feat(ssulbox): 썰박스 생성 파이프라인 통합 및 콘텐츠 목록 UNION

.gitignore

@@ -54,3 +54,6 @@ Dockerfile
 zzz/
 credentials/service_account.json
 o2o-castad-scheduler/
+
+generator/output/
+generator/*/load_image/

app/archive/api/routers/v1/archive.py

@@ -16,10 +16,9 @@ from app.user.dependencies.auth import get_current_user
 from app.user.models import User
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.utils.pagination import PaginatedResponse
-from app.comment.models import Comment
+from app.video.models import Video
-from app.database.like_cache import get_like_counts, mset_like_counts
-from app.video.models import Video, VideoReaction
 from app.video.schemas.video_schema import VideoListItem
+from app.video.services import unified_list
 
 logger = get_logger(__name__)
 
@@ -79,89 +78,27 @@ async def get_videos(
     try:
         offset = (pagination.page - 1) * pagination.page_size
 
-        # 서브쿼리: task_id별 최신 Video ID 추출
+        items, total = await unified_list.fetch_my_contents(
-        # id는 autoincrement이므로 MAX(id)가 created_at 최신 레코드와 일치
+            session,
-        latest_video_ids = (
+            user_uuid=current_user.user_uuid,
-            select(func.max(Video.id).label("latest_id"))
+            offset=offset,
-            .join(Project, Video.project_id == Project.id)
+            limit=pagination.page_size,
-            .where(
-                Project.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                Video.status == "completed",
-                Video.is_deleted == False,  # noqa: E712
-                Project.is_deleted == False,  # noqa: E712
         )
-            .group_by(Video.task_id)
-            .subquery()
-        )
-
-        # 쿼리 1: 전체 개수 조회 (task_id별 최신 영상만)
-        count_query = select(func.count(Video.id)).where(
-            Video.id.in_(select(latest_video_ids.c.latest_id))
-        )
-        total_result = await session.execute(count_query)
-        total = total_result.scalar() or 0
-
-        # 쿼리 2: Video + Project + comment_count 조회 (like_count는 Redis에서)
-        comment_count_subq = (
-            select(func.count(Comment.id))
-            .where(
-                Comment.video_id == Video.id,
-                Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-            )
-            .correlate(Video)
-            .scalar_subquery()
-        )
-        data_query = (
-            select(
-                Video,
-                Project,
-                comment_count_subq.label("comment_count"),
-            )
-            .join(Project, Video.project_id == Project.id)
-            .where(Video.id.in_(select(latest_video_ids.c.latest_id)))
-            .order_by(Video.created_at.desc())
-            .offset(offset)
-            .limit(pagination.page_size)
-        )
-        result = await session.execute(data_query)
-        rows = result.all()
-
-        # Redis mget으로 like_count 일괄 조회
-        video_ids = [video.id for video, project, _ in rows]
-        like_count_map = await get_like_counts(video_ids)
-
-        # 캐시 미스(None)인 video_id만 DB에서 보정
-        missing_ids = [vid for vid, cnt in like_count_map.items() if cnt is None]
-        if missing_ids:
-            db_counts = (await session.execute(
-                select(VideoReaction.video_id, func.count(VideoReaction.id))
-                .where(VideoReaction.video_id.in_(missing_ids))
-                .group_by(VideoReaction.video_id)
-            )).all()
-            db_found_ids = set()
-            batch = {}
-            for vid, cnt in db_counts:
-                batch[vid] = cnt
-                like_count_map[vid] = cnt
-                db_found_ids.add(vid)
-            await mset_like_counts(batch)
-            for vid in missing_ids:
-                if vid not in db_found_ids:
-                    like_count_map[vid] = 0
-
-        # VideoListItem으로 변환
         items = [
             VideoListItem(
-                video_id=video.id,
+                type=it.ctype,
-                store_name=project.store_name,
+                video_id=it.id,
-                region=project.region,
+                store_name=it.store_name,
-                task_id=video.task_id,
+                region=it.region,
-                result_movie_url=video.result_movie_url,
+                # 썰박스는 task_id 개념이 없어 빈 문자열이다.
-                created_at=video.created_at,
+                # 프론트는 반드시 (type, video_id) 쌍으로 식별할 것.
-                like_count=like_count_map.get(video.id) or 0,
+                task_id=it.task_id,
-                comment_count=comment_count or 0,
+                result_movie_url=it.movie_url,
+                created_at=it.created_at,
+                like_count=it.like_count,
+                comment_count=it.comment_count,
             )
-            for video, project, comment_count in rows
+            for it in items
         ]
 
         response = PaginatedResponse.create(

app/archive/worker/archive_task.py

@@ -36,7 +36,7 @@ async def soft_delete_by_task_id(task_id: str) -> dict:
         dict: 각 테이블별 업데이트된 레코드 수
     """
     logger.info(f"[soft_delete_by_task_id] START - task_id: {task_id}")
-    logger.debug(f"[soft_delete_by_task_id] DEBUG - 백그라운드 태스크 시작")
+    logger.debug("[soft_delete_by_task_id] DEBUG - 백그라운드 태스크 시작")
 
     result = {
         "task_id": task_id,

app/comment/models.py

@@ -1,12 +1,23 @@
 from datetime import datetime
 from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional
 
-from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
+from sqlalchemy import (
+    BigInteger,
+    Boolean,
+    CheckConstraint,
+    DateTime,
+    ForeignKey,
+    Index,
+    Integer,
+    String,
+    func,
+)
 from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
 
 from app.database.session import Base
 
 if TYPE_CHECKING:
+    from app.ssulbox.models import SsulContent
     from app.user.models import User
     from app.video.models import Video
 
@@ -18,11 +29,22 @@ class Comment(Base):
     2-depth 구조 (최상위 댓글 + 대댓글 1단계).
     parent_id가 NULL이면 최상위 댓글, 값이 있으면 대댓글.
     작성자(user_uuid)는 DB에 저장하지만 API 응답에는 미노출 (익명 정책).
+
+    **ADO2 영상과 썰박스 콘텐츠를 모두 담는다.** 대상은 `video_id` 또는 `content_id`
+    중 **정확히 하나**만 채워지며, 이를 DB `CHECK` 로 강제한다. MySQL 은 하나의 FK 가
+    두 테이블을 조건부로 가리키게 할 수 없어 컬럼을 나눠 둔 것이다.
+    별도의 종류 컬럼은 두지 않는다 — 어느 FK 가 채워졌는지가 곧 종류이고,
+    컬럼을 하나 더 두면 둘이 어긋날 수 있다.
     """
 
     __tablename__ = "comment"
     __table_args__ = (
+        CheckConstraint(
+            "(video_id IS NULL) <> (content_id IS NULL)",
+            name="ck_comment_one_target",
+        ),
         Index("idx_comment_video_id", "video_id"),
+        Index("idx_comment_content_id", "content_id"),
         Index("idx_comment_user_uuid", "user_uuid"),
         Index("idx_comment_parent_id", "parent_id"),
         Index("idx_comment_is_deleted", "is_deleted"),
@@ -36,11 +58,19 @@ class Comment(Base):
     id: Mapped[int] = mapped_column(
         Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="고유 식별자"
     )
-    video_id: Mapped[int] = mapped_column(
+    # 대상은 아래 둘 중 **정확히 하나**만 채워진다 (ck_comment_one_target).
+    video_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
         Integer,
         ForeignKey("video.id", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
+        nullable=True,
-        comment="연결된 Video의 id",
+        comment="ADO2 영상 id (썰박스 댓글이면 NULL)",
+    )
+    content_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
+        # ssul_content.id 는 BIGINT 다. INT 로 두면 FK 타입 불일치(errno 3780).
+        BigInteger,
+        ForeignKey("ssul_content.id", ondelete="CASCADE"),
+        nullable=True,
+        comment="썰박스 콘텐츠 id (ADO2 댓글이면 NULL)",
     )
     user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
         ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
@@ -69,7 +99,13 @@ class Comment(Base):
         comment="작성 일시",
     )
 
-    video: Mapped["Video"] = relationship("Video", back_populates="comments")
+    # 썰박스 댓글이면 None 이다. 접근하는 쪽에서 반드시 방어할 것.
+    video: Mapped[Optional["Video"]] = relationship(
+        "Video", foreign_keys=[video_id], back_populates="comments"
+    )
+    content_ref: Mapped[Optional["SsulContent"]] = relationship(
+        "SsulContent", foreign_keys=[content_id], lazy="noload"
+    )
     user: Mapped["User"] = relationship("User", back_populates="comments")
     parent: Mapped[Optional["Comment"]] = relationship(
         "Comment", remote_side=[id], back_populates="replies"

app/core/common.py

@@ -6,6 +6,8 @@ from fastapi import FastAPI
 
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.utils.nvMapPwScraper import NvMapPwScraper
+from config import ssulbox_settings
+
 logger = get_logger("core")
 
 
@@ -29,6 +31,37 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         from app.dashboard.migration import init_dashboard_table
         await init_dashboard_table()
 
+        # 썰박스 스키마 보장 (모든 환경 - Alembic 부재 + create_db_tables 는 DEBUG 전용)
+        # 실패해도 앱 기동은 막지 않는다. 썰박스 스키마 문제로 castad 전체가 죽으면 안 된다.
+        if ssulbox_settings.SSULBOX_ENABLED:
+            try:
+                from app.ssulbox.migration import ensure_ssulbox_schema
+
+                await ensure_ssulbox_schema()
+            except Exception as e:
+                logger.error(
+                    f"[ssulbox] 스키마 보장 실패 (다음 기동 시 재시도): "
+                    f"{type(e).__name__}: {e}"
+                )
+
+            # 고아 잡 스윕 — 이전 프로세스가 죽으며 남긴 queued/running 을 환불·정리.
+            # 기동 직후 인메모리 잡은 0개이므로 비터미널 잡은 전부 고아다.
+            # ⚠️ 이 불변식은 단일 워커 전제다(--workers 를 늘리면 정상 잡을 오판한다).
+            try:
+                from app.database.session import BackgroundSessionLocal
+                from app.ssulbox.services import task_service
+
+                async with BackgroundSessionLocal() as session:
+                    swept = await task_service.sweep_orphans(session)
+                    await session.commit()
+                if swept:
+                    logger.info(f"[ssulbox] 고아 잡 {swept}건 환불·정리")
+            except Exception as e:
+                logger.error(
+                    f"[ssulbox] 고아 스윕 실패 (다음 기동 시 재시도): "
+                    f"{type(e).__name__}: {e}"
+                )
+
         await NvMapPwScraper.initiate_scraper()
     except asyncio.TimeoutError:
         logger.error("Database initialization timed out")
@@ -44,6 +77,16 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     # Shutdown - 애플리케이션 종료 시
     logger.info("Shutting down...")
 
