한국어 한 줄로 실사 이미지 만든다 — AI 전문가 3명이 알아서 프롬프트 써주는 시스템 만든 후기

[Claude Code] 한국어 한 줄로 실사 이미지 만든다 — AI 전문가 3명이 알아서 프롬프트 써주는 시스템 만든 후기

📝 한줄 요약

한국어로 "아이돌 콘서트" 한 마디만 하면, AI 전문가 3명이 동시에 실사형 영어 프롬프트를 만들어주는 시스템을 Claude Code로 구축했습니다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

• Claude Code로 Gemini 이미지 생성 전용 스킬을 만들었어요 (한국어 → 영어 프롬프트 자동 변환)

• AI 에이전트 1명보다 역할을 나눈 3명(장면 감독, 포토그래퍼, 아트 디렉터)이 훨씬 좋은 결과를 냅니다

• 내 취향과 스타일을 "온톨로지"로 정리해서 AI에게 알려주니, 매번 맞춤형 결과가 나왔어요

• SDK 에러, 커스텀 에이전트 인식 문제 등 삽질도 있었지만, 우회 방법을 찾아 해결했어요

• 이제 영어 프롬프트 고민 없이 한국어 한 줄이면 실사형 이미지가 나옵니다

🎯 이런 분들께 도움돼요

• AI로 이미지 만들어보고 싶은데 영어 프롬프트가 어려운 분

• Claude Code에서 나만의 스킬이나 에이전트를 만들어보고 싶은 분

• AI 결과물의 퀄리티를 안정적으로 높이고 싶은 분

• "AI가 나를 알아주면 좋겠다"고 생각해본 적 있는 분

😫 문제 상황 (Before)

AI 이미지 생성 도구가 넘쳐나는 시대지만, 막상 쓰려면 항상 같은 벽에 부딪혔어요.

영어 프롬프트.

"비 오는 도쿄 거리에서 혼자 걷는 여자"를 만들고 싶은데, 이걸 영어로 어떻게 써야 퀄리티가 나오는지 모르겠는 거예요. "rainy Tokyo street woman walking" 정도로 쓰면 결과가 밋밋하고, 구글링해서 "shot on Canon EOS R5, 85mm f/1.4, cinematic lighting..." 같은 키워드를 붙여야 하는데, 매번 이걸 하기가 번거로웠어요.

실사형 사진 프롬프트에는 일종의 "공식"이 있어요. 카메라 바디, 렌즈 초점거리, 조명 세팅, 색감, 후보정 스타일... 이런 걸 영어로 조합해야 전문가가 찍은 것 같은 이미지가 나와요. 문제는 이 공식을 매번 기억하고 조합하는 게 귀찮다는 거예요.

게다가 저는 실사형 사진만 만드는데, 뭔가 잘못 쓰면 애니메이션 풍이나 일러스트가 나와버려요. 매번 "photorealistic, hyperrealistic, 8K UHD" 같은 키워드를 빼먹지 않게 신경 써야 했고요.

그리고 또 하나. 매번 새로운 AI 세션을 시작하면, AI가 나를 전혀 모르는 상태에서 시작해요. "나는 실사형만 좋아해", "깔끔하고 절제된 스타일이 좋아", "SNS에 바로 올릴 수 있는 퀄리티를 원해" — 이런 걸 매번 다시 설명해야 했어요.

한국어로 간단히 말하면 알아서 전문가 수준의 영어 프롬프트가 나오고, 내 취향까지 자동으로 반영되면 좋겠다 — 이게 시작 동기였습니다.

🛠️ 사용한 도구

• Claude Code: Opus 4.6 모델 (메인 개발 도구)

• Claude Haiku: 팀 에이전트 실행용 (속도 최적화)

• Gemini Nano Banana Pro: 실사형 이미지 생성 모델 (Google)

• Python: google-genai SDK, Pillow (이미지 처리)

🔧 작업 과정

1단계: 이미지 생성 스킬 만들기 — "일단 돌아가게 해보자"

처음에는 단순했어요. Gemini API로 이미지를 만드는 Claude Code 스킬을 하나 만들자.

