요약: 인스타툰 작가 눈오지님이 추론이 붙은 GPT Image 2.0을 활용해, 3일 만에 만화 1000장을 테스트하며 텍스트→10컷 만화 자동 변환 워크플로우를 구축한 사례입니다.

단계별 방법:

1. GPT Image 2.0이 캐릭터 일관성을 추론할 수 있도록, 외형 묘사 대신 "어깨를 으쓱하며", "눈을 크게 뜨고" 같은 행동·감정 단서를 함께 줘서 여러 컷에서도 같은 인물이 유지되게 했습니다.
2. 나레이션·대사·행동을 분리해 적은 콘티를 만들고, 썸네일→본문→CTA의 10컷 구조로 설계해 모델이 컷 흐름을 추론할 수 있게 했습니다.
3. 콘티와 캐릭터 레퍼런스 이미지를 GPT Thinking 모드에 함께 넣어 만화를 자동 생성하고, 일관성 오류·글씨 크기·불필요한 요소를 수정하며 완성도를 높였습니다.

흥미로운 점: 단순히 "이런 그림 그려줘"가 아니라, 캐릭터 행동·콘티 구조처럼 모델이 추론할 수 있는 단서를 설계해 GPT Image 2.0의 추론 능력을 끌어낸 점이 인상적이었습니다. 추론형 이미지 모델 시대의 프롬프트 설계 방향을 잘 보여주는 사례입니다.

요약: 분기 목표가 매번 평범한 프로젝트로 수렴하던 문제를 김태현님이 AI 스킬 3개(g-init, g-10x, g-proj)를 만들어 "10x 사고"를 산출물 템플릿 안에 적용한 사례입니다. 

단계별 방법:

1. 분기 목표에 대한 본문을 AI가 작성하는 g-init 스킬을 만들었지만, 결과가 여전히 평범하다는 걸 발견하고 "10x 결과를 만드는 방법론을 먼저 리서치한 뒤 종합하라"로 프롬프트를 바꿨습니다.
2. 10x 사고 단계를 g-10x 스킬로 분리한 뒤, g-init과 Project 작성용 g-proj가 작성 과정에서 g-10x를 반드시 호출하도록 구조를 잡았습니다.
3. 세 스킬을 플러그인으로 팀에 배포해, 잘 쓰는 사람만 10x 사고를 하던 구조에서 누구나 같은 방식으로 결과물을 내는 표준 운영 도구로 만들었습니다.

흥미로운 점: "10x 방안을 생각해내라"가 아니라 "10x 결과를 만드는 방법론을 먼저 리서치하라"로 프롬프트를 한 단어 바꾼 것이 핵심 전환점이었던 점이 인상적이었습니다. AI에게 결과를 직접 요구하는 대신, 결과로 이어지는 사고 단계를 강제하는 발상의 전환입니다.