--- name: sionbanana-image-gen description: Use this skill to generate images via 시온바나나 local tool when the user asks for image creation, scene generation, character sheets, key visuals, batch/parallel exploration, or upscaling selected results. Trigger keywords: 이미지 생성, 장면 생성, 캐릭터 시트, 키비주얼, 업스케일, 병렬 생성, 10개 생성, 시온바나나. --- # Sion Banana Image Gen ## When to use Use this skill when the user asks in natural language for image creation, scene generation, character sheets, key visuals, image series exploration (e.g. "10개 만들어줘"), batch/parallel generation, character library use, or upscaling selected 시온바나나 results. Prefer the local helper workflow over editing app code. `docs/agent-automation-workflow.md` is historical context; this `SKILL.md` is the source of truth. ## Prerequisites - Run from the 시온바나나 project directory. - 시온바나나 dev server running, default port `3002`. - Confirm `/api/health` (must return `"authenticated": true`) before generation. ```bash curl -s http://localhost:3002/api/health ``` ## Workflow ### Phase 1: 탐색 (병렬 batch — 권장) Generate N attempts **in parallel** with `--batch N --concurrency C`. **기본 동시성은 4** (helper·runJobs·storyboard 모두 기본 4로 통일됨). 4가 Codex rate limit 안전선이다 (실측: 4 parallel = no 429). > ⚠️ **서버/머신 부하가 높으면 2~3으로 낮춰라.** dev 서버는 이미지 생성 시 메모리를 크게 쓰므로, 다른 무거운 앱(다른 dev 서버 등)이 같이 떠 있거나 Load Average가 높으면 동시성 4에서 서버가 죽을 수 있다 (실측). 그럴 땐 spec의 `concurrency: 2` 또는 `--concurrency 2`로 낮춘다. 10 이상은 비권장 — 더 빠르지도 않고 ~20% rate-limit 실패가 난다. ```bash node scripts/agent-generate.mjs \ --prompt "이미지 프롬프트" \ --category "moon-running" \ --slug "attempt" \ --batch 10 \ --concurrency 4 \ --retry 2 ``` - 10개를 4개씩 동시 처리 → sequential 대비 약 2~4배 빠름 (10장 ~280초 vs ~500초) - batch 완료 시 통합 index가 **자동 생성**됨 (`--category` 필요) - slug는 자동 인덱싱: `attempt-01`, `attempt-02` ... - `--retry N`은 429/502/503/504/timeout 같은 일시 오류만 재시도. 로그는 stderr로만 출력됨. > ⚠️ **실측: 10개 batch에서 1~2개 rate limit/timeout 실패 가능** (예: 8/10). 100% 필요하면 `--retry 2` 또는 `--concurrency 3`으로 낮춤. 단건만 필요하면 `--batch` 생략: ```bash node scripts/agent-generate.mjs --prompt "..." --category xxx --slug yyy ``` ### Phase 1b: 스토리보드 (서로 다른 prompt 다건) 컷마다 prompt가 다른 경우 `--batch`가 아니라 jobs 배열을 사용. stdin은 JSON 객체(`{"jobs":[...]