+    # 썰박스 신규 잡 큐잉 차단. dispose_engine() 전에 해야 워커 스레드가
+    # 죽은 커넥션에 접근하지 않는다. 진행 중이던 잡은 다음 기동의 스윕이 환불한다.
+    if ssulbox_settings.SSULBOX_ENABLED:
+        try:
+            from app.ssulbox.worker import job_manager
+
+            job_manager.shutdown()
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"[ssulbox] 종료 처리 실패: {e}")
+
     # 공유 HTTP 클라이언트 종료
     from app.utils.creatomate import close_shared_client
     from app.utils.upload_blob_as_request import close_shared_blob_client

app/core/exceptions.py

@@ -326,6 +326,25 @@ def add_exception_handlers(app: FastAPI):
             },
         )
 
+    # SsulboxException 핸들러 추가
+    # (FastShipError 를 상속하지 않으므로 위 자동 등록에 잡히지 않는다 —
+    #  DashboardException 과 같은 (message, status_code, code) 형태를 쓴다)
+    from app.ssulbox.exceptions import SsulboxException
+
+    @app.exception_handler(SsulboxException)
+    def ssulbox_exception_handler(request: Request, exc: SsulboxException) -> Response:
+        if exc.status_code < 500:
+            logger.warning(f"Handled SsulboxException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
+        else:
+            logger.error(f"Handled SsulboxException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
+        return JSONResponse(
+            status_code=exc.status_code,
+            content={
+                "detail": exc.message,
+                "code": exc.code,
+            },
+        )
+
     @app.exception_handler(status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
     def internal_server_error_handler(request, exception):
         # 에러 메시지 로깅 (한글 포함 가능)

app/credit/exceptions.py

@@ -6,7 +6,9 @@ from app.core.exceptions import FastShipError
 class InsufficientCreditError(FastShipError):
     """크레딧이 부족합니다."""
 
-    status = status.HTTP_400_BAD_REQUEST
+    # 402 Payment Required. 사전차감 전환 전에는 라우터로 노출된 적이 없어(내부에서만
+    # raise/catch) 400 이었다. 프론트가 "충전 화면으로 유도"를 402 로 분기한다.
+    status = status.HTTP_402_PAYMENT_REQUIRED
 
 
 class InvalidRequestStateError(FastShipError):

app/credit/models.py

@@ -2,7 +2,16 @@ from datetime import datetime
 from enum import Enum
 from typing import TYPE_CHECKING, Optional
 
-from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
+from sqlalchemy import (
+    BigInteger,
+    DateTime,
+    ForeignKey,
+    Index,
+    Integer,
+    String,
+    UniqueConstraint,
+    func,
+)
 from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
 
 from app.database.session import Base
@@ -146,6 +155,10 @@ class CreditTransaction(Base):
         Index("idx_credit_tx_user_uuid_created", "user_uuid", "created_at"),
         Index("idx_credit_tx_type", "type"),
         Index("idx_credit_tx_related_request", "related_request_id"),
+        # 작업 1건당 consume 1행 / refund 1행을 DB 레벨에서 보장하는 멱등 키.
+        # MySQL 은 NULL 을 서로 다르게 취급하므로 job_type 이 NULL 인 기존
+        # charge/admin_adjust 행은 이 제약의 영향을 받지 않는다.
+        UniqueConstraint("job_type", "job_ref", "type", name="uq_credit_job"),
         {
             "mysql_engine": "InnoDB",
             "mysql_charset": "utf8mb4",
@@ -206,6 +219,25 @@ class CreditTransaction(Base):
         comment="연관 충전 요청 ID",
     )
 
+    # ==========================================================================
+    # 작업 기반 멱등 키 — (job_type, job_ref, type) 유니크
+    # ==========================================================================
+    # 사전차감 정책의 핵심. 생성 작업을 시작할 때 차감하고 실패 시 환불하는데,
+    # 재시도·중복 요청·크래시 후 재처리에도 "작업 1건당 정확히 1번"을 보장해야 한다.
+    # FK 를 걸지 않는 이유: 썰박스(ssul_task.id 숫자)와 영상(video.task_id UUID7 문자열)
+    # 이라는 이질적인 두 작업 테이블을 하나의 컬럼이 가리키기 때문이다.
+    job_type: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=True,
+        comment="차감 유발 작업 종류 (ssul/video). 충전·관리자 조정은 NULL",
+    )
+
+    job_ref: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(64),
+        nullable=True,
+        comment="작업 식별자 (ssul_task.id 문자열 또는 video.task_id)",
+    )
+
     created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
         DateTime,
         nullable=False,

app/credit/services/credit_service.py

@@ -32,6 +32,8 @@ async def record_transaction(
     reason: Optional[str] = None,
     admin_id: Optional[int] = None,
     related_request_id: Optional[int] = None,
+    job_type: Optional[str] = None,
+    job_ref: Optional[str] = None,
 ) -> CreditTransaction:
     tx = CreditTransaction(
         user_uuid=user_uuid,
@@ -41,6 +43,8 @@ async def record_transaction(
         reason=reason,
         admin_id=admin_id,
         related_request_id=related_request_id,
+        job_type=job_type,
+        job_ref=job_ref,
     )
     session.add(tx)
     await session.flush()
@@ -123,6 +127,189 @@ async def deduct_credit(
     return tx
 
 
+# =============================================================================
+# 작업 기반 차감/환불 (사전차감 정책)
+# =============================================================================
+# 위의 charge_credit / deduct_credit 은 멱등성이 없어 재시도 시 중복 반영된다.
+# 생성 작업처럼 "시작할 때 차감하고 실패하면 환불"하는 경로에서는 아래 두 함수를 쓴다.
+#
+# 멱등 보장 방식은 2중이다:
+#   1) 먼저 (job_type, job_ref, type) 로 기존 행을 조회해 있으면 그대로 반환
+#   2) 경합으로 1)을 통과한 두 요청이 동시에 INSERT 하면 DB 유니크 제약이 막는다
+# 잔액 자체는 User 행을 with_for_update() 로 잠근 뒤 읽기→갱신하므로 경합에 안전하다.
+#
+# 두 함수 모두 **자체 commit 하지 않는다.** 호출부가 트랜잭션을 소유하고,
+# 작업 행 생성과 차감을 한 트랜잭션으로 묶어 마지막에 한 번만 커밋해야 한다.
+
+
+async def _find_job_transaction(
+    session: AsyncSession,
+    job_type: str,
+    job_ref: str,
+    type: CreditTransactionType,
+) -> Optional[CreditTransaction]:
+    """(job_type, job_ref, type) 에 해당하는 기존 원장 행 조회"""
+    result = await session.execute(
+        select(CreditTransaction).where(
+            CreditTransaction.job_type == job_type,
+            CreditTransaction.job_ref == job_ref,
+            CreditTransaction.type == type,
+        )
+    )
+    return result.scalar_one_or_none()
+
+
+async def deduct_credit_for_job(
+    *,
+    session: AsyncSession,
+    user_uuid: str,
+    amount: int,
+    job_type: str,
+    job_ref: str,
+    reason: Optional[str] = None,
+) -> CreditTransaction:
+    """작업 시작 시점에 크레딧을 선차감한다. (job_type, job_ref) 기준 멱등.
+
+    Args:
+        session: 호출부가 소유하는 세션. 이 함수는 commit 하지 않는다.
+        user_uuid: 사용자 UUID
+        amount: 차감할 크레딧 (양수)
+        job_type: 작업 종류 ("video" | "ssul")
+        job_ref: 작업 식별자 (video.task_id 또는 str(ssul_task.id))
+        reason: 원장에 남길 사유
+
+    Returns:
+        새로 만든 차감 원장 행. 이미 차감된 작업이면 기존 행을 그대로 반환한다.
+
+    Raises:
+        InsufficientCreditError: 잔액 부족 (호출부에서 402 로 변환할 것)
+        UserNotFoundError: 사용자 없음
+    """
+    from app.user.models import User
+
+    existing = await _find_job_transaction(
+        session, job_type, job_ref, CreditTransactionType.CONSUME
+    )
+    if existing is not None:
+        logger.info(
+            f"[CREDIT] deduct skipped (already charged) "
+            f"job={job_type}:{job_ref} tx_id={existing.id}"
+        )
+        return existing
+
+    result = await session.execute(
+        select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
+    )
+    user = result.scalar_one_or_none()
+    if user is None:
+        from app.user.services.auth import UserNotFoundError
+
+        raise UserNotFoundError()
+
+    if user.credits < amount:
+        logger.warning(
+            f"[CREDIT] insufficient credits user_uuid={user_uuid} "
+            f"credits={user.credits} requested={amount} job={job_type}:{job_ref}"
+        )
+        raise InsufficientCreditError()
+
+    user.credits = user.credits - amount
+    await session.flush()
+
+    tx = await record_transaction(
+        session=session,
+        user_uuid=user_uuid,
+        amount=-amount,
+        balance_after=user.credits,
+        type=CreditTransactionType.CONSUME,
+        reason=reason,
+        job_type=job_type,
+        job_ref=job_ref,
+    )
+    logger.info(
+        f"[CREDIT] deduct user_uuid={user_uuid} amount=-{amount} "
+        f"balance_after={user.credits} job={job_type}:{job_ref}"
+    )
+    return tx
+
+
+async def refund_credit_for_job(
+    *,
+    session: AsyncSession,
+    user_uuid: str,
+    amount: int,
+    job_type: str,
+    job_ref: str,
+    reason: Optional[str] = None,
+) -> Optional[CreditTransaction]:
+    """작업 실패 시 선차감한 크레딧을 환불한다. (job_type, job_ref) 기준 멱등.
+
+    차감 기록이 없으면 환불하지 않는다 — 애초에 차감되지 않은 작업(예: 정책 전환
+    이전에 시작된 in-flight 작업)에 환불을 얹으면 크레딧이 늘어나기 때문이다.
+
+    Args:
+        session: 호출부가 소유하는 세션. 이 함수는 commit 하지 않는다.
+        user_uuid: 사용자 UUID
+        amount: 환불할 크레딧 (양수)
+        job_type: 작업 종류 ("video" | "ssul")
+        job_ref: 작업 식별자
+        reason: 원장에 남길 사유
+
+    Returns:
+        새로 만든 환불 원장 행. 이미 환불했거나 차감 기록이 없으면 None.
+    """
+    from app.user.models import User
+
+    already = await _find_job_transaction(
+        session, job_type, job_ref, CreditTransactionType.REFUND
+    )
+    if already is not None:
+        logger.info(
+            f"[CREDIT] refund skipped (already refunded) "
+            f"job={job_type}:{job_ref} tx_id={already.id}"
+        )
+        return None
+
+    consumed = await _find_job_transaction(
+        session, job_type, job_ref, CreditTransactionType.CONSUME
+    )
+    if consumed is None:
+        logger.info(
+            f"[CREDIT] refund skipped (never charged) job={job_type}:{job_ref}"
+        )
+        return None
+
+    result = await session.execute(
+        select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
+    )
+    user = result.scalar_one_or_none()
+    if user is None:
+        logger.warning(
+            f"[CREDIT] refund skipped (user not found) "
+            f"user_uuid={user_uuid} job={job_type}:{job_ref}"
+        )
+        return None
+
+    user.credits = user.credits + amount
+    await session.flush()
+
+    tx = await record_transaction(
+        session=session,
+        user_uuid=user_uuid,
+        amount=amount,
+        balance_after=user.credits,
+        type=CreditTransactionType.REFUND,
+        reason=reason,
+        job_type=job_type,
+        job_ref=job_ref,
+    )
+    logger.info(
+        f"[CREDIT] refund user_uuid={user_uuid} amount=+{amount} "
+        f"balance_after={user.credits} job={job_type}:{job_ref}"
+    )
+    return tx
+
+
 async def approve_charge_request(
     *,
     session: AsyncSession,

app/database/like_cache.py

@@ -5,12 +5,20 @@ Write-Behind 패턴 적용:
 - 토글 시 Redis를 즉시 업데이트하고 dirty SET에 표시
 - 스케줄러가 1분마다 dirty 항목을 MySQL에 bulk write
 
