개발자 문서

예시

에이전트와 함께

MCP 로 연결한 에이전트(ChatGPT·Claude·Codex·Gemini·Claude Code)에게 그대로 붙여 넣어 쓸 수 있는 요청입니다. 에이전트가 모델 고르기 → 견적 → 생성 → 저장을 알아서 이어 갑니다. 연결 방법은 MCP 서버 연결.

먼저 예산을 걸어 두기

에이전트에게 큰 작업을 맡기기 전에 터미널에서 1회 상한을 걸어 두면, 그보다 비싼 생성은 모드와 상관없이 여러분에게 먼저 묻습니다.

터미널
aimz agent limit 300      # 한 번에 300 크레딧이 넘으면 확인
aimz agent                # 지금 모드·상한 확인

쇼핑몰 상세페이지 이미지 세트

에이전트에게
./products 폴더의 제품 사진마다 AIMZ LABS 로 이렇게 만들어 줘.
1) 배경만 밝은 대리석 테이블로 바꾼 사진 — 원본 크기 그대로(aspect_ratio=input)
2) 1:1 썸네일 한 장
모델은 gpt-image-2.5-sunburst, 결과는 ./detail/<제품 이름>/ 에 저장.
시작 전에 전체 예상 크레딧을 알려 주고, 내가 좋다고 하면 진행해.

ComfyUI 워커로 작업하기

에이전트에게
AIMZ LABS MCP의 ComfyUI 워커로 ./workflow-api.json을 실행해 줘.
먼저 실행 권한과 컴피 크레딧, 예상 예약액을 확인해 알려 주고 내 승인을 받아.
완료 후 결과와 크레딧 정산을 확인하고 결과 파일을 ./out에 저장해 줘.

이 파일은 일반 워크플로우 편집 JSON이 아닌 ComfyUI API 형식이어야 합니다. 그래프 준비와 실행 순서

유튜브 썸네일 A/B 시안

에이전트에게
영상 제목은 "혼자 떠나는 제주 3박 4일". 16:9 썸네일 시안 4개를 서로 다른 콘셉트로 만들어 줘.
(풍경 위주 / 인물 위주 / 큰 글자 위주 / 지도 일러스트)
글자가 들어가는 시안은 gpt-image-2.5-sunburst, 나머지는 nanobanana.
./thumbs 에 저장하고 콘셉트별로 파일 이름을 붙여 줘.

수업 자료 만들기

에이전트에게
초등학교 5학년 '조선의 과학 기술' 수업 자료를 만들어 줘.
- 측우기·자격루·혼천의 설명 그림 각 1장 (4:3, 교과서 삽화 느낌, 글자 없이)
- 각 그림을 설명하는 30초 나레이션 (el_tts, 밝은 선생님 말투)
- 결과는 ./lesson 에, 그림과 소리 파일 이름을 맞춰서 저장.

숏폼 영상 한 편

에이전트에게
"고양이가 처음 눈을 본 날" 30초 숏폼을 만들어 줘.
1) 6컷 콘티를 먼저 글로 써서 보여 줘 (내가 고치면 반영).
2) 컷마다 9:16 이미지를 만들고, 각 이미지를 시작 프레임으로 seedance_fast 5초 영상.
3) 잔잔한 배경 음악 30초(el_music, 연주곡).
4) 전부 --session 하나로 묶고 ./shorts 에 컷 순서대로 저장.
영상은 기다리지 말고 한꺼번에 접수한 뒤 모아서 받아.

게임·웹툰 캐릭터를 일관되게

에이전트에게
./hero.png 캐릭터를 참고 이미지로 써서 같은 얼굴·같은 옷으로
"달리기 / 점프 / 승리 포즈 / 패배 포즈" 4장을 만들어 줘. 배경은 단색 회색.
seedream-4 로 한 번에 연작으로 만들고 ./sprites 에 저장.

지난 작업 찾기·정리

에이전트에게
내 AIMZ LABS 라이브러리에서 지난주에 만든 영상 중 '광고' 가 들어간 것만 찾아서 목록으로 보여 주고,
그중 1080p 인 것만 ./ads 폴더로 내려받아 줘.

어제 실패한 생성이 있으면 이유를 정리해 주고, 같은 입력으로 다시 해도 될지 알려 줘.

모델 고르기 상담

에이전트에게
10초짜리 제품 회전 영상을 만들고 싶어. AIMZ LABS 에서 쓸 수 있는 영상 모델 중
10초를 지원하고 시작 프레임을 받는 모델을 표로 정리해 주고, 각각 720p 10초 예상 크레딧도 같이 알려 줘.
아직 생성은 하지 마.
잘 되는 요청의 공통점
  • 결과물의 개수·비율·저장 위치를 적는다.
  • 모델을 정하고 싶으면 이름을 적는다. 안 적으면 에이전트가 목록에서 고른다.
  • “시작 전에 예상 크레딧을 알려 줘”, “아직 생성은 하지 마” 처럼 멈출 지점을 말한다.
  • 오래 걸리는 영상은 “한꺼번에 접수하고 모아서 받아” 라고 하면 빨라진다(에이전트가 generate_batch·wait_jobs 를 쓴다 — 대기열과 동시 생성).
  • 수업처럼 여럿이 함께 쓸 때는 “먼저 대기열 상황을 알려 줘” 를 붙이면 예상 대기 시간을 먼저 듣는다.