}`) 또는 배열을 받을 수 있음: ```bash node scripts/agent-generate.mjs --concurrency 4 --retry 2 --port 3002 < storyboard-jobs.json ``` `storyboard-jobs.json` 예: ```json [ { "slug": "cut-01", "category": "storyboard-demo", "prompt": "첫 컷 prompt", "quality": "medium", "count": 1 }, { "slug": "cut-02", "category": "storyboard-demo", "prompt": "두 번째 컷 prompt", "referenceSlug": "cut-01" } ] ``` 출력은 JSON 하나이며 `jobs[].ids`, `jobs[].imageUrls`, `jobs[].outputPaths`, `jobs[].manifestPath`를 포함. 같은 `category`의 성공 run이 있으면 마지막에 index가 생성됨. ### Phase 1c: 스토리보드 일괄 생성 (spec 기반) 시나리오별 키프레임은 임시 스크립트를 새로 만들지 않고, 사람이 작성하는 spec 파일 1개와 범용 CLI를 사용한다. ```bash node scripts/storyboard.mjs jobs templates/storyboard.example.json node scripts/storyboard.mjs run path/to/storyboard.spec.json --port 3002 > storyboard.summary.json node scripts/storyboard.mjs organize path/to/storyboard.spec.json storyboard.summary.json ``` - spec은 `title`, `outDir`, `defaults`, `scenes[].cuts[]` 구조를 사용한다. 각 cut은 `slug`, `prompt`가 필수이고 `size`, `quality`, `count`, `category`는 cut 값이 없으면 `defaults`에서 채운다. - **해상도 기본값은 2K(`"size": "2k-16:9"` = `2048x1152`)로 한다.** 세로물은 `2k-9:16`, 정사각은 `2k-1:1`. 예전 `1824x1024`(1.9K)는 빠른 탐색용이며, 최종 딜리버리 스토리보드는 처음부터 2K로 생성한다. (별도 업스케일 단계 없이 바로 2K 결과를 얻기 위함.) - 레퍼런스 이미지를 `data/images//.png`에 두면 `/api/images/`로 접근할 수 있으므로 `reference` 또는 `referenceGallery`에 직접 넣는다. - 이전 `agent-generate` 결과처럼 `data/agent-runs/.../manifest.json`에 slug가 남아 있는 이미지는 `referenceSlug`, `referenceGallerySlugs`로 참조한다. 같은 `category` 안에서 최신 run의 첫 `/api/images/`가 사용된다. - `run`은 spec을 jobs로 평탄화하고, slug reference를 URL로 해석한 뒤 `runJobs`로 생성하고, `outDir/scene-/_v1.png` 형태로 복사한 다음 `outDir/index.html`을 만든다. - 검수 후 실패하거나 어색한 컷만 별도 spec으로 부분 재생성한다. 이후 기존 summary의 해당 slug 항목을 새 결과로 교체하거나, 같은 slug 항목이 뒤에 오도록 summary를 합친 뒤 `organize`를 다시 실행한다. - 전경에 큰 신체부위(다리/발/손)가 들어가는 prompt는 원근 왜곡 위험이 높다. 주인공 중심 구도를 명확히 쓰고 negative prompt에 `giant oversized leg, distorted limbs, foot in foreground, extra limbs, deformed hands`를 넣는 편이 안전하다. - 시나리오 헤더의 컷 수와 실제 컷 번호가 불일치할 수 있으니, 자동화는 문서 헤더보다 실제 cut 번호와 slug 기준으로 진행한다. ### Phase 1d: 레퍼런스 시트 자동 생성 시나리오/스토리보드 작업 시, 사용자가 캐릭터·장소·오브젝트 레퍼런스 시트를 첨부하지 않은 경우 키프레임 생성 전에 먼저 생성한다. 첨부된 경우 이 단계를 건너뛴다. **판단 기준**: 시나리오 텍스트에 연속성 바이블(인물/공간/오브젝트 비주얼 상세)이 있으나 참조 이미지 첨부가 없으면 자동 생성 대상. > ★ **시트 ↔ 시나리오 정합성 검증 (시트 첨부 시 필수)** > 사용자가 시트를 첨부한 경우, **키프레임 생성 전에 시트의 실제 외형과 시나리오 연속성 바이블의 외형(특히 의상·헤어·소품)이 일치하는지 반드시 대조**한다. 