+**콘텐츠 종류(ctype)** 를 받아 ADO2 영상과 썰박스 콘텐츠 양쪽에 같은 로직을 쓴다.
+`ctype` 기본값이 "video" 라서 기존 castad 호출부는 수정 없이 그대로 동작한다.
+검증된 Lua 원자 토글은 키를 인자로 받으므로 변경하지 않았다.
+
 Key 패턴:
-- video:like:count:{video_id}       INT    — 좋아요 카운트
+- {ctype}:like:count:{content_id}    INT    — 좋아요 카운트
-- video:like:users:{video_id}       SET    — 좋아요 누른 user_uuid 목록
+- {ctype}:like:users:{content_id}    SET    — 좋아요 누른 user_uuid 목록
-- video:reaction:dirty              SET    — DB 동기화 대기 "{video_id}:{user_uuid}"
+- video:reaction:dirty               SET    — DB 동기화 대기 "{ctype}:{content_id}:{user_uuid}"
 - video:reaction:dirty:processing    SET    — 플러시 중 임시 (크래시 복구용)
 
+ctype="video" 일 때 카운트/유저 키가 기존과 **완전히 동일**하므로 캐시 이관이 필요 없다.
+dirty SET 키 이름도 "video:" 접두를 유지한다 — 배포 순간 큐에 남아 있는 항목을
+잃지 않기 위해서다(이름을 바꾸면 그 항목들이 영구 미반영된다).
+
 캐시 미스(Redis 재시작 등) 시 호출부에서 DB 조회 후 backfill_user_set() / set_like_count()로 복구합니다.
 """
 
@@ -44,6 +52,17 @@ end
 _DIRTY_KEY = "video:reaction:dirty"
 _DIRTY_PROCESSING_KEY = "video:reaction:dirty:processing"
 
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 콘텐츠 종류
+# ──────────────────────────────────────────────
+#: ADO2 영상 (video 테이블 · video_reaction)
+CT_VIDEO = "video"
+#: 썰박스 콘텐츠 (ssul_content 테이블 · ssul_like)
+CT_SSUL = "ssul"
+
+#: dirty 항목 파싱 시 "종류 접두인지" 판별하는 데 쓴다
+CONTENT_TYPES: tuple[str, ...] = (CT_VIDEO, CT_SSUL)
+
 
 def get_like_cache() -> aioredis.Redis:
     global _client
@@ -68,61 +87,71 @@ async def close_like_cache() -> None:
 # Key 헬퍼
 # ──────────────────────────────────────────────
 
-def _key(video_id: int) -> str:
+def _key(content_id: int, ctype: str = CT_VIDEO) -> str:
-    return f"video:like:count:{video_id}"
+    return f"{ctype}:like:count:{content_id}"
 
 
-def _user_key(video_id: int) -> str:
+def _user_key(content_id: int, ctype: str = CT_VIDEO) -> str:
-    return f"video:like:users:{video_id}"
+    return f"{ctype}:like:users:{content_id}"
 
 
 # ──────────────────────────────────────────────
 # 카운트 (기존 API 유지)
 # ──────────────────────────────────────────────
 
-async def get_like_count(video_id: int) -> int | None:
+async def get_like_count(content_id: int, *, ctype: str = CT_VIDEO) -> int | None:
     """Redis에서 like_count 조회. 캐시 미스 시 None 반환."""
-    val = await get_like_cache().get(_key(video_id))
+    val = await get_like_cache().get(_key(content_id, ctype))
     if val is None:
         return None
     return max(int(val), 0)
 
 
-async def get_like_counts(video_ids: list[int]) -> dict[int, int | None]:
+async def get_like_counts(
-    """여러 영상의 like_count를 한 번에 조회 (mget).
+    content_ids: list[int], *, ctype: str = CT_VIDEO
-    캐시 미스인 video_id는 None으로 반환."""
+) -> dict[int, int | None]:
-    if not video_ids:
+    """여러 콘텐츠의 like_count를 한 번에 조회 (mget).
+    캐시 미스인 content_id는 None으로 반환."""
+    if not content_ids:
         return {}
-    keys = [_key(vid) for vid in video_ids]
+    keys = [_key(cid, ctype) for cid in content_ids]
     values = await get_like_cache().mget(*keys)
     return {
-        vid: max(int(v), 0) if v is not None else None
+        cid: max(int(v), 0) if v is not None else None
-        for vid, v in zip(video_ids, values)
+        for cid, v in zip(content_ids, values)
     }
 
 
-async def set_like_count(video_id: int, count: int) -> None:
+async def set_like_count(
+    content_id: int, count: int, *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> None:
     """like_count를 Redis에 저장 (음수 방지)."""
-    await get_like_cache().set(_key(video_id), max(count, 0))
+    await get_like_cache().set(_key(content_id, ctype), max(count, 0))
 
 
-async def mset_like_counts(counts: dict[int, int]) -> None:
+async def mset_like_counts(
-    """여러 영상의 like_count를 한 번에 저장 (mset)."""
+    counts: dict[int, int], *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> None:
+    """여러 콘텐츠의 like_count를 한 번에 저장 (mset)."""
     if not counts:
         return
-    await get_like_cache().mset({_key(vid): max(cnt, 0) for vid, cnt in counts.items()})
+    await get_like_cache().mset(
+        {_key(cid, ctype): max(cnt, 0) for cid, cnt in counts.items()}
+    )
 
 
-async def incr_like_count(video_id: int) -> int:
+async def incr_like_count(content_id: int, *, ctype: str = CT_VIDEO) -> int:
     """like_count를 1 증가 후 반환."""
-    return max(int(await get_like_cache().incr(_key(video_id))), 0)
+    return max(int(await get_like_cache().incr(_key(content_id, ctype))), 0)
 
 
-async def decr_like_count(video_id: int) -> int:
+async def decr_like_count(content_id: int, *, ctype: str = CT_VIDEO) -> int:
     """like_count를 1 감소 후 반환 (음수 방지)."""
-    count = int(await get_like_cache().decr(_key(video_id)))
+    client = get_like_cache()
+    key = _key(content_id, ctype)
+    count = int(await client.decr(key))
     if count < 0:
-        await get_like_cache().set(_key(video_id), 0)
+        await client.set(key, 0)
         return 0
     return count
 
@@ -131,7 +160,9 @@ async def decr_like_count(video_id: int) -> int:
 # 유저 SET (is_liked_by_me source of truth)
 # ──────────────────────────────────────────────
 
-async def toggle_like_atomic(video_id: int, user_uuid: str) -> tuple[bool, int]:
+async def toggle_like_atomic(
+    content_id: int, user_uuid: str, *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> tuple[bool, int]:
     """Lua 스크립트로 원자적 좋아요 토글.
 
     Returns:
@@ -140,14 +171,16 @@ async def toggle_like_atomic(video_id: int, user_uuid: str) -> tuple[bool, int]:
     result = await get_like_cache().eval(
         _TOGGLE_LIKE_SCRIPT,
         2,
-        _user_key(video_id),
+        _user_key(content_id, ctype),
-        _key(video_id),
+        _key(content_id, ctype),
         user_uuid,
     )
     return bool(result[0]), int(result[1])
 
 
-async def is_user_liked(video_id: int, user_uuid: str) -> bool | None:
+async def is_user_liked(
+    content_id: int, user_uuid: str, *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> bool | None:
     """Redis user-set에서 좋아요 여부 조회.
 
     Returns:
@@ -155,59 +188,101 @@ async def is_user_liked(video_id: int, user_uuid: str) -> bool | None:
         None: user-set 키가 없음 (cold-start backfill 필요 신호)
     """
     client = get_like_cache()
-    key = _user_key(video_id)
+    key = _user_key(content_id, ctype)
     if not await client.exists(key):
         return None
     return bool(await client.sismember(key, user_uuid))
 
 
-async def is_user_set_exists(video_id: int) -> bool:
+async def is_user_set_exists(content_id: int, *, ctype: str = CT_VIDEO) -> bool:
     """Redis user-set 키 존재 여부 확인."""
-    return bool(await get_like_cache().exists(_user_key(video_id)))
+    return bool(await get_like_cache().exists(_user_key(content_id, ctype)))
 
 
 async def bulk_is_user_liked(
-    video_ids: list[int], user_uuid: str
+    content_ids: list[int], user_uuid: str, *, ctype: str = CT_VIDEO
 ) -> dict[int, bool | None]:
-    """여러 영상의 is_liked 여부를 한 번에 조회 (pipeline).
+    """여러 콘텐츠의 is_liked 여부를 한 번에 조회 (pipeline).
+
+    통합 목록처럼 두 종류가 섞인 경우에는 **종류별로 나눠 각각 호출한다** —
+    반환 키가 content_id 하나여서 종류가 다른 같은 id 를 구분할 수 없다.
 
     Returns:
-        {video_id: True/False} — user-set 키가 없는 영상은 None
+        {content_id: True/False} — user-set 키가 없는 항목은 None
     """
-    if not video_ids:
+    if not content_ids:
         return {}
     client = get_like_cache()
     async with client.pipeline(transaction=False) as pipe:
-        for vid in video_ids:
+        for cid in content_ids:
-            pipe.exists(_user_key(vid))
+            pipe.exists(_user_key(cid, ctype))
-            pipe.sismember(_user_key(vid), user_uuid)
+            pipe.sismember(_user_key(cid, ctype), user_uuid)
         responses = await pipe.execute()
 
     return {
-        vid: (bool(responses[i * 2 + 1]) if responses[i * 2] else None)
+        cid: (bool(responses[i * 2 + 1]) if responses[i * 2] else None)
-        for i, vid in enumerate(video_ids)
+        for i, cid in enumerate(content_ids)
     }
 
 
-async def backfill_user_set(video_id: int, user_uuids: list[str]) -> None:
+async def backfill_user_set(
+    content_id: int, user_uuids: list[str], *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> None:
     """DB에서 가져온 유저 목록을 Redis SET에 일괄 적재."""
     if user_uuids:
-        await get_like_cache().sadd(_user_key(video_id), *user_uuids)
+        await get_like_cache().sadd(_user_key(content_id, ctype), *user_uuids)
 
 
 # ──────────────────────────────────────────────
 # Dirty SET (Write-Behind 큐)
 # ──────────────────────────────────────────────
 
-async def mark_dirty(video_id: int, user_uuid: str) -> None:
+async def mark_dirty(
+    content_id: int, user_uuid: str, *, ctype: str = CT_VIDEO
+) -> None:
     """DB 동기화 대기 목록에 추가."""
-    await get_like_cache().sadd(_DIRTY_KEY, f"{video_id}:{user_uuid}")
+    await get_like_cache().sadd(_DIRTY_KEY, f"{ctype}:{content_id}:{user_uuid}")
 
 
-async def drain_dirty() -> list[tuple[int, str]]:
+def _parse_dirty(member: str) -> tuple[str, int, str] | None:
+    """dirty 항목 문자열 → (ctype, content_id, user_uuid).
+
+    두 형식을 모두 받는다:
+      - 현재: "{ctype}:{content_id}:{user_uuid}"
+      - 구형: "{content_id}:{user_uuid}"  ← 종류 도입 전에 큐에 들어간 항목
+
+    **구형 관용이 필요한 이유**: 배포 순간 dirty SET 에 구형 항목이 남아 있다.
+    새 파서가 이를 못 읽으면 그 좋아요는 DB 에 영구 미반영된다.
+    구형은 ADO2 영상뿐이었으므로 CT_VIDEO 로 해석한다.
+
+    형식이 깨진 항목은 None 을 돌려 호출부가 건너뛰게 한다 — 하나 때문에
+    플러시 전체가 죽으면 큐가 무한히 쌓인다.
+    """
+    parts = member.split(":", 2)
+
+    # 길이가 아니라 **첫 토큰이 알려진 종류인지**로 판정한다.
+    # user_uuid 에 콜론이 있어도 구형이 3조각으로 보일 수 있다.
+    if len(parts) == 3 and parts[0] in CONTENT_TYPES:
+        ctype, id_str, user_uuid = parts
+    else:
+        ctype = CT_VIDEO
+        legacy = member.split(":", 1)
+        if len(legacy) != 2:
+            return None
+        id_str, user_uuid = legacy
+
+    if not id_str.isdigit() or not user_uuid:
+        return None
+    return ctype, int(id_str), user_uuid
+
+
+async def drain_dirty() -> list[tuple[str, int, str]]:
     """dirty SET을 processing으로 RENAME 후 전체 반환.
 
