weshop-skill 및 WeShop-CLI를 활용한 Weshop AI 생성

Marine·May 27

weshop-skill을 이용한 AI 생성, Claude Code, OpenCode 및 빠른 이미지 및 비디오 생성 워크플로가 필요한 AI 에이전트를 위해 제작되었습니다.

빠르게 진화하는 AI 개발 환경에서 자율 에이전트(Claude Code, Codex, Gemini CLI 등)는 코드를 파싱하고, 작업을 조율하며, 로컬 도구를 실행하는 데 매우 강력한 성능을 입증했습니다.

하지만 텍스트 기반 AI 추론과 실제 시각적 제작 사이의 격차는 항상 번거로웠습니다. Weshop Skill과 Weshop CLI가 터미널에서 직접 이 격차를 해소합니다.

시스템은 Weshop.ai와 함께 작동합니다. 에이전트가 CLI에서 비동기적으로 명령어를 실행하는 동안, 웹 플랫폼에서 진행 상황을 확인하고, 자산을 관리하며, 협업 공간에서 결과를 조정할 수 있습니다.

Weshop CLI와 Skill이 터미널 명령어를 AI 이미지 및 비디오 생성 워크플로와 연결하는 WeShop AI 히어로 이미지. — Weshop CLI 및 Skill AI 워크플로

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Weshop-CLI와 Weshop-Skill이란?

터미널 에이전트에 시각과 예술적 손길을 부여하는 방법을 이해하려면 이 생태계의 두 가지 핵심 구성 요소를 살펴봐야 합니다:

Weshop-CLI: 명령줄 엔진

weshop-cli는 크로스 플랫폼 명령줄 도구로, Weshop.ai 플랫폼의 전체 크리에이티브 제품군을 제공합니다. 개발자나 에이전트가 복잡한 REST API 엔드포인트, 파일 업로드 상태, 폴링 핸들러를 다루지 않아도 되도록 CLI는 깔끔하고 통일된 명령 패턴을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

암시적 파일 업로드: 로컬 파일을 모든 매개변수에 직접 전달합니다(예: --image ./input.jpg). CLI가 내부적으로 업로드를 처리하고 결과 보안 URL을 AI 파이프라인에 직접 공급합니다.
비동기 작업 (--no-wait): 이미지 및 비디오 생성을 즉시 제출하고 고유한 실행 ID를 가져온 후 나중에 weshop status <id>를 사용하여 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 터미널 상호 작용이 빠르고 차단되지 않습니다.
포괄적인 기능: 배경 교체, 캠페인 포스터부터 시네마틱 비디오 생성 플랫폼(kling, sora-2, seedance)까지 모든 것을 지원합니다.

Weshop-Skill: 에이전트 지능 및 자동화된 컨텍스트

weshop-skill은 weshop-cli 및 관련 Pexel 스크래퍼 API를 AI 에이전트를 위한 구조화된 명령어 세트로 감싸는 의미론적 오버레이입니다:

인간의 의도 이해: “열대 해변에서 이 모델의 전문적인 비디오를 만들어 줘”와 같은 광범위한 요청을 구조화된 다단계 계획으로 변환합니다.
참고 자료 가져오기: 통합된 스크래핑 모듈(예: Pexels API)을 사용하여 사용자가 제공하지 않은 경우 고품질 스톡 배경이나 모델 포즈를 수집합니다.
도구 파이프라인 체인: 이미지 생성 도구(예: ai-photoshoot)의 출력 URL을 비디오 생성 도구(예: kling)의 직접 입력 이미지로 완전 자동으로 전달합니다.

설치 및 구성

시작하는 것은 간단합니다. Pexels 및 Weshop API 키가 필요합니다.

Weshop-CLI 설치

weshop-cli를 전역적으로 npm을 통해 설치할 수 있습니다:

npm install -g weshop-cli

또는 저장소를 클론하여 로컬에 설치할 수도 있습니다:

git clone https://github.com/weshopai/weshop-cli.git
cd weshop-cli
npm install

4. 환경 변수 구성

터미널 세션에 자격 증명을 설정하거나(또는 로컬 .env 파일에 저장합니다):

# 키 얻기:# - Pexels 키: https://www.pexels.com/api/# - Weshop 키: https://www.weshop.ai/apiKeyexport 
PEXELS_API_KEY="your-pexels-api-key"export 
WESHOP_API_KEY="your-weshop-api-key"

CLI 도움말을 실행하여 설정을 확인하세요:

weshop --help

Weshop CLI 받기→

쇼케이스: 참고 자료에서 걸작으로

weshop-skills와 로컬 CLI 명령어를 사용하여 조율된 두 가지 실제 크리에이티브 워크플로를 입력 참고 자료와 최종 생성 결과와 함께 살펴보겠습니다.

쇼케이스 1: 농구 슈퍼스타 강아지 (액션 샷 합성)

완전히 맞춤 설정된 피사체를 동적으로 생성된 액션 장면에 배치하는 방법.