불일치하면(예: 바이블은 "후드집업+데님재킷"인데 시트는 "원피스") **컷 생성을 시작하기 전에 둘 중 하나로 통일**한다: > - (A) 시나리오 바이블을 시트에 맞게 수정, 또는 > - (B) 시트를 바이블에 맞게 재생성(권장 — 서사 의도 보존). > > 이 단계를 건너뛰고 "프롬프트마다 의상을 글로 강제"하는 식으로 땜질하면, 의상 문구가 빠진 컷에서 시트 원본 외형이 튀어나와 **컷마다 옷이 바뀐다**(실측: 데님재킷 명시한 컷은 유지, 빠진 컷은 시트의 원피스로 회귀). 근본 해결은 시트와 시나리오를 처음부터 일치시키는 것이다. 불일치 발견 시 사용자에게 보고하고 (A)/(B)를 확인받는다. #### 캐릭터 시트 인물마다 1장. 프롬프트 구조: ``` Character reference sheet for {인물명}. Left half: full-body front view and full-body back view standing on a neutral gray background. Right half: 4-panel face grid (front, 3/4 left, 3/4 right, profile). {나이, 성별, 체형, 신장 등 신체 특징} {헤어스타일, 색상} {의상 상세: 색상, 소재, 질감, 특이사항(찢어짐, 얼룩 등)} {소품: 모자, 신발, 액세서리} Hyperrealistic photography, studio lighting, consistent identity across all views. ``` - `--slug "ref-char-{인물명}"`, `--quality high`, `--aspect "16:9"` #### 장소 시트 주요 공간마다 1장. 프롬프트 구조: ``` Location reference sheet for {장소명}, 4-panel grid labeled 정면/후면/좌측/우측. {시대, 지역, 건축 양식} {주요 구조물: 지붕, 벽, 바닥 재질} {주변 환경: 식생, 지형, 돌담 등} {조명 조건: 시간대, 계절, 날씨} Hyperrealistic photography, architectural reference style. ``` - `--slug "ref-loc-{장소명}"`, `--quality high`, `--aspect "16:9"` #### 오브젝트 시트 ★중요 서사적으로 반복 등장하는 소품(카메라, 무기, 탈것, 휴대폰, 상징 물건 등)은 **반드시 오브젝트 시트로 외형을 고정**한다. 시트 없이 `"futuristic vlog camera"`, `"미래형 카메라"` 같은 **추상 표현만 쓰면 컷마다 완전히 다른 물건**이 나온다 (실측: 같은 카메라가 짐벌캠·태블릿·고프로로 제각각 생성됨). 캐릭터를 시트로 고정하듯 핵심 소품도 똑같이 고정해야 한다. 권장 절차: 1. **구체적 실물 모델로 지정** — `"미래형 카메라"`(X) → `"compact mirrorless camera modeled on a Sony a7c, silver-and-black body, short retractable lens, flip-out LCD"`(O). 2. 그 묘사로 오브젝트 시트 1장 생성 → `data/images//.png`로 등록. 3. 소품이 **프레임에 보이는 컷**에만 그 시트를 `referenceGallery`(또는 `--reference-gallery-slugs`)에 추가하고, 프롬프트에 `"keep this exact same {소품} design as the reference sheet"`를 명시한다. 4. 소품이 안 보이는 컷(POV·화면 overlay·떡밥 컷 등)은 시트를 넣지 않는다. 프롬프트 구조: ``` Prop reference sheet for {오브젝트명}. Left half: front view and side view on white background. Right half: close-up detail panels with annotation callouts showing {질감, 마모, 색상 변화 등}. {소재, 크기, 시대, 용도} {특이사항: 벗겨진 칠, 금, 얼룩 등} Product photography style, hyperrealistic, studio lighting. ``` - `--slug "ref-obj-{오브젝트명}"`, `--quality high`, `--aspect "16:9"` 생성된 시트는 이후 키프레임 생성 시 `--reference-slug` 또는 `--reference-gallery-slugs`로 연결하거나, 프롬프트 앞에 `[연속성 바이블]` 텍스트 블록으로 주입한다. ### Phase 1e: 씬 마스터샷 앵커링 (블로킹·공간 일관성) ★중요 캐릭터·공간 시트는 **인물 외형과 사무실 생김새**는 고정하지만, **같은 씬 안에서 "누가 어느 자리에 앉아 어느 방향을 보는가(블로킹)"와 "카메라가 어느 쪽에 있나(앵글·축선)"는 고정하지 못한다.