     이전 실행 중 크래시로 남은 processing 항목은 먼저 병합하여 유실 방지.
+
+    Returns:
+        [(ctype, content_id, user_uuid), ...]
     """
     client = get_like_cache()
 
@@ -223,10 +298,12 @@ async def drain_dirty() -> list[tuple[int, str]]:
     await client.rename(_DIRTY_KEY, _DIRTY_PROCESSING_KEY)
     members = await client.smembers(_DIRTY_PROCESSING_KEY)
 
-    result = []
+    result: list[tuple[str, int, str]] = []
     for member in members:
-        vid_str, user_uuid = member.split(":", 1)
+        parsed = _parse_dirty(member)
-        result.append((int(vid_str), user_uuid))
+        if parsed is None:
+            continue
+        result.append(parsed)
     return result
 
 

app/database/session.py

@@ -86,6 +86,10 @@ async def create_db_tables():
     from app.dashboard.models import Dashboard  # noqa: F401
     from app.backoffice.admin.models import Admin  # noqa: F401
     from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction  # noqa: F401
+    from app.ssulbox.models import (  # noqa: F401
+        SsulContent,
+        SsulSocialUpload,
+    )
 
     # 생성할 테이블 목록 (FK 순서: 참조 대상 먼저)
     tables_to_create = [
@@ -106,6 +110,9 @@ async def create_db_tables():
         Admin.__table__,
         CreditChargeRequest.__table__,
         CreditTransaction.__table__,
+        # 썰박스 (FK 순서: ssul_content 를 나머지가 참조)
+        SsulContent.__table__,
+        SsulSocialUpload.__table__,
     ]
 
     logger.info("Creating database tables...")

app/ssulbox/__init__.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+"""썰박스(ssulbox) 모듈.
+
+네이버 지도 링크나 업장명을 입력하면 4개 시나리오(조선왕·삼국지·그리스로마신화·오디세이)
+중 하나로 대본 → 그림 → 목소리 → 영상을 자동 생성하는 병맛 역사 썰툰 쇼츠 파이프라인.
+
+별도 저장소(o2o-ssulbox)로 개발되던 것을 castad 백엔드로 이식했다.
+계정·크레딧·소셜 계정은 castad 것을 그대로 쓰고(User / CreditTransaction / SocialAccount),
+썰박스 고유 도메인만 `ssul_` 접두 테이블로 신설한다.
+"""

app/ssulbox/api/routers/v1/content.py

@@ -0,0 +1,194 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""썰박스 API — 장소 검색 · 생성 요청 · 진행 폴링.
+
+castad 는 `/api/*` prefix 를 쓰지 않고 도메인별 prefix 를 쓰므로 `/ssul` 로 노출한다.
+인증은 castad `get_current_user` 를 그대로 쓴다(원본의 auth 라우터·JWT 는 폐기).
+"""
+
+from fastapi import APIRouter, Depends, Query
+from sqlalchemy import select
+
+from app.credit.exceptions import InsufficientCreditError
+from app.database.session import AsyncSessionLocal, get_session
+from app.ssulbox.constants import ORPHAN_STATUSES, is_generation_available
+from app.ssulbox.exceptions import GenerationUnavailableError, TaskNotFoundError
+from app.ssulbox.models import SsulContent
+from app.ssulbox.schemas.ssulbox_schema import (
+    SsulActiveTasksResponse,
+    SsulCreateRequest,
+    SsulCreateResponse,
+    SsulPlaceSearchResponse,
+    SsulTaskStatus,
+)
+from app.ssulbox.services import place_service, task_service
+from app.ssulbox.worker import job_manager
+from app.user.dependencies.auth import get_current_user
+from app.user.models import User
+from app.utils.logger import get_logger
+from config import ssulbox_settings
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+logger = get_logger("ssulbox")
+
+router = APIRouter(prefix="/ssul", tags=["Ssulbox"])
+
+
+@router.get(
+    "/search/place",
+    response_model=SsulPlaceSearchResponse,
+    summary="업장 검색 (네이버 지도)",
+    description="""
+업장명으로 네이버 지도 후보를 검색합니다.
+
+castad `/search/accommodation`(네이버 **검색 API**)과 달리 **`place_url` 을 포함**합니다.
+생성 파이프라인이 네이버 지도 place 페이지를 크롤링하므로 이 URL 이 필요합니다.
+
+- 동명 업장은 주소로 구분됩니다.
+- 검색 실패·타임아웃 시 빈 목록을 반환합니다(사용자는 네이버 링크를 직접 붙여넣을 수 있습니다).
+- Playwright 크롤링이라 수 초 걸립니다.
+""",
+    responses={
+        200: {"description": "검색 성공 (결과 없음도 200)"},
+        401: {"description": "인증 실패"},
+    },
+)
+async def search_place(
+    query: str = Query(..., min_length=2, description="업장명"),
+    limit: int = Query(default=8, ge=1, le=20),
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+) -> SsulPlaceSearchResponse:
+    items = await place_service.search_places(query, limit=limit)
+    return SsulPlaceSearchResponse(query=query, count=len(items), items=items)
+
+
+@router.post(
+    "/create",
+    response_model=SsulCreateResponse,
+    summary="썰박스 생성 요청",
+    description="""
+썰박스 생성을 요청합니다.
+
+## 크레딧
+- **요청 시점에 크레딧이 선차감됩니다.** 완료 시점이 아닙니다.
+- 생성이 실패하면 자동으로 환불됩니다.
+- 잔액이 부족하면 402 를 반환하며 잡도 생성되지 않습니다.
+
+## 진행 확인
+응답의 `id` 로 `GET /ssul/tasks/{id}` 를 폴링하세요.
+권장 간격은 응답의 `poll_interval_seconds` 입니다.
+""",
+    responses={
+        200: {"description": "요청 접수"},
+        401: {"description": "인증 실패"},
+        402: {"description": "크레딧 부족"},
+        503: {"description": "생성 기능 비활성 (Gemini API 키 미설정)"},
+    },
+)
+async def create_ssul(
+    body: SsulCreateRequest,
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+) -> SsulCreateResponse:
+    if not is_generation_available():
+        raise GenerationUnavailableError("Gemini API 키가 설정되지 않았습니다.")
+
+    # 행 삽입 + 크레딧 선차감을 한 트랜잭션으로 묶는다.
+    # 외부 API 호출이 없으므로 Depends(get_session) 대신 짧게 열고 닫는다.
+    async with AsyncSessionLocal() as session:
+        try:
+            row = await task_service.create_task(
+                session,
+                user_uuid=current_user.user_uuid,
+                scenario=body.scenario,
+                input_text=body.input,
+                scenes=body.scenes,
+                seconds=body.seconds,
+                store_name=body.store_name,
+                road_address=body.road_address,
+                address=body.address,
+            )
+            await session.commit()
+            content_id = row.id
+        except InsufficientCreditError:
+            await session.rollback()
+            logger.info(
+                f"[create_ssul] INSUFFICIENT CREDIT user={current_user.user_uuid}"
+            )
+            raise
+        except Exception:
+            await session.rollback()
+            raise
+
+    # 커밋이 끝난 뒤에 큐잉한다 — 워커가 아직 없는 행을 조회하면 안 된다.
+    # create_job 은 앱 이벤트 루프를 캡처하므로 반드시 요청 핸들러에서 호출한다.
+    job_manager.create_job(
+        content_id, body.scenario, body.input, body.scenes, body.seconds
+    )
+
+    return SsulCreateResponse(
+        id=content_id,
+        status="queued",
+        poll_interval_seconds=ssulbox_settings.SSULBOX_POLL_HINT_SECONDS,
+    )
+
+
+@router.get(
+    "/tasks/active",
+    response_model=SsulActiveTasksResponse,
+    summary="진행 중인 내 생성 잡",
+    description="""
+새로고침·새 탭 진입 시 진행 상태를 복구하는 데 씁니다.
+
+클라이언트의 localStorage 는 새 탭에서 초기화되므로 **서버가 권위**입니다.
+""",
+)
+async def get_active_tasks(
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    session: AsyncSession = Depends(get_session),
+) -> SsulActiveTasksResponse:
+    rows = (
+        (
+            await session.execute(
+                select(SsulContent)
+                .where(
+                    SsulContent.user_uuid == current_user.user_uuid,
+                    SsulContent.status.in_(ORPHAN_STATUSES),
+                    SsulContent.is_deleted.is_(False),
+                )
+                .order_by(SsulContent.created_at.desc())
+            )
+        )
+        .scalars()
+        .all()
+    )
+    return SsulActiveTasksResponse(
+        items=[SsulTaskStatus.model_validate(r) for r in rows]
+    )
+
+
+@router.get(
+    "/tasks/{content_id}",
+    response_model=SsulTaskStatus,
+    summary="생성 진행 상태 (폴링)",
+    description="""
+생성 진행 상태를 반환합니다. 프론트가 3초마다 폴링합니다.
+
+- `step` 은 완료한 단계 수(0~4)입니다. 0=준비, 4=영상 합성 완료.
+- `video_url` 은 `status=done` 일 때만 채워집니다.
+- 남의 잡은 404 로 처리합니다(존재 여부를 노출하지 않습니다).
+""",
+    responses={
+        200: {"description": "조회 성공"},
+        401: {"description": "인증 실패"},
+        404: {"description": "잡을 찾을 수 없음"},
+    },
+)
+async def get_task(
+    content_id: int,
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    session: AsyncSession = Depends(get_session),
+) -> SsulTaskStatus:
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    # 남의 잡이면 존재 여부를 알리지 않고 동일하게 404
+    if row is None or row.user_uuid != current_user.user_uuid:
+        raise TaskNotFoundError()
+    return SsulTaskStatus.model_validate(row)