나노바나나 프로 모델로 이미지 생성하는 클로드코드 스킬 구현해줘.
나는 레퍼런스 이미지 많이 활용할거야, 그리고 순수 텍스트로도 그림을 그릴거야

Claude Code가 Gemini API 공식 문서를 직접 읽고 분석한 다음, 두 개의 파일을 만들어줬어요:

• SKILL.md: 스킬의 사용 설명서. 어떤 모드가 있는지(텍스트→이미지, 레퍼런스 편집), 비율 옵션은 뭐가 있는지, 에러가 나면 어떻게 대응하는지를 정리한 문서예요.

• generate.py: 실제로 Gemini API를 호출해서 이미지를 생성하는 Python 스크립트예요.

텍스트로 이미지 생성, 기존 이미지를 레퍼런스로 활용한 편집, 비율 선택(1:1, 16:9, 9:16 등)까지 지원하는 구조였어요. 레퍼런스 이미지는 최대 14장까지 넣을 수 있고요.

첫 번째 삽질: SDK 호환성 문제

첫 테스트로 "우주 고양이"를 만들어봤는데, 바로 에러가 났어요.

Gemini 공식 문서에는 image_size라는 옵션이 있어서 이미지 해상도를 지정할 수 있다고 되어 있었는데, 실제 Python SDK(google-genai v1.47.0)에서는 이 파라미터를 지원하지 않는 거예요. pydantic ValidationError: Extra inputs are not permitted라는 에러가 났어요.

Claude Code가 SDK의 실제 스펙을 직접 확인했어요. ImageConfig가 어떤 파라미터를 받는지 코드 레벨에서 검증한 거죠. 결과적으로 aspectRatio만 지원하고 image_size는 아직 SDK에 반영이 안 된 상태였어요. 해당 파라미터를 제거하니 바로 돌아갔어요.

여기서 배운 점: AI 도구를 쓸 때 공식 문서만 믿으면 안 된다. 문서와 실제 SDK 사이에 차이가 있을 수 있다. Claude Code는 이런 상황에서 에러 메시지를 분석하고, SDK 소스를 직접 확인해서 원인을 찾아줘요. 사람이 혼자 했으면 스택오버플로우 돌아다니느라 한참 걸렸을 거예요.

에러 수정 후 "우주 고양이" 이미지가 성공적으로 생성됐어요. 기본 스킬이 돌아가는 걸 확인한 거예요.

2단계: 에이전트로 진화 — "한국어만 쓰면 알아서 해줘"

스킬은 잘 돌아갔지만, 여전히 영어 프롬프트를 직접 써야 했어요. "A cute cat astronaut floating in space" 같은 프롬프트를 제가 영어로 타이핑해야 이미지가 나오는 거예요. 이건 제가 원하던 게 아니었어요. 그래서 다음 단계로 넘어갔어요.

이제 이걸 에이전트로 만들어서 쉽고 고품질을 얻는 것을 도움받고 싶어

Claude Code에 이 방향으로 요청하니까, 세 가지 접근 방식을 제안해줬어요:

• A) 프롬프트 어시스턴트: 한국어를 영어로 바꿔주는 것

• B) 워크플로우 자동화: 전체 과정을 자동으로 처리하는 것

• C) 프롬프트 라이브러리: 카테고리별 템플릿을 만들어두는 것

저는 A+C 혼합을 선택했어요. 한국어 입력을 받으면:

1. 카테고리를 자동으로 판단하고 (인물인지, 풍경인지, 제품인지...)

2. 해당 카테고리에 맞는 전문 키워드를 붙이고 (인물이면 "Canon EOS R5, 85mm f/1.4, Rembrandt lighting", 풍경이면 "Sony A7R IV, 24mm wide-angle, golden hour"...)