** 그래서 시트만 걸면 같은 씬인데도 컷마다 책상 구조·좌석 배치·시선 방향이 새로 그려진다 (실측: 4인 상담 씬에서 컷마다 좌우 배치·카메라 위치가 제각각). 해결: **씬마다 마스터샷 1컷을 먼저 확정하고, 그 이미지를 후속 컷의 reference 1순위로 건다.** 절차: 1. 씬의 **첫 와이드/설정 샷**(인물 배치가 다 보이는 컷)을 먼저 생성하고 베스트 1장을 확정한다 → 이게 그 씬의 "마스터샷". 2. 같은 씬의 후속 컷은 reference를 **`[마스터샷 URL, (그 컷 주연 캐릭터 시트), ...]`** 순서로 구성한다. 마스터샷이 배치·공간·축선을 담당하고, 캐릭터 시트가 클로즈업 시 얼굴 디테일을 보강한다. - storyboard spec에서는 후속 cut의 `referenceSlug`/`referenceGallerySlugs`에 마스터 컷 slug를 넣거나, 마스터샷의 `/api/images/`를 `referenceGallery` 맨 앞에 직접 넣는다. 3. 후속 컷 프롬프트 앞에 **블로킹 고정 문구**를 명시한다: > "첫 번째 참조 이미지는 이 씬의 마스터 와이드샷이다. 그 마스터샷과 동일한 좌석 배치·책상 구조·공간 레이아웃·카메라 축선을 그대로 유지하라: {좌측 인물}은 왼쪽, {우측 인물}은 오른쪽. 이 배치를 유지한 채 {이 컷의 동작}을 그린다." 4. 클로즈업 컷은 "마스터샷의 {특정 좌석} 인물에게 카메라가 다가간 클로즈업"으로 지시해 좌우 방향(180도 축선)을 깨지 않는다. 한계 (정직히): gpt-image 계열은 seed·카메라 좌표 정밀 제어가 없어 **완벽히 동일하진 않다(체감 80~90%)**. 픽셀 단위 동일 배치가 필요하면 동일 베이스 이미지 인페인트나 3D 레이아웃이 필요하며 이 도구 범위를 넘는다. 그래도 마스터샷 앵커링만으로 "같은 씬으로 보이는" 수준은 안정적으로 확보된다 (실측 검증됨). ### Phase 2: 정리 (index) batch가 자동 생성하지만, 수동 재생성도 가능: ```bash node scripts/agent-generate.mjs --build-index moon-running # → data/agent-runs/_moon-running-index.html ``` index에는 체크박스 + "선택 복사" 버튼이 있어, 사용자가 고른 번호를 채팅에 붙여넣기 가능: ```text 2k로 업스케일: #02, #10 ``` ### Phase 3: 확정 (업스케일) 사용자가 번호를 주면, 각 `#NN`을 카테고리 index의 run 디렉토리에 매핑 후 업스케일. `--upscale-from`이 manifest에서 revisedPrompt + reference를 자동 추출: ```bash node scripts/agent-generate.mjs \ --upscale-from "data/agent-runs/2026-05-16T02-38-05-879Z-attempt-02" \ --size 2048x1152 \ --quality high ``` 여러 개면 `--batch`로 묶거나 각각 호출. 커스텀 출력명은 `--slug`. ### Phase 1f: 시트 커버리지 정적 검증 (생성 전 필수, 토큰 0) ★중요 키프레임 생성을 시작하기 **전에**, 각 컷이 등장 요소(인물·소품)의 레퍼런스 시트를 빠짐없이 걸었는지 코드로 전수 점검한다. 시트를 만들어도 **그게 보이는 컷에 reference로 안 걸리면 그 컷만 엉뚱한 물건이 나온다** (실측: 가방 시트가 있는데 cut-1-4에만 안 걸어서 갈색 켈리백이 나옴 — 나머지 컷은 정상). ```bash node scripts/check-coverage.mjs path/to/storyboard.spec.json path/to/coverage-rules.json ``` - `coverage-rules.json`은 `{ "rules": [ { "slug": "pa-obj-bag", "any": ["handbag on the counter", "holding the black beaded handbag", ...], "label": "가방" } ] }` 형태. 각 rule은 "프롬프트/스토리에 any 키워드가 있으면 그 컷은 slug 시트를 reference에 가져야 한다"는 뜻. - 키워드는 **근접/클로즈업 신호**(들고 있음·카운터 위·핀셋이 닿음 등)로 좁혀라. 단순히 "bag"/"bead"만 쓰면 전경 멀리 있는 컷까지 과탐지된다. - `ok:false`로 나온 MISS 컷은 생성 전에 spec의 `referenceGallery`에 해당 시트를 추가한다. **이미지가 아니라 spec을 고쳐야** 재생성·재현 시에도 유지된다. ### 안전 필터 대응 — 반복 502 (★중요) 특정 컷이 `--retry`를 줘도 **반복적으로 502 "Codex가 이미지를 반환하지 않았습니다"**로 실패하면, 서버 부하가 아니라 **콘텐츠 안전 필터가 이미지 반환을 거부**하는 신호일 수 있다. 