app/ssulbox/constants.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+"""썰박스 상수.
+
+설정(SsulboxSettings)이 아니라 코드와 함께 고정되는 값들. 시나리오 ↔ 엔진 폴더 매핑,
+생성 잡 stdout 마커 파싱 규칙, 태스크 상태 enum이 여기 있다.
+"""
+
+import re
+from enum import Enum
+from typing import Final
+
+from config import apikey_settings
+
+# =============================================================================
+# 시나리오 ↔ 생성 엔진 폴더
+# =============================================================================
+# 프론트가 보내는 시나리오 코드를 generator/ 하위 엔진 디렉터리명으로 옮긴다.
+# 엔진을 추가하면 여기와 프론트 ssulData.ts 양쪽을 함께 고쳐야 한다.
+SCENARIO_ENGINE: Final[dict[str, str]] = {
+    "joseon": "animation",
+    "samgukji": "animation_samgukji",
+    "greek": "animation_greekroman",
+    "odyssey": "animation_odyssey",
+}
+
+ENGINE_SCENARIO: Final[dict[str, str]] = {v: k for k, v in SCENARIO_ENGINE.items()}
+
+SCENARIOS: Final[tuple[str, ...]] = tuple(SCENARIO_ENGINE)
+
+
+# =============================================================================
+# 생성 잡 상태
+# =============================================================================
+class SsulTaskStatus(str, Enum):
+    """생성 잡의 권위 상태. 인메모리 진행률(step)과 달리 DB가 진실 원천이다."""
+
+    QUEUED = "queued"
+    RUNNING = "running"
+    DONE = "done"
+    ERROR = "error"
+
+
+#: 프로세스 기동 시 고아로 판정해 환불·정리할 상태들
+ORPHAN_STATUSES: Final[tuple[str, ...]] = (
+    SsulTaskStatus.QUEUED.value,
+    SsulTaskStatus.RUNNING.value,
+)
+
+
+# =============================================================================
+# 생성 엔진 stdout 파싱
+# =============================================================================
+#: 엔진이 뱉는 진행 마커. 예) "[2/4] 스토리보드 생성"
+STEP_RE: Final[re.Pattern[str]] = re.compile(r"\[(\d)\s*/\s*4\]")
+
+#: 완료 마커. 예) "완성: output/animation/xxx/final.mp4"
+DONE_RE: Final[re.Pattern[str]] = re.compile(r"완성[:：]\s*(.+\.mp4)")
+
+#: 업장명 마커. 예) "■ 가게: 골목냉면 / 소재 5줄 → 키워드로 사용"
+#: place URL 을 직접 붙여넣어 검색을 거치지 않은 경우, 업장명을 얻을 수 있는
+#: 유일한 경로다(엔진이 네이버 브리핑에서 뽑아 찍는다).
+#: 주소는 찍지 않으므로 이 경로에서는 region 을 채울 수 없다.
+STORE_RE: Final[re.Pattern[str]] = re.compile(r"가게\s*[:：]\s*([^/\n]+?)\s*(?:/|$)")
+
+#: 작업 폴더 마커. 예) "■ 작업 폴더   : C:\...\output\animation\골목냉면20260729"
+#: 실패 시 정리할 대상을 알아내는 유일한 수단이다 — 실패하면 완료 마커가
+#: 없어 mp4 경로로 폴더를 역산할 수 없다.
+JOB_DIR_RE: Final[re.Pattern[str]] = re.compile(r"작업\s*폴더\s*[:：]\s*(.+)")
+
+#: step 1~4에 대응하는 사람이 읽는 단계명 (프론트 진행 표시용)
+STEP_NAMES: Final[tuple[str, ...]] = ("대본 생성", "스토리보드", "이미지·음성", "영상 합성")
+
+TOTAL_STEPS: Final[int] = len(STEP_NAMES)
+
+
+# =============================================================================
+# 크레딧 원장 멱등 키
+# =============================================================================
+#: credit_transaction.job_type 값. (job_type, job_ref, type) 유니크로 중복 차감을 막는다.
+JOB_TYPE_SSUL: Final[str] = "ssul"
+JOB_TYPE_VIDEO: Final[str] = "video"
+
+
+# =============================================================================
+# Gemini API 키 판정
+# =============================================================================
+#: castad config 의 GEMINI_API_KEY 기본값이 플레이스홀더 문자열이라
+#: `if not key` 형태의 가드가 항상 통과해버린다. 반드시 gemini_key() 로 판정할 것.
+_PLACEHOLDER_KEYS: Final[frozenset[str]] = frozenset(
+    {
+        "",
+        "your-gemeni-api-key",  # config.py 기본값 (오타 그대로)
+        "your-gemini-api-key",
+        "none",
+    }
+)
+
+
+def gemini_key() -> str | None:
+    """실제로 사용 가능한 Gemini API 키를 반환한다. 미설정이면 None.
+
+    Returns:
+        설정된 키. 플레이스홀더이거나 비어 있으면 None.
+    """
+    key = (apikey_settings.GEMINI_API_KEY or "").strip()
+    return None if key.lower() in _PLACEHOLDER_KEYS else key
+
+
+def is_generation_available() -> bool:
+    """생성 파이프라인을 돌릴 수 있는 상태인지 여부."""
+    return gemini_key() is not None

app/ssulbox/exceptions.py

@@ -0,0 +1,146 @@
+"""썰박스 예외.
+
+app/dashboard/exceptions.py 와 동일한 (message, status_code, code) 형태를 따른다.
+전역 핸들러가 code 를 그대로 응답 본문에 실어 보내므로, 프론트가 분기에 쓰는
+문자열이다 — 이미 나간 code 값은 함부로 바꾸지 말 것.
+"""
+
+from fastapi import status
+
+
+class SsulboxException(Exception):
+    """썰박스 기본 예외"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        message: str,
+        status_code: int = status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+        code: str = "SSULBOX_ERROR",
+    ):
+        self.message = message
+        self.status_code = status_code
+        self.code = code
+        super().__init__(self.message)
+
+
+# =============================================================================
+# 생성 요청 관련
+# =============================================================================
+
+
+class InvalidScenarioError(SsulboxException):
+    """지원하지 않는 시나리오 코드"""
+
+    def __init__(self, scenario: str = ""):
+        message = "지원하지 않는 시나리오입니다."
+        if scenario:
+            message += f" ({scenario})"
+        super().__init__(
+            message=message,
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            code="SSUL_INVALID_SCENARIO",
+        )
+
+
+class GenerationUnavailableError(SsulboxException):
+    """생성 엔진 사용 불가 (Gemini API 키 미설정 등)"""
+
+    def __init__(self, detail: str = ""):
+        message = "썰박스 생성 기능이 현재 비활성화되어 있습니다."
+        if detail:
+            message += f" ({detail})"
+        super().__init__(
+            message=message,
+            status_code=status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE,
+            code="SSUL_GENERATION_UNAVAILABLE",
+        )
+
+
+class TaskAlreadyRunningError(SsulboxException):
+    """이미 진행 중인 생성 잡이 있음"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="이미 생성 중인 썰박스가 있습니다. 완료 후 다시 시도해주세요.",
+            status_code=status.HTTP_409_CONFLICT,
+            code="SSUL_TASK_ALREADY_RUNNING",
+        )
+
+
+# =============================================================================
+# 조회 관련
+# =============================================================================
+
+
+class TaskNotFoundError(SsulboxException):
+    """생성 잡을 찾을 수 없음 (없거나 남의 것)"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="생성 요청을 찾을 수 없습니다.",
+            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
+            code="SSUL_TASK_NOT_FOUND",
+        )
+
+
+class ContentNotFoundError(SsulboxException):
+    """콘텐츠를 찾을 수 없음"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="썰박스 콘텐츠를 찾을 수 없습니다.",
+            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
+            code="SSUL_CONTENT_NOT_FOUND",
+        )
+
+
+class CommentNotFoundError(SsulboxException):
+    """댓글을 찾을 수 없음"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="댓글을 찾을 수 없습니다.",
+            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
+            code="SSUL_COMMENT_NOT_FOUND",
+        )
+
+
+class CommentDepthExceededError(SsulboxException):
+    """댓글은 2-depth(댓글 + 대댓글)까지만 허용"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="대댓글에는 답글을 달 수 없습니다.",
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            code="SSUL_COMMENT_DEPTH_EXCEEDED",
+        )
+
+
+# =============================================================================
+# 생성 실행 관련
+# =============================================================================
+
+
+class GenerationFailedError(SsulboxException):
+    """생성 엔진 실행 실패"""
+
+    def __init__(self, detail: str = ""):
+        message = "썰박스 생성에 실패했습니다."
+        if detail:
+            message += f" ({detail})"
+        super().__init__(
+            message=message,
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            code="SSUL_GENERATION_FAILED",
+        )
+
+
+class GenerationTimeoutError(SsulboxException):
+    """생성 엔진 실행 시간 초과"""
+
+    def __init__(self):
+        super().__init__(
+            message="썰박스 생성 시간이 초과되었습니다. 크레딧은 환불됩니다.",
+            status_code=status.HTTP_504_GATEWAY_TIMEOUT,
+            code="SSUL_GENERATION_TIMEOUT",
+        )