3. "photorealistic, 8K UHD" 같은 실사형 필수 키워드도 자동으로 추가해주는 구조예요.

5개 카테고리 템플릿을 만들었어요: 인물, 풍경, 제품, 음식, 건축/인테리어. 각 카테고리마다 실제 프로 사진작가가 쓰는 장비와 세팅 키워드가 들어 있어요.

두 번째 삽질: 커스텀 에이전트 인식 문제

처음에는 .claude/agents/gemini-image.md라는 별도의 에이전트 파일을 만들었어요. 근데 Claude Code의 Agent 도구에서 "Agent type 'gemini-image' not found"라는 에러가 나는 거예요.

알고 보니 Claude Code의 Agent 도구는 미리 정의된 타입(general-purpose, Explore, Plan 등)만 지원하고, 사용자가 만든 커스텀 에이전트 파일은 못 읽었어요.

처음엔 당황했지만, 다른 방법을 찾았어요. 에이전트 로직 전체를 SKILL.md 파일 안에 넣은 거예요. Claude Code는 스킬이 호출되면 SKILL.md의 내용을 그대로 따르기 때문에, 사실상 스킬 자체가 에이전트 역할을 하는 거죠. 별도 에이전트 파일이 필요 없었어요.

여기서 배운 점: 안 되면 억지로 밀어붙이지 말고 우회하자. AI 도구에는 예상 못한 제약이 있을 수 있고, 목적이 같다면 다른 방법으로 달성하면 돼요.

솔로 모드로 "비 오는 도쿄 거리"를 테스트해봤어요. 한국어로 말했더니 영어 프롬프트가 자동으로 생성되고, 실사형 이미지가 나왔어요. 일단 목표는 달성!

3단계: 팀 에이전트 — "혼자보다 셋이 낫다"

여기가 이번 작업의 하이라이트예요.

솔로 모드도 괜찮았지만, 한 명의 AI가 장면 구성, 촬영 세팅, 색감 무드를 전부 다 고려하다 보면 어딘가는 약해지더라고요. 그래서 실제 촬영 현장처럼 역할을 분리해보면 어떨까 생각했어요.

팀에이전트로 조금 더 고품질의 이미지 프롬프트를 얻을 수 있어?

Claude Code와 상의해서 3명의 전문가 구조를 만들었어요:

장면 감독 (Scene Director) "이 장면에서 인물은 어떤 자세, 어떤 표정이어야 하는가? 배경에는 뭐가 보여야 하는가? 카메라는 어디서 어떤 앵글로 찍어야 하는가? 이 한 장이 전달해야 할 감정은 뭔가?"

이런 걸 전문적으로 판단해주는 역할이에요. 영화 감독이 배우에게 연기 디렉션을 주듯이, 장면의 내러티브를 잡아줘요.

사진 전문가 (Photography Expert) "이 장면을 실제로 찍는다면 어떤 카메라가 좋은가? 렌즈는 몇 mm? 조명은? 셔터스피드와 ISO는?"

실제 프로 포토그래퍼가 현장에서 세팅하는 것과 같은 기술적 디테일을 담당해요. 이 정보가 프롬프트에 들어가면, AI 이미지 생성 모델이 "아, 이런 느낌의 사진이구나"를 더 정확하게 이해해요.

아트 디렉터 (Art Director) "이 장면의 전체적인 톤은? 따뜻한가, 차가운가? 밝은가, 어두운가? 매거진 스타일인가, 다큐멘터리 스타일인가?"

광고 에이전시에서 비주얼의 방향성을 잡아주는 것처럼, 색감, 분위기, 질감, 레퍼런스 스타일을 정의해요.

이 3명이 동시에 병렬로 작업해요. 순서대로 하나씩이 아니라 한꺼번에 실행되기 때문에 시간도 크게 늘지 않아요. 각자 결과를 내놓으면, Claude Code가 이걸 하나의 프롬프트(150단어 이내)로 합성해요.

