stream=codec_type,width,height \
-of json longform.mp4
나인스톤이 “힉스필드에서 자연스러운 음성으로 바꿔줘”라고 하면 Higgsfield voice_change를 사용한다.
음성 출처/사용 보이스를 나중에 물어보면, 새로 업로드된 파일명이 아니라 이전 납품본과의 해시 매칭 및 오디오 보존 여부로 확인한다. 자세한 검증 패턴은
references/voice-provenance-and-output-matching.md를 참고한다.
command -v higgsfield
higgsfield --help
higgsfield voices list --size 50 --json
「코딩하는 CEO」 기본 추천:
MarkRoman, Sterling, Julian 등 후보 검토예시 Mark voice id:
27c04473-84a9-4b60-a41f-c8e8458bd4f1
higgsfield upload create longform.mp4 --json
반환 예시:
{
"id": "...",
"type": "video",
"url": "..."
}
주의: 업로드된 입력 비디오는 type을 video_input으로 넘긴다.
higgsfield generate create voice_change \
--input_video '{"id":"UPLOAD_ID","type":"video_input"}' \
--voice_id 27c04473-84a9-4b60-a41f-c8e8458bd4f1 \
--voice_type preset \
--wait --wait-timeout 10m --wait-interval 10s \
--json
완료되면 result_url을 다운로드한다.
curl -L 'RESULT_URL' -o output_higgsfield_voice.mp4
ffprobe -v error \
-show_entries format=duration,size \
-show_entries stream=index,codec_type,codec_name,width,height \
-of json output_higgsfield_voice.mp4
음량 확인:
ffmpeg -i output_higgsfield_voice.mp4 \
-af volumedetect -vn -sn -dn -f null - 2>&1 | tail -20
원본 음성과 달라졌는지 확인하려면 오디오 추출 후 해시 비교:
ffmpeg -y -i original.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 /tmp/orig.wav
ffmpeg -y -i output_higgsfield_voice.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 /tmp/higgs.wav
shasum -a 256 /tmp/orig.wav /tmp/higgs.wav
나인스톤이 “과정 리뷰해줘”라고 하면 다음 구조로 간결히 리뷰한다.
| 단계 | 작업 | 결과 |
|---|---|---|
| 1 | 쇼츠 영상 확보 | 8초 내외 세로 영상 |
| 2 | 음성 인식/대본 추출 | 한국어 문장 추출 |
| 3 | 쇼츠 자막 삽입 | 하단 UI 회피 |
| 4 | 자막 스타일링 | 핵심어 컬러 강조 |
| 5 | 롱폼 변환 | 16:9 미니 롱폼 |
| 6 | 내레이션 생성 | 설명형 음성 |
| 7 | 힉스필드 음성 교체 | 자연스러운 보이스 |
A/B/C 3계열로 나눈다.
| 계열 | 목적 | 예시 훅 |
|---|---|---|
| A 문제 자극형 | 공감/정지 | 대표님, 개발자부터 찾으면 늦습니다 |
| B 해결 제안형 | 방법론 각인 | AI로 먼저 만들고 시장에서 먼저 검증하세요 |
| C 사례 증명형 | 신뢰/전환 | 랜딩페이지, 챗봇, 자동화까지 대표가 먼저 만들 수 있습니다 |
나인스톤, 자막 작업 완료했어요.
- 쇼츠용 세로비율 유지: 720×1280
- 자막 위치: 상단/중상단 안전영역
- 유튜브 쇼츠 하단 UI 회피
- 출력 검증 완료: [길이] / mp4 정상 생성
MEDIA:/path/to/output.mp4
나인스톤, 롱폼 버전 초안 만들어뒀어요.
- 원본: 8초 쇼츠형 세로 영상
- 변환본: [길이] / 유튜브 롱폼 16:9
- 구성: 훅 → 문제 제기 → AI 검증 메시지 → 「코딩하는 CEO」 포지셔닝 → CTA
- 검증: 1920×1080 / 오디오 포함 / mp4 정상 생성
MEDIA:/path/to/longform.mp4
나인스톤, 힉스필드 보이스로 자연스럽게 바꾼 버전 만들었어요.
- 처리 방식: Higgsfield voice_change
- 보이스: Mark 계열 남성 보이스
- 길이: [길이]
- 형식: 1920×1080 / mp4
- 검증: 오디오 스트림 정상, 음량 정상
MEDIA:/path/to/higgsfield_voice.mp4
복수 콘텐츠를 만들었으면 다음으로 제안한다.
「코딩하는 CEO」 7일치 SNS 콘텐츠 캘린더를 만들고, 각 날짜마다 쇼츠 문구/영상 콘셉트/CTA를 정리하자.
기본 7일 콘텐츠 축: