Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →사용자가 제공한 상품 사진을 분석하여 ProductDNA를 추출하고, 13섹션 상세페이지에 부족한 컷을 식별, 추가 촬영을 위한 구체적인 브리프를 작성해주는 스킬입니다. "상품 사진 분석해줘", "촬영 브리프 만들어줘", "부족한 컷 알려줘", "어떤 사진이 더 필요해?"처럼 말하면 됩니다. 형태·소재·색상·시그니처 앵글·포지셔닝(mass/premium_indie/luxury)을 추출하고, 13섹션별 사용 가능한 컷 매핑 + 추가 촬영 권장 리스트를 산출합니다.
.claude/skills/modu-ai-product-photo-brief/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 27% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 85% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 104% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 139% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 16% | 0% |
상세페이지 제작에 앞서 사용자의 상품 사진을 분석하고 부족한 컷을 식별하는 스킬입니다. 13섹션 상세페이지 각 섹션에 어떤 사진이 필요한지 매핑하고, 이미 있는 컷과 추가로 촬영해야 할 컷을 명확히 구분합니다.
상품 사진 분석, 촬영 브리프, 부족한 컷, 사진 평가, 제품 사진, 상품 DNA, ProductDNA, 사진 점검, 추가 촬영, 어떤 사진이 더 필요
사용자가 제공한 1-14장의 사진을 분석하여 다음을 추출:
각 섹션에 어떤 컷이 사용 가능한지 매핑합니다:
섹션 1 Hero : ✅ 시그니처 컷 (있음) / ❌ 추가 촬영 필요
섹션 4 Story : ⚠️ Before/After 페어 필요
섹션 5 Solution : ✅ 스튜디오 뷰티샷 (있음)
섹션 7 Proof : ❌ 리뷰어 사용 컷 부족 — 라이프스타일 컷 필요
섹션 8 Authority : ❌ 창업자/전문가 포트레이트 필요
섹션 9 Benefits : ⚠️ 라이프스타일 컷 1장 추가 권장
섹션 11 Compare : ⚠️ Without/With 페어 권장
...부족한 컷마다 구체적 브리프 생성:
[추가 촬영 #1: Authority 섹션용 창업자 포트레이트]
구도: 3/4 크롭, 약간 우측 향함
배경: 디새튜레이트 톤 (스튜디오 회색 또는 작업실 분위기)
라이팅: 웜 키 라이트 + 약한 백라이트
표정: 자신감 있고 따뜻한 느낌
프레임: 가슴 ~ 머리 위
복장: 브랜드 톤에 맞는 캐주얼 또는 스마트
의도: "이 분이 만든 것"이라는 신뢰 형성
[추가 촬영 #2: Compare 섹션용 Before 컷]
구도: 좌측 절반 (수직 분할 합성용)
무드: 답답함, 무드 다운 (실제 고통 상황 연출)
모델: 30~40대 직장인 (운동 후 답답함, 통화 중 답답함 등)
표정: 약간의 불편함
배경: 어두운 사무실, 지하철 등
의도: After 컷과 직접 대비추가 촬영 컷을 비용·난이도·임팩트 기준으로 우선순위 부여:
| 우선순위 | 컷 | 임팩트 | 촬영 난이도 | |---------|-----|------|----------| | 🔴 필수 | 시그니처 뷰티샷 | 매우 높음 | 중 (스튜디오) | | 🟡 권장 | Before/After 페어 | 높음 | 중 | | 🟢 선택 | 디테일 클로즈업 | 중 | 낮음 |
json{ "product_dna": { "physical": { "form": "원통형 보틀", "dimensions_hint": "높이 약 18cm", "colors": ["amber", "matte black"], "material": "유리 + 무광 캡", "texture_keywords": ["matte", "glass"], "signature_angle": "정면 약간 위에서", "surface_details": ["엠보싱 로고", "라벨 미니멀"] }, "positioning": { "tier": "premium_indie", "price_tier_hint": "3~5만원대", "tone": "차분, 고급, 신뢰", "brand_archetype": "Sage" }, "palette": { "primary": "amber #C18841", "secondary": "matte black #1A1A1A", "background": "warm cream #F5F0E8" } }, "available_cuts": { "01_hero": "✅", "02_pain": "N/A — 이 섹션은 상품 노출 X", "04_story": "❌ Before/After 페어 필요", "05_solution": "✅", "07_proof": "❌ 리뷰어 사용 컷 부족", "08_authority": "❌", "09_benefits": "⚠️ 라이프스타일 1장 추가 권장", "11_compare": "⚠️ Without 컷 필요", "13_cta": "✅ Hero 재사용 가능" }, "additional_shots_required": [ { "priority": "필수", "section": "08_authority", "shot_id": "authority_founder_portrait", "brief": { "composition": "3/4 크롭, 약간 우측 향함", "background": "디새튜레이트 회색", "lighting": "웜 키 라이트 + 약한 백라이트", "expression": "자신감 + 따뜻함", "frame": "가슴 ~ 머리 위", "intent": "신뢰 형성" } }, { "priority": "권장", "section": "04_story + 11_compare", "shot_id": "before_after_pair", "brief": { "before_mood": "답답함, 무드 다운", "after_mood": "밝고 만족", "composition": "동일 구도 (좌우 분할 합성용)", "model": "30~40대 직장인" } } ], "shoot_recommendation_summary": "필수 2컷 + 권장 3컷 = 5컷 추가 촬영 시 13섹션 풀세트 가능" }