솔로 vs 팀: 같은 주제로 비교해봤어요

"비 오는 도쿄 거리"라는 동일한 주제로 솔로 모드와 팀 모드를 비교했어요.

솔로 모드 결과: 깔끔하고 나쁘지 않았지만, 프롬프트가 일반적이었어요. "rainy Tokyo street, neon reflections, photorealistic" 수준.

팀 모드 결과: 차이가 확연했어요. 장면 감독은 "umbrella를 든 여성이 네온 간판이 반사되는 젖은 아스팔트 위를 걷는" 구체적인 장면을 잡아주고, 포토그래퍼는 "Sony A7R IV, 35mm f/1.4, 낮은 셔터스피드로 빗줄기 표현"을 세팅하고, 아트 디렉터는 "시안과 마젠타의 네온 팔레트, 고독한 도시 감성, Wong Kar-wai 영화 스타일"을 입혔어요.

조명의 디테일, 색감의 깊이, 구도의 완성도가 확실히 달랐어요. 관점이 다른 전문가가 각자의 영역에서 기여하니까 결과물이 훨씬 풍부해지는 거예요.

4단계: 온톨로지 — "AI야, 나를 알아줘"

여기서 한 단계 더 나갔어요. 팀 에이전트가 좋은 프롬프트를 만들어주긴 하는데, 결국 범용적이에요. "아무나"에게 좋은 프롬프트를 만들어주는 거지, "나"에게 맞는 프롬프트는 아니라는 거예요.

나 reactor의 온톨로지를 만들고 싶어

온톨로지는 쉽게 말해 "나는 누구인가"를 구조화한 지식 지도예요. 제 역할, 취향, 작업 원칙, 도구 스택, 가치관 같은 걸 문서로 정리한 거예요.

Claude Code가 제 프로젝트 파일, 개발 로그, 디스코드 대화까지 종합해서 분석했어요. 그리고 저와 대화하면서 빠진 부분을 채워나갔어요. "어떤 순간에 가장 몰입하세요?", "크리에이터로서 뭘 만드세요?" 같은 질문을 하나씩 하면서요.

결과적으로 10개 섹션의 온톨로지가 완성됐어요:

• 정체성: "AI로 만들고, 사람이 쓰게 하는 크리에이터"

• 역량 지도: 시각 디자인, 도구 제작, 시스템 설계, 개발, 콘텐츠

• 관심 영역: AI 이미지 생성, 에이전트 시스템, 업무 자동화

• 작업 원칙: 실사형만, 체계 먼저, 자동화 지향, 만든 건 쓰여야 완성

• 가치 체계: 실용성, 효율성, 심미성, 체계성, 공유

그리고 이 온톨로지를 팀 에이전트에 반영했어요. 각 에이전트의 프롬프트에 [클라이언트 프로필]이라는 섹션을 추가해서, 제가 어떤 사람인지를 알려준 거예요:

• Scene Director에게: "이 사람은 SNS, 블로그, 포트폴리오에 바로 쓸 수 있는 이미지를 원해. 한 눈에 임팩트 줄 수 있는 방향으로."

• Photography Expert에게: "깨끗하고 선명한 이미지를 선호해. 과도한 필터나 효과는 지양해."

• Art Director에게: "깔끔하고 임팩트 있는 비주얼 선호. 과장보다 절제된 세련미."

그리고 CLAUDE.md에 "온톨로지 참조: my/notes/reactor-ontology.md"를 한 줄 추가했어요. 이러면 어떤 세션을 열어도 AI가 제 온톨로지를 자동으로 읽고 시작해요.

"오!" 했던 순간

온톨로지 반영 후 테스트를 해봤는데, 프롬프트에 제 취향이 녹아들어 있는 거예요.

"절제된 세련미", "SNS에 바로 쓸 수 있는 품질", "과장보다 깨끗한 임팩트" — 제가 직접 키워드를 넣은 적이 없는데, 에이전트가 제 스타일을 이미 알고 있었어요.

