LLM에게 답이 아니라 일을 시키기 — 브랜드 이미지를 글로 된 기준으로 바꾸기

단계 1 / 7

Any LLM 노드를 캔버스에 놓고, 이름을 알아보기 쉽게 바꿔요(발표에서는 "run an LLM"). Gemini·GPT 같은 챗봇형 모델을 노드로 쓸 수 있습니다

단계 2 / 7

먼저 아무 지시나 시켜서 LLM이 챗봇과 똑같이 동작한다는 걸 확인합니다

발표에서는 "나 지금 컨퍼런스 무대에 있고 사람들이 조용히 나를 보고 있어. 뭘 해야 할까? 한 단어로만 답해"라고 시켰고, 이탈리아 여행이나 피자 레시피를 물으면 그 답을 그대로 돌려준다는 것도 보여줬습니다.

단계 3 / 7

그 잡담용 프롬프트를 지우고, 워크플로우에 쓸 수 있는 시스템 프롬프트로 바꿉니다

지시문은 역할(Role) · 작업(Task) · 출력 형식(Output format) 세 부분으로 나눠 씁니다.

단계 4 / 7

역할(role) 부분은 "You are an expert brand visual analyst and image generation brief writer."(당신은 전문 브랜드 비주얼 분석가이자 이미지 생성 브리프 작성자입니다)입니다 — 모델이 어떤 정체성으로 답해야 하는지 지정합니다

단계 5 / 7

작업(task) 부분은 "Your task is to receive one input image containing a grid of brand images and create a precise visual production brief."(입력으로 브랜드 이미지 그리드 한 장을 받아, 정확한 비주얼 프로덕션 브리프를 작성하세요)입니다 — 무엇을 입력받아 무엇을 만들어야 하는지 명시합니다

단계 6 / 7

브랜드 이미지 그리드를 이미지 입력으로 연결합니다

발표에서는 Figma에서 복사한 브랜드 이미지 여러 장을 그대로 붙여 넣었습니다.

단계 7 / 7

실행하면 core visual identity(핵심 비주얼 정체성), photography style(촬영 스타일), composition rules(구도 규칙) 같은 항목이 담긴 제작 기준서가 텍스트로 나옵니다

이게 "output format"이 암묵적으로 지정한 구조입니다 — 산문이 아니라 항목별로 정리된 브리프.