app/ssulbox/migration.py

@@ -0,0 +1,419 @@
+"""썰박스 스키마 보장.
+
+**이 프로젝트에는 Alembic 이 없다.** 게다가 `create_db_tables()` 는
+`prj_settings.DEBUG` 일 때만 호출되므로(app/core/common.py), 운영 환경에서는
+신규 테이블이 조용히 만들어지지 않는다. 그래서 이 모듈이 DEBUG 여부와 무관하게
+스키마를 책임진다.
+
+두 가지 일을 한다:
+
+1. **기존 테이블 ALTER** — `user.bio`, `credit_transaction.job_type/job_ref` +
+   `(job_type, job_ref, type)` 유니크. `create_all` 은 기존 테이블의 컬럼 변경을
+   하지 못하므로 information_schema 로 존재를 확인한 뒤 직접 DDL 을 친다.
+2. **ssul_* 테이블 생성** — 신규 테이블이라 `create_all(checkfirst=True)` 로 안전하다.
+
+모든 단계가 멱등이다. 두 번 연속 기동해도 두 번째에는 아무 DDL 도 실행되지 않는다.
+
+app/dashboard/migration.py 의 information_schema 확인 패턴을 그대로 따른다.
+"""
+
+import logging
+
+from sqlalchemy import text
+
+from app.database.session import Base, engine
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+LOG_PREFIX = "[SSULBOX_MIGRATE]"
+
+
+# =============================================================================
+# information_schema 조회 헬퍼
+# =============================================================================
+async def _table_exists(conn, table: str) -> bool:
+    result = await conn.execute(
+        text(
+            "SELECT COUNT(*) FROM information_schema.tables "
+            "WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = :t"
+        ),
+        {"t": table},
+    )
+    return (result.scalar() or 0) > 0
+
+
+async def _column_exists(conn, table: str, column: str) -> bool:
+    result = await conn.execute(
+        text(
+            "SELECT COUNT(*) FROM information_schema.columns "
+            "WHERE table_schema = DATABASE() "
+            "AND table_name = :t AND column_name = :c"
+        ),
+        {"t": table, "c": column},
+    )
+    return (result.scalar() or 0) > 0
+
+
+async def _column_def(conn, table: str, column: str) -> tuple[str, str] | None:
+    """(column_type, is_nullable) 또는 없으면 None."""
+    result = await conn.execute(
+        text(
+            "SELECT column_type, is_nullable FROM information_schema.columns "
+            "WHERE table_schema = DATABASE() "
+            "AND table_name = :t AND column_name = :c"
+        ),
+        {"t": table, "c": column},
+    )
+    row = result.first()
+    return (row[0], row[1]) if row else None
+
+
+async def _check_exists(conn, table: str, name: str) -> bool:
+    """CHECK 제약 존재 여부. MySQL 8.0.16+ 의 information_schema 를 본다."""
+    result = await conn.execute(
+        text(
+            "SELECT COUNT(*) FROM information_schema.table_constraints "
+            "WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = :t "
+            "AND constraint_name = :c AND constraint_type = 'CHECK'"
+        ),
+        {"t": table, "c": name},
+    )
+    return (result.scalar() or 0) > 0
+
+
+async def _index_exists(conn, table: str, index: str) -> bool:
+    result = await conn.execute(
+        text(
+            "SELECT COUNT(*) FROM information_schema.statistics "
+            "WHERE table_schema = DATABASE() "
+            "AND table_name = :t AND index_name = :i"
+        ),
+        {"t": table, "i": index},
+    )
+    return (result.scalar() or 0) > 0
+
+
+# =============================================================================
+# 1) 기존 테이블 ALTER
+# =============================================================================
+async def _ensure_user_bio(conn) -> bool:
+    """user.bio 컬럼 보장 (썰박스 프로필 한 줄 소개)"""
+    if not await _table_exists(conn, "user"):
+        logger.warning(f"{LOG_PREFIX} user 테이블 없음 - bio 추가 건너뜀")
+        return False
+    if await _column_exists(conn, "user", "bio"):
+        return False
+
+    await conn.execute(
+        text(
+            "ALTER TABLE `user` "
+            "ADD COLUMN `bio` VARCHAR(200) NULL COMMENT '한 줄 소개 (썰박스 프로필)'"
+        )
+    )
+    logger.info(f"{LOG_PREFIX} user.bio 컬럼 추가")
+    return True
+
+
+async def _ensure_credit_job_keys(conn) -> bool:
+    """credit_transaction 에 크레딧 멱등 키 컬럼 + 유니크 제약 보장.
+
+    (job_type, job_ref, type) 유니크가 "작업 1건당 consume 1행 / refund 1행"을
+    DB 레벨에서 보장한다. MySQL 은 NULL 을 서로 다르게 취급하므로 기존
+    charge/admin_adjust 행(job_type NULL)은 이 제약의 영향을 받지 않는다.
+
+    job_ref 가 문자열인 이유: 썰박스는 ssul_content.id(숫자), castad 영상은
+    video.task_id(UUID7 문자열)를 앵커로 쓰기 때문에 하나로 담으려면 문자열이어야 한다.
+    """
+    table = "credit_transaction"
+    if not await _table_exists(conn, table):
+        logger.warning(f"{LOG_PREFIX} {table} 테이블 없음 - 멱등 키 추가 건너뜀")
+        return False
+
+    changed = False
+
+    if not await _column_exists(conn, table, "job_type"):
+        await conn.execute(
+            text(
+                f"ALTER TABLE `{table}` "
+                "ADD COLUMN `job_type` VARCHAR(20) NULL "
+                "COMMENT '차감 유발 작업 종류 (ssul/video)'"
+            )
+        )
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.job_type 컬럼 추가")
+        changed = True
+
+    if not await _column_exists(conn, table, "job_ref"):
+        await conn.execute(
+            text(
+                f"ALTER TABLE `{table}` "
+                "ADD COLUMN `job_ref` VARCHAR(64) NULL "
+                "COMMENT '작업 식별자 (ssul_content.id 문자열 또는 video.task_id)'"
+            )
+        )
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.job_ref 컬럼 추가")
+        changed = True
+
+    if not await _index_exists(conn, table, "uq_credit_job"):
+        await conn.execute(
+            text(
+                f"ALTER TABLE `{table}` "
+                "ADD UNIQUE KEY `uq_credit_job` (`job_type`, `job_ref`, `type`)"
+            )
+        )
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.uq_credit_job 유니크 제약 추가")
+        changed = True
+
+    return changed
+
+
+# =============================================================================
+# 2) ssul_* 테이블 생성
+# =============================================================================
+def _ssul_tables() -> list:
+    """생성할 ssul_* 테이블 목록 (FK 순서: 참조 대상 먼저)
+
+    ssul_* 는 `user.user_uuid` 와 `social_account.id` 를 참조한다. create_all 은 FK 를
+    해석할 때 **참조 대상 테이블이 Base.metadata 에 등록되어 있어야** 하므로,
+    생성 목록에 넣지 않더라도 app.user.models 를 함께 import 해야 한다.
+    (없으면 NoReferencedTableError 로 실패한다.)
+    """
+    from app.user.models import SocialAccount, User  # noqa: F401  # 메타데이터 등록용
+    from app.ssulbox.models import SsulContent, SsulSocialUpload
+
+    # 좋아요·댓글은 castad `video_reaction` / `comment` 에 합쳤으므로
+    # ssul_like / ssul_comment 는 만들지 않는다(_drop_legacy_... 가 정리한다).
+    # ssul_content 를 나머지가 참조하므로 먼저 만든다.
+    return [
+        SsulContent.__table__,
+        SsulSocialUpload.__table__,
+    ]
+
+
+# =============================================================================
+# 진입점
+# =============================================================================
+async def _ensure_ssul_detail_region(conn) -> bool:
+    """ssul_content 에 detail_region_info 컬럼 보장.
+
+    `create_all` 은 **없는 테이블만** 만들고 기존 테이블에 컬럼을 붙이지 않으므로,
+    이미 만들어진 환경을 위해 별도 ALTER 가 필요하다.
+
+    castad `project.detail_region_info` 와 같은 TEXT NULL 이다. 통합 목록의 지역
+    필터가 `region` 만 보지 않고 상세 주소를 별칭으로 부분 일치 검색하기 때문에,
+    이 컬럼이 없으면 썰박스 콘텐츠만 필터 결과가 달라진다.
+    """
+    table = "ssul_content"
+    # 테이블이 아직 없으면 create_all 이 컬럼까지 포함해 만든다 → 여기서 할 일 없음
+    if not await _table_exists(conn, table):
+        return False
+    if await _column_exists(conn, table, "detail_region_info"):
+        return False
+
+    await conn.execute(
+        text(
+            f"ALTER TABLE `{table}` "
+            "ADD COLUMN `detail_region_info` TEXT NULL "
+            "COMMENT '상세 지역 정보 (도로명 우선, 없으면 지번). 지역 필터 별칭 매칭용'"
+        )
+    )
+    logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.detail_region_info 컬럼 추가")
+    return True
+
+
+async def _ensure_ssul_store_name(conn) -> bool:
+    """ssul_content.store_name 을 castad `project.store_name` 과 같은 정의로 맞춘다.
+
+    목표: `VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT ''`
+    (초기 이식본은 `VARCHAR(200) NULL` 이었다)
+
+    통합 목록이 이 컬럼을 UNION 하므로 폭·널 허용이 어긋나면 정렬·비교가 미묘하게
+    달라진다. NOT NULL 로 바꾸면 UNION 결과에 NULL 이 섞이지 않아 응답 매핑에서
+    COALESCE 도 필요 없다.
+
+    **NULL 행을 먼저 빈 문자열로 바꾼다.** 그러지 않으면 MySQL 이 strict 모드에서
+    MODIFY 를 거부하고, 비-strict 모드에서는 경고만 내고 조용히 변환한다 —
+    어느 쪽이든 명시적으로 처리하는 편이 안전하다.
+    """
+    table = "ssul_content"
+    if not await _table_exists(conn, table):
+        return False  # create_all 이 올바른 정의로 만든다
+
+    current = await _column_def(conn, table, "store_name")
+    if current is None:
+        return False
+    if current == ("varchar(255)", "NO"):
+        return False  # 이미 목표 정의
+
+    null_count = (
+        await conn.execute(
+            text(f"SELECT COUNT(*) FROM `{table}` WHERE `store_name` IS NULL")
+        )
+    ).scalar() or 0
+    if null_count:
+        await conn.execute(
+            text(f"UPDATE `{table}` SET `store_name` = '' WHERE `store_name` IS NULL")
+        )
+        logger.info(
+            f"{LOG_PREFIX} {table}.store_name NULL {null_count}건 → 빈 문자열"
+        )
+
+    await conn.execute(
+        text(
+            f"ALTER TABLE `{table}` "
+            "MODIFY COLUMN `store_name` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' "
+            "COMMENT '대상 업장명 (통합 목록에서 castad video.store_name 자리에 대응)'"
+        )
+    )
+    logger.info(
+        f"{LOG_PREFIX} {table}.store_name {current} → ('varchar(255)', 'NO')"
+    )
+    return True
+
+
+async def _ensure_reaction_tables_merged(conn) -> bool:
+    """`comment` / `video_reaction` 이 썰박스 콘텐츠도 담도록 확장한다.
+
+    원래는 `ssul_comment` / `ssul_like` 를 따로 뒀으나, `social_upload` 병합 결정과
+    맞춰 하나로 합쳤다(2026-07-30). 네 테이블이 모두 0행이던 시점에 수행했다.
+
+    각 테이블에 대해:
+      - `video_id` NOT NULL → NULL (썰박스 행은 비운다)
+      - `content_id BIGINT NULL` + FK ssul_content 추가
+      - "정확히 하나만 채워짐" CHECK 추가
+      - content_id 조회용 인덱스/유니크 추가
+
+    **CHECK 가 핵심이다.** 이게 없으면 둘 다 NULL 이거나 둘 다 채워진 행이 조용히
+    생긴다. MySQL 8.0.16+ 에서 실제로 강제된다(현재 8.4).
+    """
+    changed = False
+
+    specs = (
+        # (테이블, CHECK 이름, 추가 인덱스 SQL 목록)
+        (
+            "comment",
+            "ck_comment_one_target",
+            ["ADD INDEX `idx_comment_content_id` (`content_id`)"],
+        ),
+        (
+            "video_reaction",
+            "ck_video_reaction_one_target",
+            [
+                "ADD INDEX `idx_video_reaction_content_id` (`content_id`)",
+                "ADD UNIQUE KEY `uq_video_reaction_user_content` "
+                "(`user_uuid`, `content_id`)",
+            ],
+        ),
+    )
+
+    for table, check_name, extra in specs:
+        if not await _table_exists(conn, table):
+            continue
+
+        if not await _column_exists(conn, table, "content_id"):
+            await conn.execute(
+                text(
+                    f"ALTER TABLE `{table}` "
+                    "ADD COLUMN `content_id` BIGINT NULL "
+                    "COMMENT '썰박스 콘텐츠 id (ADO2 대상이면 NULL)', "
+                    f"ADD CONSTRAINT `fk_{table}_content` "
+                    "FOREIGN KEY (`content_id`) REFERENCES `ssul_content` (`id`) "
+                    "ON DELETE CASCADE"
+                )
+            )
+            for sql in extra:
+                await conn.execute(text(f"ALTER TABLE `{table}` {sql}"))
+            logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.content_id 추가 (+FK/인덱스)")
+            changed = True
+
+        # video_id 를 nullable 로. 기존 행은 전부 ADO2 라 값이 있어 영향이 없다.
+        col = await _column_def(conn, table, "video_id")
+        if col and col[1] == "NO":
+            await conn.execute(
+                text(
+                    f"ALTER TABLE `{table}` "
+                    "MODIFY COLUMN `video_id` INT NULL "
+                    "COMMENT 'ADO2 영상 id (썰박스 대상이면 NULL)'"
+                )
+            )
+            logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.video_id → NULL 허용")
+            changed = True
+
+        if not await _check_exists(conn, table, check_name):
+            await conn.execute(
+                text(
+                    f"ALTER TABLE `{table}` ADD CONSTRAINT `{check_name}` "
+                    "CHECK ((`video_id` IS NULL) <> (`content_id` IS NULL))"
+                )
+            )
+            logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table}.{check_name} CHECK 추가")
+            changed = True
+
+    return changed
+
+
+async def _drop_legacy_ssul_reaction_tables(conn) -> bool:
+    """병합으로 쓰임이 없어진 `ssul_like` / `ssul_comment` 제거.
+
+    **비어 있을 때만 지운다.** 행이 남아 있으면 이관이 끝나지 않은 것이므로
+    조용히 데이터를 버리지 않고 경고만 남긴다.
+    """
+    changed = False
+    for table in ("ssul_like", "ssul_comment"):
+        if not await _table_exists(conn, table):
+            continue
+        n = (await conn.execute(text(f"SELECT COUNT(*) FROM `{table}`"))).scalar() or 0
+        if n:
+            logger.warning(
+                f"{LOG_PREFIX} {table} 에 {n}행이 남아 있어 삭제하지 않는다 "
+                "(comment/video_reaction 으로 이관 후 수동 삭제할 것)"
+            )
+            continue
+        await conn.execute(text(f"DROP TABLE `{table}`"))
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} {table} 삭제 (병합 완료, 0행)")
+        changed = True
+    return changed
+
+
+async def ensure_ssulbox_schema() -> None:
+    """썰박스 스키마 보장. lifespan startup 에서 호출한다.
+
+    멱등이므로 매 기동마다 호출해도 안전하다. 실패는 호출부에서 삼켜야 한다 —
+    썰박스 스키마 문제로 castad 전체가 기동하지 못하면 안 된다.
+    """
+    logger.info(f"{LOG_PREFIX} 스키마 확인 시작")
+
+    # 기존 테이블 ALTER (DDL 은 MySQL 에서 암묵적 커밋이라 개별 실행)
+    async with engine.begin() as conn:
+        altered_bio = await _ensure_user_bio(conn)
+        altered_credit = await _ensure_credit_job_keys(conn)
+        # 테이블이 아직 없으면 아래 create_all 이 올바른 정의로 만든다.
+        altered_region = await _ensure_ssul_detail_region(conn)
+        altered_store = await _ensure_ssul_store_name(conn)
+
+    # 신규 테이블 생성 — DEBUG 여부와 무관하게 항상 보장한다.
+    # 신규 테이블이므로 create_all 이 기존 데이터를 위협하지 않는다.
+    tables = _ssul_tables()
+    async with engine.begin() as conn:
+        await conn.run_sync(
+            lambda sync_conn: Base.metadata.create_all(
+                sync_conn, tables=tables, checkfirst=True
+            )
+        )
+
+    # 반응 테이블 병합은 **ssul_content 가 존재한 뒤**에 해야 한다 —
+    # comment/video_reaction 이 그쪽으로 FK 를 건다.
+    async with engine.begin() as conn:
+        altered_merge = await _ensure_reaction_tables_merged(conn)
+        dropped_legacy = await _drop_legacy_ssul_reaction_tables(conn)
+
+    if (
+        altered_bio
+        or altered_credit
+        or altered_region
+        or altered_store
+        or altered_merge
+        or dropped_legacy
+    ):
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} 스키마 변경 적용 완료")
+    else:
+        logger.info(f"{LOG_PREFIX} 변경 없음 (이미 최신)")

