Brand Content Studio Brand Content Studio
하나의 입력 소스에서 브랜드 메시지를 추출하고 블로그, SNS, 영상용 에셋까지 이어서 생성하는 multimodal content workflow demo입니다. A multimodal content workflow demo that extracts a brand message from one source and extends it into blog, social, and video assets.
이 프로젝트는 단순 카피 생성기가 아니라, 원본 소스의 맥락을 유지한 채 여러 채널로 확장 가능한 제작 구조를 검증하는 workflow demo입니다. 하나의 source를 5단계 흐름으로 분석하고, 채널별 초안과 시각 자산 생성까지 이어지는 OSMU 구조를 만드는 데 초점을 둡니다. This project is not just a copy generator but a workflow demo for validating a production structure that expands one source across channels while preserving context. It focuses on a five-step flow from source analysis through channel drafts and visual asset generation.
Solution Solution
텍스트, URL, 문서, 이미지, 영상과 오디오를 먼저 분석해 공통 컨텍스트를 만들고, 여기서 핵심 USP, SEO 키워드, 비주얼 방향성을 추출하도록 설계했습니다. 이 공통 컨텍스트를 기반으로 블로그, 인스타그램, 이메일, 숏폼 스크립트를 병렬 생성한 뒤 최종 비주얼 프롬프트와 에셋 생성 단계로 연결했습니다. The workflow first analyzes text, URLs, documents, images, video, and audio to build shared context, then extracts core USPs, SEO keywords, and visual direction. That shared context is used to generate blog, Instagram, email, and short-form drafts in parallel before moving into final visual prompting and asset generation.
중요한 차별점은 중간에 marketer가 제안을 선택하고 조율하는 Human-in-the-Loop 단계를 둔 것입니다. 완전 자동화보다 속도는 느릴 수 있지만, 실제 브랜드 의도와 배포 가능성을 확보하는 데는 이 단계가 필수였습니다. A key differentiator is the Human-in-the-Loop checkpoint where the marketer selects and adjusts proposed directions. It is slower than full automation, but essential for preserving real brand intent and ready-to-publish quality.
Architecture Architecture
구조는 하나의 giant prompt로 모든 채널 산출물을 동시에 만들게 하는 방식이 아니라, source analyzer, context summarizer, USP planner, channel generator, visual prompt composer를 분리한 workflow입니다. 앞 단계의 출력이 다음 단계 프롬프트에 자동 주입되므로 채널이 달라도 메시지와 톤의 일관성이 유지됩니다. The architecture does not rely on a giant prompt to generate every channel output at once. Instead, it splits the flow into source analysis, context summarization, USP planning, channel generation, and visual prompt composition. Outputs from one stage are injected into the next so message and tone stay consistent across channels.
또한 요약과 구조화에는 가벼운 모델을, 정밀한 기획과 시각 프롬프트 작성에는 더 강한 모델을 배치하는 식으로 model routing을 적용했습니다. 품질과 비용을 동시에 통제하기 위한 설계였습니다. We also applied model routing: lighter models for summarization and structuring, stronger models for deeper planning and visual prompt authoring. This kept both quality and cost under control.
Technical Decisions Technical Decisions
Model Routing Model Routing
모든 단계를 무거운 모델로 처리하면 품질은 높지만 latency와 비용이 커집니다. 그래서 요약은 Flash, 정밀한 메시지 설계와 visual prompt 작성은 Pro 계열로 나눠 단계별로 모델을 다르게 배치했습니다. Using heavy models for every stage improves quality but increases latency and cost. We split the stack so Flash handles summarization while Pro-class models handle message design and visual prompt creation.
Human-in-the-Loop Human-in-the-Loop
한 번 클릭으로 끝내는 자동화는 빠르지만 실무 의도와 어긋나면 폐기됩니다. USP, 키워드, 방향성을 사람이 확정하는 단계를 두어 배포 가능성과 제어권을 높였습니다. One-click automation is fast, but if it misses real business intent it gets discarded. We added a human confirmation stage for USPs, keywords, and direction to increase deployability and steerability.