판별 기준: - **다른 컷은 성공하는데 특정 컷만 3회 이상 연속 502** (일시적 부하라면 재시도 시 분산되어 풀린다). - 실패 컷의 공통 소재: **미성년자(아동) + 폭력·총기·유혈·공포·위난** 조합. (실측: 제주 4·3 시나리오에서 8세 여동생이 총성·피 흘리는 군중·공포에 노출되는 3개 컷이 동시 502 → 폭력 수위 낮은 17컷은 전부 통과.) retry로는 절대 안 풀린다. 프롬프트를 단계적으로 완화해 우회한다 (실측: 아래 순서로 3컷 전부 통과): 1. **재현 톤 명시** — 프롬프트 앞에 "역사 다큐멘터리 드라마의 재현 장면" 등을 붙여 기록·재현 맥락을 분명히 한다. 2. **직접적 폭력 표현 간접화** — "총성·피·비명·짓밟힘" 같은 직접 묘사를 빼고 "긴장·보호·충격의 정서"로 바꾼다. (예: "피 흘리는 인파 속 비명" → "황급한 사람들 사이의 긴박한 순간") 3. **군중 패닉·위난 묘사 제거, 인물 중심으로** — 혼란스러운 배경을 단순화하고 보호·유대 같은 정서 중심 구도로 재구성한다. (예: 바닥에 깔려 감싸지는 → 끌어안고 웅크리는) 4. **그래도 막히면 미성년자를 프레임에서 제외** — 주인공(성인/연장자) 단독 컷으로 재구성한다. (예: 트라우마 회상을 "여동생+군중" 대신 "소년 단독 얼굴 클로즈업"으로 → 서사 의미 유지하며 통과.) 완화는 **정서·서사 의미를 보존**하는 선에서 최소한으로. 폭력의 직접 묘사가 빠져도 보호·각성·상실의 감정선은 오히려 더 또렷해지는 경우가 많다. ### Phase 4: 검수 및 맥락 보충 시나리오/스토리보드의 다수 컷 생성 후, 씬 순서대로 리뷰하며 서사 연결을 점검한다. 단일 이미지 탐색에서는 생략. > ★ **전수 검수 원칙 (표본 금지)**: 생성된 컷은 **표본 몇 개만 보고 "좋다"고 보고하지 말 것.** 반드시 **모든 컷의 썸네일을 Read로 직접 본다.** (실측 실패: 22컷 중 6컷만 보고 통과 보고 → 안 본 17컷 중 2컷에 결함(가방·문서)이 있었고 사용자가 직접 발견함.) 컷이 많아 토큰이 부담되면 사용자에게 "전수 vs 표본"을 먼저 확인하되, 기본은 전수다. 1. **시트 일치 확인** — 각 컷의 인물·소품이 레퍼런스 시트와 같은지 (특히 핵심 소품: 가방·시계·카메라 등). Phase 1f를 통과해도 이미지가 시트와 다를 수 있으니 눈으로 재확인. 2. **검수 Rubric** 기준으로 각 컷 평가 (아래 참조) 3. **문서·간판 텍스트 확인** — 서류/간판이 나오는 컷은 한글 문구가 스토리와 맞는지, 빈 양식이 아닌지 본다 (gpt-image는 한글을 정확히 렌더링하므로 정확한 문구·채워진 내용을 프롬프트에 명시하면 잘 나온다). 4. **서사 연결 점검** — 다음 유형의 누락을 찾는다: - 씬 오프닝에 에스터블리싱/와이드 샷이 없는 경우 - 컷 간 감정·시각 전환이 급격해 브릿지 컷이 필요한 구간 - 주요 인물이 여러 컷 동안 사라지는 구간 (리액션 컷 누락) - 씬 전환 시 시간 경과·공간 이동을 시각적으로 보여주는 전환 컷 부재 5. **보충 컷 제안**: 누락을 사용자에게 보고하고 확인 후 추가 생성한다. 보충 컷의 slug는 `cut-{씬}-{번호}b`로 구분한다. ### Phase 5: 딜리버리 정리 다수 컷(2씬 이상)을 생성한 경우, 최종 결과물을 씬별 폴더로 정리한다. ```text data/agent-runs/_{category}-delivery/ ├── 레퍼런스/ ← Phase 1d에서 생성한 경우 │ ├── ref-char-{인물명}.png │ ├── ref-loc-{장소명}.png │ └── ref-obj-{오브젝트명}.png ├── 씬1-{씬이름}/ │ ├── cut-1-0_{컷설명}.png │ ├── cut-1-1_{컷설명}.png │ └── ... ├── 씬2-{씬이름}/ │ └── ... └── ... ``` 규칙: - 딜리버리 폴더는 `_{category}-delivery`로 생성한다. - 씬 폴더명은 `씬{N}-{한글씬이름}` 형식이다. - 파일명은 `cut-{씬}-{번호}_{한글컷설명}.png` 형식이다. 보충 컷은 `cut-{씬}-{번호}b`로 구분한다. - 원본 `agent-runs/` 타임스탬프 디렉토리에서 `cp`(복사)한다. 원본은 삭제하지 않는다. - 정리 후 `open -R`로 파인더에서 딜리버리 폴더를 연다. - Phase 1c(`storyboard.mjs organize`)를 사용한 경우 `outDir`이 이미 정리되므로 이 단계는 생략한다. 