Thumbnail Maker

썸네일은 CTR 장치다 — 예쁜 이미지가 아니라 클릭 근거. 항상 변형 세트 (기본 4개) 로 뽑아 A/B 테스트에 넘긴다. 생성 정책은 image-gen 스킬과 동일: 모든 생성은 Higgsfield CLI 경유, 기본 모델 gpt_image_2 — 다른 경로로 말없이 전환 금지 (실패 = 보고).

Hard rules

1. 1장 금지, 항상 4개+ 변형 — 축을 달리해서: 표정/구도 × 문구 × 배경 컨셉. YouTube "Test & compare"(썸네일 3개 A/B)에 바로 쓸 수 있게 최소 3개는 같은 영상용 경쟁 후보로.
2. 문구 = 영상의 첫 주장과 일치. 콜드 오픈 첫 대사(또는 훅)와 썸네일 문구가 어긋나면 이탈률로 돌아온다. 문구는 ≤4단어(EN) / ≤8자(KR), 낚시 금지.
3. 문구까지 통생성이 기본 — 배경·인물·텍스트를 전부 포함한 완성 썸네일을 gpt_image_2 원샷으로 생성한다 (Higgsfield 경유). 프롬프트에 문구를 따옴표로 넣고 "Render this text EXACTLY" 를 지시; 생성 후 글자 단위 READ 검증 필수 — 오탈자 난 변형은 같은 모델로 재생성. HTML/PIL 오버레이는 통생성이 반복 실패할 때만 쓰는 폴백 (유저 보고 후).
4. 실제 얼굴 사용: 인물 썸네일은 유저가 준 실제 사진 기반 (Higgsfield --image 레퍼런스 편집) — 얼굴 각도/표정 변형은 OK, 얼굴을 지어내는 것은 금지.
5. 검증은 눈으로: 각 변형을 모바일 스케일(약 320px 폭)로 축소해 READ — 문구 읽히고 표정 보이면 합격. 데스크톱 크기로만 보고 통과시키지 않는다.
6. 셋업/명령 스니펫은 image-gen 스킬 — higgsfield account status로 계정·크레딧 확인 후 생성.

규격

Workflow

1. 재료 수집: 영상의 훅/첫 대사(트랜스크립트 있으면 그대로), 얼굴 사진(인물형 일 때), 브랜드 토큰(DESIGN.md).
2. 변형 축 설계 (4개 기본): ① 인물 리액션 + 큰 문구 ② 결과물/비포애프터 ③ 숫자 훅 중심 타이포 ④ 호기심 갭(가림/화살표). 축이 겹치는 4장은 A/B가 아니라 같은 카드 4장이다.
3. 통생성 (모델 정책대로): 변형별로 구도 + 문구("...") + "Render this text EXACTLY, thick bold sans-serif [+ outline]" + 얼굴 레퍼런스(--image 실제 사진)를 한 프롬프트에 넣어 gpt_image_2 원샷. 한국어 문구는 의미 단위 줄나눔을 프롬프트에 명시.
4. QA: 320px 축소 READ (문구/표정), 글자 검증, 얼굴 왜곡 체크, 파일 크기 (<2MB).
5. 딜리버리: thumb_A~D.png + 각 변형의 축 설명 한 줄 + 추천 1순위와 이유. YouTube면 Test & compare에 3개 걸라고 안내; CTR 결과로 다음 세트를 학습.