app/ssulbox/models.py

@@ -0,0 +1,445 @@
+"""썰박스 SQLAlchemy 모델.
+
+castad 와 겹치는 테이블은 **신설하지 않고** castad 것을 그대로 쓴다
+(user / credit_transaction / social_account, 그리고 2026-07-30 부터 comment /
+video_reaction). 그 테이블들은 `video_id` 와 `content_id` 를 모두 nullable 로 두고
+**정확히 하나만** 채우도록 CHECK 로 강제한다.
+
+썰박스 고유 도메인(`ssul_content`)만 `ssul_` 접두로 남는다.
+
+컨벤션은 castad 를 따른다: BigInteger PK, user_uuid(String36) 기준 FK,
+mysql_engine/charset/collate 명시, 컬럼마다 comment.
+`updated_at` 은 대응 castad 테이블이 가진 경우에만 둔다 — `video`/`comment`/`project`/
+`lyric`/`song` 은 상태 전이를 겪으면서도 `created_at` 만 갖고, `social_upload` 만 예외다.
+
+주의: Alembic 이 없다. 이 파일을 고친 뒤에는 app/ssulbox/migration.py 의
+ensure_ssulbox_schema() 에 대응 DDL 을 함께 추가해야 운영 DB 에 반영된다.
+"""
+
+from datetime import datetime
+from typing import TYPE_CHECKING, Optional
+
+from sqlalchemy import (
+    BigInteger,
+    Boolean,
+    DateTime,
+    ForeignKey,
+    Index,
+    Integer,
+    JSON,
+    String,
+    Text,
+    func,
+)
+from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
+
+from app.database.session import Base
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from app.user.models import SocialAccount
+
+# MySQL 전용 테이블 옵션 (castad 공통)
+_MYSQL_OPTS = {
+    "mysql_engine": "InnoDB",
+    "mysql_charset": "utf8mb4",
+    "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
+}
+
+
+class SsulContent(Base):
+    """썰박스 1편 — 생성 요청부터 완성까지 한 행으로 관리한다.
+
+    **castad `Video` 와 같은 구조다.** castad 도 "영상 생성 잡"과 "완성된 영상"을
+    나누지 않고 `video` 한 테이블에 status / result_movie_url 을 함께 둔다.
+    원본 썰박스는 Task 와 Content 를 나눴지만, 1:1 이면서 목록의 필터(user_uuid,
+    scenario)와 정렬(created_at)이 서로 다른 테이블에 흩어져 조인 비용이 컸다
+    (측정: 소유 비율에 따라 18~22ms, 병합 시 1ms 수준).
+
+    라이프사이클:
+      1. 요청       → INSERT (status=queued, video_url=NULL) + 크레딧 선차감
+      2. 엔진 실행   → UPDATE status/step
+      3. 완료       → UPDATE video_url/store_name/region, status=done
+      4. 실패       → UPDATE status=error, error, 크레딧 환불
+
+    3번이 INSERT 가 아니라 UPDATE 라 finalize 가 자연히 멱등이다.
+
+    목록 조회는 castad `/video/all` 과 동일하게 완성분만 거른다:
+        WHERE is_deleted=0 AND status='done' AND video_url IS NOT NULL
+
+    id 가 크레딧 원장 멱등 키(job_type='ssul', job_ref=str(id))의 앵커다.
+    """
+
+    __tablename__ = "ssul_content"
+    __table_args__ = (
+        # 필터와 정렬이 같은 테이블에 있으므로 복합 인덱스 하나로 filesort 없이 처리된다.
+        # 전체 목록 (완성분만, 최신순)
+        Index("idx_ssul_content_list", "is_deleted", "status", "created_at"),
+        # 내 콘텐츠
+        Index("idx_ssul_content_user_created", "user_uuid", "created_at"),
+        # 시나리오 필터
+        Index("idx_ssul_content_scen_created", "scenario", "created_at"),
+        # 고아 스윕 (기동 시 queued/running 조회)
+        Index("idx_ssul_content_status", "status"),
+        _MYSQL_OPTS,
+    )
+
+    id: Mapped[int] = mapped_column(
+        BigInteger,
+        primary_key=True,
+        nullable=False,
+        autoincrement=True,
+        comment="고유 식별자 (크레딧 원장 job_ref 앵커)",
+    )
+
+    # castad `project.user_uuid` 와 동일한 정책(SET NULL).
+    # 탈퇴해도 콘텐츠는 남고 소유자만 비워진다.
+    user_uuid: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(36),
+        ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="SET NULL"),
+        nullable=True,
+        comment="생성 요청한 사용자 UUID (탈퇴 시 NULL)",
+    )
+
+    # ==========================================================================
+    # 생성 요청 정보
+    # ==========================================================================
+    scenario: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        comment="시나리오 코드 (joseon/samgukji/greek/odyssey)",
+    )
+
+    input: Mapped[str] = mapped_column(
+        Text,
+        nullable=False,
+        comment="입력값 (네이버 지도 URL 또는 업장명)",
+    )
+
+    # scenes / seconds 는 DB 기본값을 두지 않는다. 기본값(9 / 30)과 허용 범위
+    # (4~20 / 20~90)는 Pydantic 요청 스키마에서 Field(default, ge, le)로 강제한다.
+    scenes: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        comment="생성할 장면 수 (요청 스키마에서 4~20 제한, 기본 9)",
+    )
+
+    seconds: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        comment="장면당 초 길이 (요청 스키마에서 20~90 제한, 기본 30)",
+    )
+
+    # ==========================================================================
+    # 생성 잡 상태
+    # ==========================================================================
+    status: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        default="queued",
+        server_default="queued",
+        comment="상태 (queued/running/done/error). 목록에는 done 만 노출",
+    )
+
+    step: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        default=0,
+        server_default="0",
+        comment="진행 단계 0~4 (폴링 응답용. 0=준비, 4=영상 합성 완료)",
+    )
+
+    error: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        Text,
+        nullable=True,
+        comment="실패 사유",
+    )
+
+    # ==========================================================================
+    # 산출물 (완료 시 채워짐)
+    # ==========================================================================
+    video_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(500),
+        nullable=True,
+        comment="완성 영상 URL (Azure Blob 공개 URL 또는 로컬 서빙 경로)",
+    )
+
+    thumbnail_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(500),
+        nullable=True,
+        comment="썸네일 URL (없으면 프론트가 시나리오 표지로 대체)",
+    )
+
+    # ==========================================================================
+    # 목록 표시 (크롤링 후 채워짐) — castad video 는 Project 에서 가져오는 값들
+    # ==========================================================================
+    # castad `project.store_name` 과 동일하게 varchar(255) NOT NULL.
+    # 통합 목록이 이 컬럼을 UNION 하므로 타입·널 허용이 어긋나면 정렬·비교에서
+    # 미묘한 차이가 생긴다.
+    #
+    # 단 하나 다른 점: **server_default 가 빈 문자열**이다. castad `project` 는
+    # 크롤링이 끝난 뒤 생성되어 업장명을 이미 알지만, 썰박스는 요청 즉시 행을 만들고
+    # (크레딧 선차감 때문) 업장명은 그 뒤 크롤링으로 채운다. 기본값이 없으면
+    # 생성 자체가 불가능하다. 빈 문자열은 "아직 모름"을 뜻하며, 채우는 쪽은
+    # falsy 검사로 판단한다(`set_place_info`).
+    store_name: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(255),
+        nullable=False,
+        default="",
+        server_default="",
+        comment="대상 업장명 (통합 목록에서 castad video.store_name 자리에 대응)",
+    )
+
+    region: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(100),
+        nullable=True,
+        comment="지역 (통합 목록의 지역 필터에 사용)",
+    )
+
+    # castad `project.detail_region_info` 와 동일한 역할·타입(TEXT NULL).
+    # 지역 필터가 `region` 만 보지 않고 **상세 주소의 별칭까지 부분 일치**로 훑기
+    # 때문에(`/video/all` 의 SIDO_SEARCH_ALIASES), 이 값이 없으면 썰박스는
+    # `region IN (cities)` 경로로만 걸려 castad 와 필터 결과가 비대칭이 된다.
+    detail_region_info: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        Text,
+        nullable=True,
+        comment="상세 지역 정보 (도로명 우선, 없으면 지번). 지역 필터 별칭 매칭용",
+    )
+
+    # title / caption / views / like_count / comment_count 는 두지 않는다.
+    #  - castad `video` 도 제목을 갖지 않고 목록 표시는 store_name 으로 한다.
+    #    SNS 업로드 제목·설명은 업로드 시점에 작성해 ssul_social_upload 에 담고,
+    #    다운로드 파일명은 프론트가 정한다.
+    #  - 좋아요/댓글 수는 castad `video_reaction` / `comment` 상관 서브쿼리로 집계한다
+    #    (2026-07-30 병합. 썰박스 행은 content_id 가 채워진다).
+    #    카운터를 들면 쓰기 경로마다 갱신해야 하고 드리프트가 생긴다.
+
+    is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
+        Boolean,
+        nullable=False,
+        default=False,
+        server_default="0",
+        comment="소프트 삭제 여부",
+    )
+
+    # updated_at 은 **보류**다. 일반론으로는 이런 가변 테이블(queued→running→step→done)에
+    # 두는 것이 맞고, subprocess 가 멈출 수 있어 "오래 안 움직인 잡 찾기"에도 유용하다.
+    # 다만 castad `video`/`comment` 에 없어 썰박스만 갖는 게 비대칭이라 미뤘다.
+    # → ADO2 쪽에 추가할 때 여기도 함께 넣는다(nullable DDL 이라 무중단 가능).
+    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime,
+        nullable=False,
+        server_default=func.now(),
+        comment="생성 요청 일시 (목록 정렬 기준)",
+    )
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return (
+            f"<SsulContent(id={self.id}, scenario='{self.scenario}', "
+            f"status='{self.status}', store_name='{self.store_name}')>"
+        )
+
+
+# 좋아요·댓글 모델은 여기 없다.
+# castad `video_reaction` / `comment` 에 합쳤다(2026-07-30) — 그쪽 행은
+# ADO2 면 video_id, 썰박스면 content_id 가 채워지고 CHECK 로 하나만 강제한다.
+# 합친 이유: 네 테이블이 모두 0행이라 이관 비용이 없었고, `like_cache` 가 이미
+# 종류별 키를 지원해 Redis write-behind 를 그대로 공유할 수 있었다.
+
+
+class SsulSocialUpload(Base):
+    """썰박스 콘텐츠의 SNS 업로드 기록.
+
+    castad `social_upload` 를 재사용하지 못하는 이유: 그쪽 `video_id` 가 NOT NULL 이고
+    `Video` 를 lazy="selectin" 으로 물고 있어, nullable 로 바꾸면
+    app/social/services/upload_service.py · app/dashboard/migration.py · 백오피스가
+    모두 영향을 받는다. 대신 구조를 그대로 본떠 신설한다 —
+    **컬럼 구성은 castad social_upload 와 완전히 동일하다(21개).**
+    차이는 두 가지뿐이다: content_id 가 bigint(ssul_content.id 를 따름), 그리고
+    DB 기본값(server_default)을 명시해 ORM 을 우회한 INSERT 도 안전하게 했다.
+
+    예약 업로드(`scheduled_at`)는 castad 에서 이미 동작한다
+    (app/social/services/upload_service.py 가 예약/즉시를 분기하고 충돌 검사도 한다).
+    이식 시 같은 서비스 로직을 재사용할 수 있다.
+
+    알려진 대가: app/dashboard/migration.py 가 SocialUpload 만 읽으므로 썰박스 업로드는
+    대시보드 통계에 잡히지 않는다. 통합 시점은 별도 결정 사항이다.
+    """
+
+    __tablename__ = "ssul_social_upload"
+    __table_args__ = (
+        # (content_id, social_account_id, upload_seq) 가 앞 2개 컬럼 조회도 커버하므로
+        # (content_id, social_account_id) 를 따로 두지 않는다.
+        # 참고: castad social_upload 에는 이 중복이 남아 있다(video_account, video_id).
+        Index("idx_ssul_upload_seq", "content_id", "social_account_id", "upload_seq"),
+        Index("idx_ssul_upload_user", "user_uuid"),
+        Index("idx_ssul_upload_status", "status"),
+        Index("idx_ssul_upload_platform", "platform"),
+        Index("idx_ssul_upload_created_at", "created_at"),
+        _MYSQL_OPTS,
+    )
+
+    id: Mapped[int] = mapped_column(
+        BigInteger,
+        primary_key=True,
+        nullable=False,
+        autoincrement=True,
+        comment="고유 식별자",
+    )
+
+    user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(36),
+        ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
+        nullable=False,
+        comment="업로드한 사용자 UUID",
+    )
+
+    content_id: Mapped[int] = mapped_column(
+        BigInteger,
+        ForeignKey("ssul_content.id", ondelete="CASCADE"),
+        nullable=False,
+        comment="업로드 대상 콘텐츠 ID",
+    )
+
+    social_account_id: Mapped[int] = mapped_column(
+        # social_account.id 는 BIGINT 가 아니라 INT 다(castad social_upload 도 동일).
+        # BigInteger 로 두면 MySQL 이 FK 타입 불일치(errno 3780)로 생성을 거부한다.
+        Integer,
+        ForeignKey("social_account.id", ondelete="CASCADE"),
+        nullable=False,
+        comment="연동 SNS 계정 ID (castad social_account 재사용)",
+    )
+
+    upload_seq: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        default=1,
+        server_default="1",
+        comment="(content, account) 조합 내 업로드 순번 — 재업로드 버전 관리",
+    )
+
+    platform: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        comment="플랫폼 (youtube/instagram/facebook/tiktok)",
+    )
+
+    status: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        default="pending",
+        server_default="pending",
+        comment="상태 (scheduled/pending/uploading/processing/completed/failed)",
+    )
+
+    upload_progress: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        default=0,
+        server_default="0",
+        comment="업로드 진행률 (0~100)",
+    )
+
+    platform_video_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(100),
+        nullable=True,
+        comment="플랫폼 측 영상 ID",
+    )
+
+    platform_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(500),
+        nullable=True,
+        comment="플랫폼 측 영상 URL",
+    )
+
+    title: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(200),
+        nullable=False,
+        default="",
+        server_default="",
+        comment="업로드 제목",
+    )
+
+    description: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        Text,
+        nullable=True,
+        comment="업로드 설명",
+    )
+
+    tags: Mapped[Optional[list]] = mapped_column(
+        JSON,
+        nullable=True,
+        comment="태그 목록",
+    )
+
+    privacy_status: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        nullable=False,
+        default="public",
+        server_default="public",
+        comment="공개 범위 (public/unlisted/private)",
+    )
+
+    scheduled_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
+        DateTime,
+        nullable=True,
+        comment="예약 업로드 시각 (NULL 이면 즉시 업로드)",
+    )
+
+    platform_options: Mapped[Optional[dict]] = mapped_column(
+        JSON,
+        nullable=True,
+        comment="플랫폼별 추가 옵션",
+    )
+
+    error_message: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        Text,
+        nullable=True,
+        comment="실패 사유",
+    )
+
+    retry_count: Mapped[int] = mapped_column(
+        Integer,
+        nullable=False,
+        default=0,
+        server_default="0",
+        comment="재시도 횟수",
+    )
+
+    uploaded_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
+        DateTime,
+        nullable=True,
+        comment="업로드 완료 일시",
+    )
+
+    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime,
+        nullable=False,
+        server_default=func.now(),
+        comment="생성 일시",
+    )
+
+    updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime,
+        nullable=False,
+        server_default=func.now(),
+        onupdate=func.now(),
+        comment="수정 일시",
+    )
+
+    content: Mapped["SsulContent"] = relationship(
+        "SsulContent",
+        foreign_keys=[content_id],
+        lazy="noload",
+    )
+
+    social_account: Mapped["SocialAccount"] = relationship(
+        "SocialAccount",
+        foreign_keys=[social_account_id],
+        lazy="noload",
+    )
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return (
+            f"<SsulSocialUpload(id={self.id}, content_id={self.content_id}, "
+            f"platform='{self.platform}', status='{self.status}')>"
+        )