단일 이미지 탐색이나 씬이 1개뿐인 경우 생략. ## 캐릭터 라이브러리 (재사용 캐릭터) 웹 UI `/studio/characters`에서 캐릭터를 등록(name + handle)하면, 단일 생성 prompt에서 `@handle`로 호출 가능: - **등록**: 프리셋 시트 결과 / 히스토리 / 단일 생성 결과의 "캐릭터로 등록" 버튼 (copy-on-import로 원본 보호) - **사용**: 단일 생성 prompt에 `@민수가 카페에 들어선다` → 매칭된 캐릭터 이미지가 참조 슬롯에 자동 첨부 + Reference map prompt 자동 합성 - **picker**: "캐릭터 라이브러리에서" 버튼 → 검색/태그 필터 모달 helper(CLI)에서 캐릭터를 쓰려면 해당 이미지 URL(`/api/images/`)을 `--reference`로 전달. 이전 helper run을 참조할 때는 URL을 직접 복사하지 않고 slug로도 지정 가능: ```bash node scripts/agent-generate.mjs \ --prompt "cut-03 prompt" \ --category "storyboard-demo" \ --slug "cut-03" \ --reference-slug "cut-02" \ --reference-gallery-slugs "character-base,prop-base" ``` `--reference-slug`는 같은 category 안에서 `manifest.slug`와 run 디렉토리 suffix가 일치하는 최신 run의 첫 `/api/images/`를 사용. `--reference`를 직접 주면 직접 URL이 우선. ## Prompt 카탈로그 `docs/prompts-catalog.md`에 **434개** 이미지 prompt가 카테고리별로 정리돼 있음 (prompt 메이커/참고용): - 캐릭터 / 360도 턴어라운드 / 캐릭터 시트 - 톤 20 / Cinematography 19 (framing·angle·special) - 조명 66 / 포즈 42 / 카메라 34 / 방향 14 / Aspect Ratio 5 - 날씨·대기·시간·톤앤매너 57 / 외부 프리셋 91 / 프리셋 배치 뷰 93 prompt 작성 시 이 카탈로그에서 키워드를 가져와 조합. ## 검수 Rubric (Medium) 생성 후 `Read` tool로 이미지를 직접 보고 평가: - `subject`: 인물/주체가 프롬프트 의도와 일치 - `background`: 배경/환경이 장면 조건과 충돌 없음 - `pose`: 자세/동작 명확, 왜곡 없음 - `style`: 시각 스타일·색감·조명·렌더링 톤 일치 - `missing`: prompt 핵심 요소 누락 여부 - `notes`: 손/얼굴/텍스트/로고/프레이밍 특이사항 명백한 누락이면 최대 1회 자동 재생성 후 사용자에게 비교 보고 (semi-auto). ## Folder Naming ```text data/agent-runs/{ISO-timestamp}-{slug}/ manifest.json (prompt, reference, params, revisedPrompt) review.html images/ ``` ## MCP (다른 세션에서 사용) `scripts/mcp-server.mjs`를 Claude Desktop/Claude.ai에 등록하면 다른 세션에서도 도구로 사용 가능 (`docs/mcp-server-setup.md`). - `generate`: 단건 또는 같은 prompt batch. `batch`/`concurrency`/`retry`/`referenceSlug` 지원. - `generate_many`: 서로 다른 prompt jobs 배열. `concurrency` 기본 3, `retry` 지원. ## Limits - 단건 생성 60~120초. **`--batch --concurrency`로 병렬 가능** (concurrency 4 권장 안전선). - Codex rate limit (사용자 ChatGPT Pro 쿼터) — 동시 과다 시 일부 429 실패 가능. - **딜리버리 스토리보드는 2K(`2048x1152`) 기본.** 빠른 탐색은 `1824x1024`로 싸게 뽑고 베스트만 `--upscale-from`으로 2K 확정하는 흐름도 가능. 단, 사용자가 최종본을 기대하면 처음부터 2K로 생성한다. - 2K 업스케일은 1K와 픽셀 동일하지 않음. 구도·색감 90%+ 유지 수준. - 반복 등장 소품은 오브젝트 시트로 외형 고정 (Phase 1d 참조). 추상 표현만 쓰면 컷마다 다른 물건이 나옴. - 이미지는 로컬 디스크 저장. 생성 시 prompt 사이드카(`{id}.json`)도 저장돼 디스크에서 복원해도 prompt 유지.

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