nanobanana

name	nanobanana
description	Reading 원문에서 나노바나나 프로용 치트시트 프롬프트를 생성합니다. 3단계 에이전트 파이프라인(분석→구조설계→프롬프트생성)으로 콘텐츠 유형에 맞는 프롬프트 생성. 사용: /nanobanana week1/slug
arguments	[{"name":"path","description":"week/slug 또는 week/parent/child 형식의 문서 경로\n- 단일 페이지: week1/how-openai-uses-codex\n- 계층 구조: week1/prompt-engineering-guide/zeroshot\n","required":true},{"name":"per-chapter","description":"YouTube 콘텐츠의 챕터별로 개별 프롬프트 생성\n--per-chapter 옵션으로 사용\n긴 영상(10개 이상 챕터)에 권장\n","required":false}]

nanobanana Skill

Reading 원문에서 나노바나나 프로용 치트시트 프롬프트를 생성합니다.

사용법

/nanobanana <week/slug>
/nanobanana <week/slug> --per-chapter    # YouTube 챕터별 처리

예시

# 일반 콘텐츠 (단일 프롬프트)
/nanobanana week1/how-openai-uses-codex
/nanobanana week2/mcp-introduction

# YouTube 콘텐츠 - 전체 (단일 프롬프트)
/nanobanana week1/deep-dive-llms

# YouTube 콘텐츠 - 챕터별 (각 챕터마다 프롬프트)
/nanobanana week1/deep-dive-llms --per-chapter

입출력

기본 모드 (단일 프롬프트)

• 입력: docs/week{N}/{slug}/eng/index.md (원문)
• 출력: .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}-cheatsheet-prompt.md

--per-chapter 모드 (챕터별 프롬프트)

• 입력: docs/week{N}/{slug}/eng/ 디렉토리의 챕터 파일들
• 출력: .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}/{childSlug}-cheatsheet-prompt.md (N개)

경로 예시

# 기본 모드
week1/how-openai-uses-codex
→ 입력: docs/week1/how-openai-uses-codex/eng/index.md
→ 출력: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md

# --per-chapter 모드
week1/deep-dive-llms --per-chapter
→ 입력: docs/week1/deep-dive-llms/eng/*.md (각 챕터)
→ 출력: .claude/outputs/nanobanana/week1/deep-dive-llms/
         ├── introduction-cheatsheet-prompt.md
         ├── tokenization-cheatsheet-prompt.md
         ├── neural-network-io-cheatsheet-prompt.md
         └── ... (24개 파일)

워크플로우

이 스킬은 Task tool을 사용하여 각 에이전트를 순차적으로 실행합니다.

/nanobanana week1/how-openai-uses-codex
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 1. 원본 파일 읽기                      │
│    docs/week1/how-openai-uses-codex/ │
│    eng/index.md                      │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 2. Task: content-analyzer            │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    원문 분석 → 콘텐츠 유형 판별         │
│    → 핵심 개념/구조/엔티티 추출        │
│    → JSON 결과                       │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 3. 템플릿 로드                         │
│    콘텐츠 유형에 맞는 템플릿 선택        │
│    - use-case → use-case-style.md    │
│    - tutorial → tutorial-style.md    │
│    - lecture → lecture-style.md      │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 4. Task: structure-planner           │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    analyzer 결과 + 템플릿 기반         │
│    → 섹션 구조 설계                    │
│    → Mermaid 다이어그램 계획           │
│    → 표 구조 설계                      │
│    → JSON 결과                        │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 5. Task: prompt-generator            │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    원본 + analyzer + planner 통합     │
│    → 완성된 프롬프트 MD 생성           │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 6. 파일 저장                          │
│    Write tool 사용                    │
│    → {slug}-cheatsheet-prompt.md     │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
        완료!

콘텐츠 유형

유형	특성	템플릿
use-case	사례 중심, Anecdote 포함, Best Practices	use-case-style.md
tutorial	단계별 가이드, 코드/명령어	tutorial-style.md
lecture	강의/프레젠테이션, 개념 설명	lecture-style.md

실행 지침

Step 1: 경로 파싱

입력: week1/how-openai-uses-codex
→ weekNum: 1
→ slug: how-openai-uses-codex
→ 입력 경로: docs/week1/how-openai-uses-codex/eng/index.md
→ 출력 경로: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md

Step 2: 원본 파일 읽기

Read tool로 원본 파일 읽기:

docs/week{N}/{slug}/eng/index.md

파일이 없으면 에러 메시지 출력 후 종료.

Step 3: content-analyzer 에이전트 호출

Task tool 호출:

• subagent_type: "general-purpose"
• description: "analyze content for nanobanana"
• prompt:

  아래 에이전트 지침을 따라 콘텐츠를 분석하세요.
  
  ## 에이전트 지침
  [.claude/agents/nanobanana/content-analyzer.md 내용]
  
  ## 원본 콘텐츠
  [원본 마크다운 내용]
  
  JSON 형식으로 결과를 출력하세요.
  

결과: JSON (contentType, keyConcepts, structure, entities, actionItems 등)

Step 4: 템플릿 로드

analyzer 결과의 contentType에 따라 템플릿 선택:

• use-case → .claude/templates/nanobanana/use-case-style.md
• tutorial → .claude/templates/nanobanana/tutorial-style.md
• lecture → .claude/templates/nanobanana/lecture-style.md

Read tool로 해당 템플릿 파일 읽기.