"여자 아이돌 콘서트"라고만 말했는데, 결과 프롬프트에:

• Annie Leibovitz 스타일 콘서트 포토그래피

• 보석톤(퍼플+틸) 스테이지 조명

• Sony A9 III에 70-200mm f/2.8 텔레포토 렌즈

• 포토 피트에서 로우앵글로 촬영한 구도

• "controlled intensity and commanding presence" (절제된 강렬함)

이런 디테일이 알아서 들어가 있었어요. AI가 나를 아는 상태에서 만든 프롬프트와 모르는 상태에서 만든 프롬프트는 확실히 달라요. 매번 "나는 이런 스타일 좋아해"를 설명할 필요가 없어진 거예요.

✅ 결과 (After)

Before vs After

결과물

한국어 "여자 아이돌 콘서트"만 입력해서 나온 이미지:

• 보석톤 스테이지 조명, 관객 응원봉 보케, 로우앵글 구도

• 시퀸 의상에 반사되는 스포트라이트 디테일

• Annie Leibovitz 스타일의 선명하면서 자연스러운 톤

• SNS에 바로 올릴 수 있는 16:9 와이드 비율

전체 과정 타임라인

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. 에이전트 하나보다 역할을 나눈 팀이 낫다 한 명에게 "다 해줘"보다 "너는 조명만 해", "너는 구도만 해"로 나누면 각 영역의 깊이가 달라져요. 실제 현장의 분업 구조를 AI에게도 적용한 거예요. 각 전문가가 자기 영역에만 집중하니까, 결과의 디테일이 확연히 올라갔어요.

2. 나 자신의 온톨로지를 AI에게 알려줘라 취향, 스타일, 원칙 같은 걸 한 번 정리해서 CLAUDE.md에 넣어두면, 매번 설명 안 해도 맞춤형 결과가 나와요. 한 줄이면 됩니다: "온톨로지 참조: my/notes/reactor-ontology.md". 이게 설정되면 어떤 세션을 열어도 AI가 나를 아는 상태로 시작해요.

3. 공식 문서와 실제 SDK는 다를 수 있다 Gemini 문서에 있는 파라미터가 실제 SDK에서 안 먹는 경우가 있었어요. Claude Code가 에러를 보고 SDK 스펙을 직접 확인해서 해결했는데, 이런 디버깅은 AI가 진짜 잘해요. 에러 메시지를 분석하고 원인을 추적하는 능력이 사람보다 빠를 때가 많아요.

4. 점진적으로 발전시켜라 스킬 → 에이전트 → 팀 에이전트 → 온톨로지 반영. 한 단계씩 확인하면서 올라갔어요. 각 단계에서 "이게 되네?" → "그럼 여기에 이걸 더하면?" 식으로 자연스럽게 확장한 거예요. 처음부터 팀 에이전트 + 온톨로지를 한 번에 만들려고 했으면 복잡해서 포기했을 수도 있어요.

이렇게 하면 안 돼요

1. 처음부터 완벽한 구조를 만들려고 하지 마세요 일단 돌아가게 하고, 쓰면서 부족한 점을 보강하는 게 훨씬 효율적이에요. 저도 처음에는 영어 프롬프트를 직접 치는 단순한 스킬에서 시작했어요.

2. 안 되면 강제로 밀어붙이지 마세요 커스텀 에이전트 파일이 인식 안 됐을 때, 억지로 해결하려 하지 않고 스킬 파일에 통합하는 우회 방법을 선택했어요. AI 도구는 예상 못한 제약이 있을 수 있고, 목적이 같다면 다른 방법으로 달성하면 돼요.

3. AI 한테 모든 걸 한 번에 시키지 마세요 "이미지 생성 에이전트 만들어줘, 팀으로 하고, 내 취향도 반영해줘" 이렇게 한 번에 요청하면 결과가 산만해져요. 한 단계씩 요청하고 확인하면서 가는 게 훨씬 좋아요.

🌍 다른 업무에 적용한다면?