moai-commerce:detail-page-copy — 13섹션 카피 (이 스킬의 ProductDNA 활용)moai-commerce:detail-page-image — 이미지 생성·합성moai-media:higgsfield-image — 부족한 컷을 AI로 생성하고 싶을 때 (실사 촬영 대체)moai-content:landing-page — 웹용 상세페이지detail-page-copy 사용moai-media:higgsfield-image 사용marketplace-coupang 또는 marketplace-naver| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | pass→pass | 18,527 | 18,867 | +2% | 1 | 1 | 0% | 3,216 | 5,087 | +58% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 20,949 | 16,002 | -24% | 1 | 1 | 0% | 3,805 | 4,836 | +27% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 15,595 | 18,405 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,680 | 4,971 | +85% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 51,380 | 10,879 | -79% | 1 | 1 | 0% | 4,680 | 3,688 | -21% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 13,215 | 11,554 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,027 | 3,763 | +86% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 16,111 | 19,646 | +22% | 1 | 1 | 0% | 2,840 | 5,207 | +83% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 12,349 | 15,174 | +23% | 1 | 1 | 0% | 2,287 | 4,656 | +104% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 10,289 | 11,529 | +12% | 1 | 1 | 0% | 1,688 | 4,027 | +139% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 14,850 | 5,803 | -61% | 1 | 1 | 0% | 2,590 | 2,992 | +16% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 11,505 | 11,965 | +4% | 1 | 1 | 0% | 1,998 | 4,227 | +112% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 8,086 | 8,385 | +4% | 1 | 1 | 0% | 1,557 | 3,592 | +131% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 7,744 | 7,549 | -3% | 1 | 1 | 0% | 1,402 | 3,368 | +140% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 6,224 | 13,278 | +113% | 1 | 1 | 0% | 1,081 | 4,384 | +306% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 7,793 | 12,758 | +64% | 1 | 1 | 0% | 1,495 | 4,282 | +186% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 13,896 | 12,945 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,210 | 4,297 | +94% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 13,747 | 9,048 | -34% | 1 | 1 | 0% | 2,391 | 3,581 | +50% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 9,109 | 12,771 | +40% | 1 | 1 | 0% | 1,685 | 4,367 | +159% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 8,212 | 3,265 | -60% | 1 | 1 | 0% | 1,397 | 2,517 | +80% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 15,328 | 12,013 | -22% | 1 | 1 | 0% | 1,206 | 4,188 | +247% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 8,768 | 11,985 | +37% | 1 | 1 | 0% | 1,462 | 4,014 | +175% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 7,715 | 9,866 | +28% | 1 | 1 | 0% | 1,294 | 3,922 | +203% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 9,128 | 11,043 | +21% | 1 | 1 | 0% | 1,540 | 3,851 | +150% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +55 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.