1단계: ��고 자료 수집

에이전트 스킬 “pexels-fashion-designer”에 뒷배경에 나무가 있는 농구장에서 덩크슛을 하는 개를 원한다고 알립니다. 직접 URL을 업로드할 수도 있습니다. 먼저 에이전트가 Pexels에서 참고 자료를 수집합니다:

# 농구장 장면 가져오기
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "basketball court trees background" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

# 개 피사체 가져오기
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "dog playing basketball" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

2단계: 액션 합성

다운로드한 참고 자료의 로컬 파일 경로를 사용하여 에이전트가 weshop 도구 문서 분석을 통해 image-mixer 명령어를 실행합니다:

weshop image-mixer \
  --image outputs/dog-dunk/basketball-court-trees-background/pexels_photo_1779555457661_0.jpg \
  --image outputs/dog-dunk/dog-playing-basketball/pexels_photo_1779555496990_0.jpg \
  --prompt "A dog dunking a basketball on a court with trees in the background. The dog should be jumping high towards the basketball hoop in an athletic dunking pose, with the basketball going through the hoop. Natural lighting, dynamic sports action shot." \
  --task-name "dog-dunk" \
  --no-wait

AI 이미지 생성을 위한 장면 참고 자료로 사용된, 뒷배경에 나무가 있는 야외 농구장과 골대. — 농구장 참고 자료

잔디 위에서 공을 가지고 노는 여성과 함께 있는 털복숭이 개, AI 생성의 피사체 참고 자료로 사용. — 개 피사체 참고 자료

야외 농구장에서 골대를 향해 덩크슛을 하려고 점프하는 털복숭이 개의 AI 생성 이미지. — AI 개 덩크 결과

쇼케이스 2: 체인 파이프라인 (시네마틱 패션 비디오)

정적 모델 및 거리 장면 참고 자료로부터 전문적인 5초 비디오 생성.

1단계: 참고 자료 수집

python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "fashion model portrait" \
  --task-id "fashion-pipeline"
  
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "city street fashion scene" \
  --task-id "fashion-pipeline"

2단계: 장소에 모델 합성

모델 초상화와 도시 거리 장면을 가져와 ai-photoshoot으로 합성합니다:

weshop ai-photoshoot \
  --image assets/person-scene-composite/fashion-model-portrait/pexels_photo_1779447472010_0.jpg \
  --image assets/person-scene-composite/city-street-fashion-scene/pexels_photo_1779447585426_0.jpg \
  --aspect-ratio 3:4 \
  --no-wait

이렇게 하면 클라우드에 생성된 모델 합성 URL이 생성됩니다: https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png.

3단계: Kling 비디오로 장면에 생명 불어넣기

다운로드 및 업로드 대신 생성된 이미지 URL을 kling 비디오 모델에 직접 공급합니다:

weshop kling \
  --image "https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png" \
  --prompt "Fashion model walking confidently through a busy city street, camera follows at eye level, cinematic lighting" \
  --model Kling_3_0 \
  --duration 5s \
  --no-wait

선글라스와 퍼 스타일 코트를 입은 여성의 흑백 패션 초상화. — 패션 모델 참고 자료

일몰 속 도시 거리에서 포즈를 취하는 검은 옷을 입은 여성, 패션 장면 참고 자료로 사용. — 거리 패션 참고 자료

드라마틱한 저녁 하늘 아래 빈 도시 거리에서 선글라스를 착용한 여성의 AI 생성 패션 이미지. — AI 패션 결과

Weshop 도구로 또 무엇을 할 수 있나요?

합성 및 비디오 외에도 Weshop에는 에이전트가 원활하게 실행할 수 있는 광범위한 AI 도구 모음이 포함되어 있습니다:

가상 피팅 및 모델링 (virtualtryon, aimodel, aipose): 인물 피사체의 의상을 교체하고, 의상의 정확한 질감을 유지하면서 배경 장면을 변경하거나 포즈를 완전히 재설계합니다.
크리에이티브 스타일 변환 (anime-image-converter, ghibli-art-create, 2d-to-3d-image-converter): 일반 사진을 애니메이션 스케치, 스튜디오 지브리 아트워크 또는 Blender 스타일 3D 뷰포트로 변환합니다.
고급 배경 및 공간 계획 (aiproduct, ai-room-planner): 전문 제품 사진을 위한 배경 교체 또는 실내 정원/방 레이아웃을 즉시 목업합니다.
그래픽 및 마케팅 디자인 (ai-poster, ai-logo-generator): 텍스트 템플릿을 사용하여 전환율이 높은 레이아웃 포스터와 브랜드 로고를 기본 생성합니다.

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결론 및 다음 단계

Weshop CLI와 Skills를 통해 개발자, 디자이너 및 AI 에이전트는 셸에서 직접 전문가 수준의 디자인 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 터미널 자동화의 강력함과 Weshop.ai 웹 콘솔의 자산 관리, 진행 상황 미리보기, 자산 카탈로그를 연결함으로써 프로그래밍 속도와 시각적 제어라는 두 가지 장점을 모두 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트를 구축 중이거나 디자인 워크플로를 간소화하려고 하시나요? 위의 버튼을 사용하여 Weshop Skills 저장소를 살펴보고, Weshop CLI를 시작하고, Weshop AI 플랫폼을 열어 크리에이티브 파이프라인 자동화를 오늘 시작하세요!

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