이 "팀 에이전트 + 온톨로지" 패턴은 이미지 생성 말고도 여러 곳에 쓸 수 있어요:

• 글쓰기: 에디터(문장 다듬기) + 팩트체커(사실 확인) + 톤 조절 전문가(독자에 맞는 어투)를 팀으로 구성

• 기획서 작성: 시장 분석가(시장 데이터) + 기술 검토자(실현 가능성) + 카피라이터(설득력 있는 표현)를 병렬 실행

• 코드 리뷰: 보안 전문가(취약점) + 성능 전문가(속도) + 가독성 전문가(유지보수)가 동시에 검토

• 발표 자료 제작: 스토리텔러(흐름 구성) + 데이터 시각화 전문가(차트/그래프) + 디자인 감독(레이아웃/색감)

핵심은 두 가지예요:

1. "하나에게 다 시키지 말고, 역할을 나눠라" — 분업하면 각 영역의 깊이가 달라져요

2. "AI에게 나를 알려줘라" — 온톨로지 한 번 만들어두면 모든 작업에서 맞춤형 결과를 받을 수 있어요

🚀 앞으로의 계획

• 카테고리 확장: 패션, 여행, 음식, 스포츠 등 더 많은 카테고리 전문 템플릿 추가

• 레퍼런스 편집 고도화: 기존 이미지를 넣으면 팀 에이전트가 스타일 분석 후 편집 방향까지 제안

• 온톨로지 성장: 프로젝트를 진행할수록 온톨로지가 업데이트돼서 AI가 나를 더 깊이 이해하도록

• 다른 도메인 팀 에이전트: 이미지뿐만 아니라 글쓰기, 기획 등에도 같은 패턴 적용

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: AI에게 팀 에이전트 만들어달라고 할 때

내가 [작업 종류]를 요청하면, 3명의 전문가를 동시에 실행해서 각자의 관점에서 결과를 만들어줘. 전문가 1: [역할] — [담당 영역] 전문가 2: [역할] — [담당 영역] 전문가 3: [역할] — [담당 영역] 3명의 결과를 합쳐서 하나의 최종 결과물을 만들어줘. 각 전문가는 자기 영역에만 집중해서 깊이 있는 결과를 내야 해.

프롬프트 2: 온톨로지 만들어달라고 할 때

나의 온톨로지를 만들고 싶어. 내 프로젝트 파일, 작업 기록, 대화 내역을 종합해서 나를 분석해줘. 포함할 내용: 역할, 핵심 역량, 관심 영역, 작업 패턴, 가치관, 도구 스택, 몰입 트리거 한 번에 다 정리하지 말고, 대화로 하나씩 탐색하면서 빠진 부분을 채워줘. 최종적으로 한 마디 자기소개와 함께 구조화된 문서로 정리해줘.

프롬프트 3: 온톨로지를 AI에게 반영시킬 때

CLAUDE.md에 다음을 추가해줘: "온톨로지 참조: [파일 경로] — 스킬/에이전트 설계 시 반드시 참고" 이러면 어떤 세션을 열어도 AI가 내 온톨로지를 자동으로 읽고 시작해.

프롬프트 4: 이미지 생성용 팀 에이전트 (이번에 만든 구조 그대로)

내가 이미지를 만들고 싶다고 하면, 3명의 전문가를 동시에 실행해줘:

1. 장면 감독: 주체, 배경, 구도, 스토리를 설계

2. 사진 전문가: 카메라 바디, 렌즈, 조명, 촬영 기법을 추천

3. 아트 디렉터: 색감, 분위기, 질감, 레퍼런스 스타일을 정의 3명의 결과를 150단어 이내의 하나의 영어 프롬프트로 합성해줘. 마지막에 반드시 "photorealistic, 8K UHD"를 포함할 것.