Step 5: structure-planner 에이전트 호출

Task tool 호출:

• subagent_type: "general-purpose"
• description: "plan cheatsheet structure"
• prompt:

  아래 에이전트 지침을 따라 치트시트 구조를 설계하세요.
  
  ## 에이전트 지침
  [.claude/agents/nanobanana/structure-planner.md 내용]
  
  ## 콘텐츠 분석 결과
  [Step 3의 JSON 결과]
  
  ## 적용 템플릿
  [Step 4에서 로드한 템플릿 내용]
  
  JSON 형식으로 결과를 출력하세요.
  

결과: JSON (sections, diagrams, tables, codeBlocks, emphasis)

Step 6: prompt-generator 에이전트 호출

Task tool 호출:

• subagent_type: "general-purpose"
• description: "generate nanobanana prompt"
• prompt:

  아래 에이전트 지침을 따라 나노바나나 프롬프트를 생성하세요.
  
  ## 에이전트 지침
  [.claude/agents/nanobanana/prompt-generator.md 내용]
  
  ## 원본 콘텐츠
  [원본 마크다운 내용]
  
  ## 콘텐츠 분석 결과
  [Step 3의 JSON 결과]
  
  ## 구조 설계 결과
  [Step 5의 JSON 결과]
  
  완성된 프롬프트를 마크다운 형식으로 출력하세요.
  

결과: 완성된 나노바나나 프롬프트 (마크다운)

Step 7: 파일 저장

Write tool로 결과 저장:

.claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}-cheatsheet-prompt.md

출력 디렉토리가 없으면 Bash tool로 먼저 생성:

mkdir -p .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{parent-if-any}

Step 8: 완료 메시지

✅ 나노바나나 프롬프트 생성 완료!

📄 출력 파일: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md
📊 콘텐츠 유형: use-case
🔧 사용된 템플릿: use-case-style

이 프롬프트를 나노바나나 프로에 붙여넣어 치트시트를 생성하세요.

---

--per-chapter 모드 (YouTube 챕터별 처리)

--per-chapter 옵션이 있으면 다음 워크플로우로 실행합니다.

Step 0: 옵션 확인

--per-chapter 옵션 존재 여부 확인
→ 있으면: 챕터별 처리 모드
→ 없으면: 기존 단일 프롬프트 모드

Step 1: 챕터 구조 파싱

원본 파일에서 챕터 목록 추출:

## Table of Contents

1. [Introduction](#1-introduction) (0:00)
2. [Pretraining Data](#2-pretraining-data) (1:00)
3. [Tokenization](#3-tokenization) (7:47)
...

정규식: /^(\d+)\.\s*\[(.+?)\]\(#.+?\)\s*\((\d+:\d+(?::\d+)?)\)/gm

결과:

[
  {"number": 1, "title": "Introduction", "slug": "introduction", "timestamp": "0:00"},
  {"number": 2, "title": "Pretraining Data", "slug": "pretraining-data", "timestamp": "1:00"},
  ...
]

Step 2: 챕터별 콘텐츠 분리

각 챕터의 본문을 추출:

• ## N. 챕터명 부터 다음 ## N+1. 전까지

Step 3: 출력 디렉토리 생성

mkdir -p .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}/

Step 4: 챕터별 에이전트 파이프라인 실행

각 챕터에 대해 기존 Step 3~6 (content-analyzer → structure-planner → prompt-generator) 실행:

챕터 1~N에 대해 반복:
  1. content-analyzer 호출 (챕터 콘텐츠만 전달)
  2. structure-planner 호출
  3. prompt-generator 호출
  4. Write tool로 저장: {slug}/{childSlug}-cheatsheet-prompt.md

병렬 처리: 독립적인 챕터들이므로 여러 Task를 동시에 실행 가능

Step 5: 완료 메시지

✅ 나노바나나 프롬프트 생성 완료! (챕터별 모드)

📁 출력 디렉토리: .claude/outputs/nanobanana/week1/deep-dive-llms/
📊 생성된 파일: 24개

📄 파일 목록:
  - introduction-cheatsheet-prompt.md
  - pretraining-data-cheatsheet-prompt.md
  - tokenization-cheatsheet-prompt.md
  - ... (21개 더)

각 프롬프트를 나노바나나 프로에 붙여넣어 치트시트를 생성하세요.

---

에러 처리

상황	처리
원본 파일 없음	"❌ 파일을 찾을 수 없습니다: {경로}" 출력 후 종료
콘텐츠 유형 판별 실패	기본값 use-case 사용, 경고 메시지 출력
에이전트 오류	에러 내용 출력, 재시도 권장
--per-chapter인데 챕터 없음	"⚠️ 챕터를 찾을 수 없습니다. 기본 모드로 실행합니다."

참조 파일

.claude/
├── agents/nanobanana/
│   ├── content-analyzer.md     # 콘텐츠 분석 에이전트
│   ├── structure-planner.md    # 구조 설계 에이전트
│   └── prompt-generator.md     # 프롬프트 생성 에이전트
└── templates/nanobanana/
    ├── use-case-style.md       # 사례 중심 템플릿
    ├── tutorial-style.md       # 튜토리얼 템플릿
    └── lecture-style.md        # 강의 템플릿