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돈 주고 사는 AI 콘텐츠 자동화를 오픈소스로 — 쇼츠·카드뉴스·상세페이지·쇼핑 쇼츠·블로그. Claude Code 스킬, 무료 음성, 한국어 우선.
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查看完整 README ↗크몽·강의·SaaS 로 팔리는 "AI 자동화" 도구들을 같은 수준 이상으로 만들어 오픈소스(MIT)로 풉니다. 전부 Claude Code 스킬이라 말 한마디로 돌아가고, 렌더는 내 컴퓨터에서 합니다. 스킬에 드는 돈은 없습니다(Claude Code 는 Claude 유료 요금제나 API 결제가 필요합니다).
처음이세요? 터미널 여는 법부터 첫 결과물까지 따라 하는 초보자 안내서가 있습니다. 한눈에 보려면 랜딩 페이지.
| 도구 | 이렇게 말하면 | 결과 | 비슷한 유료 상품 |
|---|---|---|---|
| 쇼츠 | "쇼츠 만들어 줘: 주제" | 1080×1920 mp4, 자막, 효과음, 업로드 문구 | 쇼츠 자동화 스킬 99,000원~ |
| 카드뉴스 | "카드뉴스 만들어 줘: 주제/링크" | 인스타 PNG(4:5·1:1·9:16), PDF, 릴스 mp4, 캡션·해시태그 | AI 카드뉴스 도구 구독, 대행 |
| 상세페이지 | "상세페이지 만들어 줘" + 사진 | 860·780·1080 긴 이미지와 조각, 대표 이미지, 누끼, HTML 원본, 과장 광고 점검 | 크몽 60,000원~, SaaS 월 29,000~149,000원 |
| 쇼핑 쇼츠 | "이 상품 쇼핑 쇼츠 만들어 줘" | 15~30초 상품 영상(누끼 무대·가격표·장점 칩), 배경음악, 자막본·무자막본, 제휴 대가성 문구 | 쇼츠 자동 프로그램 350,000원/년, SaaS 월 29,900~249,000원 |
| 블로그 글 | "이 키워드로 블로그 글 써 줘" | 조사·출처, 제목 3안·요약·소제목, 붙여 넣기용 HTML, 썸네일 2종, 워드프레스 초안, 표절·문체·광고 점검 | 블로그 자동 포스팅 99,000~1,290,000원 |
공통: 쇼츠 컨셉 9종 + 사용자 테마(지면·네온·아케이드·차분·뉴스·럭셔리·글래스·키네틱·에디토리얼), 카드뉴스 테마 5종 + 내 브랜드 색·글꼴·로고, 한국어 줄바꿈과 읽기 규칙, AI 말투 점검. 한 주제로 글 → 카드뉴스 → 쇼츠를 이어서 만들 수 있습니다.
아래는 모두 이 저장소의 스킬로 렌더한 결과를 그대로 캡처한 거예요. 움직이는 화면과 영상은 랜딩 페이지 에서 볼 수 있어요.
같은 엔진, 열 가지 컨셉 (지면 · 네온 · 아케이드 · 차분 · 뉴스 · 럭셔리 · 글래스 · 키네틱 · 에디토리얼 · 내 브랜드)
| 쇼츠 (실제 채널 No.21) | 쇼핑 쇼츠 | 카드뉴스 → 릴스 |
|---|---|---|
| 유튜브에서 보기 | 가상의 예시 상품 · 배경음악 포함 | 같은 세트를 9:16 영상으로 |
카드뉴스: 한 세트를 4:5 · 1:1 · 9:16 으로 한 번에
상세페이지: 대표 이미지 두 가지 (흰 배경 · 브랜드 무대, 누끼 자동)
블로그 글: 붙여 넣기용 글 + 썸네일 1200×630 · 1000×1000
실제로 이 도구로 운영하는 채널: 비치콤버스 쇼츠 No.21 · No.22
필요한 것: Claude Code, ffmpeg, uv, Chrome (맥: brew install ffmpeg uv). 하나씩 따라 하려면 초보자 안내서.
플러그인으로 (Claude Code 안에서)
/plugin marketplace add bunhine0452/open-studio
/plugin install open-studio@open-studio
스킬 폴더만 복사해도 됩니다 (도구끼리 글꼴·테마를 같이 쓰니 skills 를 통째로)
git clone https://github.com/bunhine0452/open-studio
cp -r open-studio/skills/* ~/.claude/skills/
위 여섯 화면은 모두 이 저장소
examples/의 spec 으로 렌더한 영상입니다. 왼쪽부터 지면(코딩 팁) · 네온(보안) · 아케이드(게임 퀴즈) · 차분(홈카페) · 뉴스(생활 안전) · 사용자 색(러닝 클럽).
"비밀번호 유출 확인하는 법으로 쇼츠 만들어 줘"
→ 웹에서 자료 찾기 · 공식 출처로 사실 확인
→ 대본 (해요체, 40~50초)
→ 읽는 소리 변환 3D → 쓰리디, SSH → 에스에스에이치, 10월 → 시월, 3개 → 세 개
→ 무료 음성 (Supertonic 3, 내 컴퓨터에서) + 낱말 단위 시각
→ 주제에 맞는 테마 (보안이면 네온 + 글리치 전환 + 신스 효과음)
→ 1080×1920 mp4 + 자막 srt + 제목·설명란·고정 댓글
speakable.py 가 개발자가 실제로 읽는 소리로 바꾸고, 자막은 원래 표기("3D", "SSH", "2.1.312")로 되돌립니다. 세는 말(세 개·스무 명)과 한자어(삼십 일·오십 퍼센트), 유월·시월까지 구분합니다.--simple 로 가벼운 PIL 엔진을 씁니다(15초 안팎).S=skills/shorts/scripts
uv run $S/doctor.py # 설치 점검 (빠진 것과 설치 명령)
uv run $S/speakable.py examples/security-neon --write-spec # draft.txt → narration.txt + caption_map
uv run $S/render.py examples/security-neon --still --preview # 음성 없이 화면 먼저 (storyboard.jpg)
uv run $S/voice.py examples/security-neon --audition # 목소리 3개 × 빠르기 3단계 샘플
uv run $S/voice.py examples/security-neon # 무료 음성 (Supertonic 3, CPU, 키 없음, 방송용 다듬기)
uv run $S/render.py examples/security-neon # → examples/security-neon/security-neon.mp4
bash $S/check_video.sh examples/security-neon/security-neon.mp4
uv run $S/render.py examples/git-paper --still --preview --theme arcade # 같은 편을 다른 테마로
장면 종류(표지·표·체크·단계·취소선·순위·코드·화면 캡처·갤러리·끝 카드)와 spec 형식은 skills/shorts/references/spec.md, 테마와 효과음 이름은 themes.md, 대본·읽기 규칙은 writing.md.
| 엔진 | 비용 | 쓰는 법 |
|---|---|---|
| Supertonic 3 (기본) | 무료, 키 없음, 내 컴퓨터 CPU 에서 실행(첫 실행 때 모델 약 300MB 내려받기) | --voice F1F5 (여) · M1M5 (남), 기본 F5 · --speed 1.1 |
| edge-tts | 무료, 키 없음, 인터넷 필요 | --engine edge --voice ko-KR-SunHiNeural (여) · ko-KR-InJoonNeural · ko-KR-HyunsuMultilingualNeural (남) · --rate +12% |
| ElevenLabs (선택) | 유료 | ELEVENLABS_API_KEY 환경 변수 + --engine elevenlabs --voice <id> |
edge·ElevenLabs 는 글자 시각을 함께 받고, Supertonic 은 문장마다 따로 만들어 쉼과 글자 수로 시각을 어림합니다. 받아쓰기 모델과 비교하면 낱말 시작 시각 차이가 중앙값 0.07초라 자막 하이라이트에 충분합니다.
왜 Supertonic 이 기본인가요? 2026년 11월, 같은 대본으로 무료 목소리 13개를 만들어 음질 예측 점수(DNSMOS, 5점 만점)와 받아쓰기 오류율(Whisper)을 쟀습니다.
| 목소리 | 음질 점수 | 받아쓰기 오류 |
|---|---|---|
| Supertonic M3 (남) | 3.54 | 0% |
| Supertonic F5 (여) | 3.49 | 0% |
| edge InJoon (남) | 3.50 | 0% |
| edge Hyunsu (남) | 3.40 | 0% |
| edge SunHi (여) | 3.18 | 0% |
| 참고: ElevenLabs 유료 목소리 | 3.24 | - |
여자 목소리는 Supertonic 다섯 개가 모두 edge SunHi 보다 높았습니다(3.43~3.49). 점수는 참고용이니 --audition 으로 직접 들어 보고 고르세요.
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