app/ssulbox/schemas/ssulbox_schema.py

@@ -0,0 +1,117 @@
+"""썰박스 API 요청/응답 스키마 (Pydantic v2)."""
+
+from datetime import datetime
+from typing import Literal, Optional
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+from app.ssulbox.constants import SCENARIOS
+
+ScenarioLiteral = Literal["joseon", "samgukji", "greek", "odyssey"]
+
+
+# =============================================================================
+# 장소 검색
+# =============================================================================
+class SsulPlaceItem(BaseModel):
+    """네이버 지도 검색 후보.
+
+    castad `/search/accommodation` 응답과 달리 **place_url 을 포함**한다.
+    generator 가 이 URL 로 place 페이지를 크롤링하기 때문이다.
+    """
+
+    title: str = Field(..., description="업장명")
+    category: str = Field(default="", description="업종")
+    address: str = Field(default="", description="표시용 주소 (동명 업장 구분에 사용)")
+    roadAddress: str = Field(default="", description="도로명 주소")
+    place_url: str = Field(..., description="네이버 지도 place URL (생성 파이프라인 입력)")
+
+
+class SsulPlaceSearchResponse(BaseModel):
+    query: str
+    count: int
+    items: list[SsulPlaceItem]
+
+
+# =============================================================================
+# 생성 요청
+# =============================================================================
+class SsulCreateRequest(BaseModel):
+    """생성 요청.
+
+    `scenes`/`seconds` 의 기본값과 허용 범위는 **여기서만** 강제한다.
+    DB 에 기본값을 두면 진실이 두 곳에 생기므로 모델에는 두지 않았다.
+    """
+
+    scenario: ScenarioLiteral = Field(..., description="시나리오 코드")
+    input: str = Field(
+        ...,
+        min_length=2,
+        max_length=500,
+        description="네이버 지도 place URL 또는 업장명",
+    )
+    scenes: int = Field(default=9, ge=4, le=20, description="장면 수")
+    seconds: int = Field(default=30, ge=20, le=90, description="장면당 초 길이")
+
+    # 검색으로 업장을 고른 경우 프론트가 함께 보낸다(`/ssul/search/place` 결과).
+    # 통합 목록의 업장명 표시와 store_name/region 필터가 이 값에 의존한다.
+    # place URL 을 직접 붙여넣은 경우에는 없으며, 그때 store_name 은 생성 로그의
+    # `■ 가게:` 마커로 뒤늦게 채운다(region 은 주소가 없어 채울 수 없다).
+    store_name: str | None = Field(
+        default=None, max_length=200, description="업장명 (검색 선택 시)"
+    )
+    # 도로명·지번을 모두 받는다. castad `/home/crawl` 과 같이 도로명에서 시/군 추출이
+    # 실패하면 지번으로 재시도해야 지역이 비는 경우를 줄인다.
+    road_address: str | None = Field(
+        default=None,
+        max_length=300,
+        description="도로명 주소 (검색 선택 시). region 추출에만 쓰고 저장하지 않는다",
+    )
+    address: str | None = Field(
+        default=None,
+        max_length=300,
+        description="지번 주소 (검색 선택 시). 도로명 추출 실패 시 폴백",
+    )
+
+
+class SsulCreateResponse(BaseModel):
+    id: int = Field(..., description="생성 잡 ID (폴링·크레딧 원장 앵커)")
+    status: str = Field(..., description="queued")
+    poll_interval_seconds: int = Field(
+        ..., description="권장 폴링 간격(초). 클라이언트가 참고한다"
+    )
+
+
+# =============================================================================
+# 진행 상태 (폴링)
+# =============================================================================
+class SsulTaskStatus(BaseModel):
+    """`GET /ssul/tasks/{id}` 응답. 프론트가 3초마다 폴링한다."""
+
+    id: int
+    scenario: str
+    status: Literal["queued", "running", "done", "error"]
+    step: int = Field(..., ge=0, le=4, description="완료한 단계 수 (0=준비, 4=합성 완료)")
+    error: Optional[str] = None
+    video_url: Optional[str] = Field(None, description="완료 시에만 채워진다")
+    created_at: datetime
+
+    model_config = {"from_attributes": True}
+
+
+class SsulActiveTasksResponse(BaseModel):
+    """진행 중인 내 잡. 새로고침·새 탭 복구에 쓴다"""
+
+    items: list[SsulTaskStatus]
+
+
+__all__ = [
+    "SCENARIOS",
+    "ScenarioLiteral",
+    "SsulActiveTasksResponse",
+    "SsulCreateRequest",
+    "SsulCreateResponse",
+    "SsulPlaceItem",
+    "SsulPlaceSearchResponse",
+    "SsulTaskStatus",
+]

app/ssulbox/services/blob_service.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""썰박스 산출물 Blob 업로드.
+
+castad `AzureBlobUploader` 를 그대로 재사용한다 — 원본 썰박스의 `blob_client.py`
+는 이식하지 않는다. 같은 Azure 계정을 쓰므로 업로더를 두 벌 둘 이유가 없다.
+
+경로는 `{user_uuid}/{task_id}/video/{file}` 형태가 되는데, ADO2 콘텐츠와 섞이지 않도록
+task_id 자리에 `ssulbox-{id}` 접두를 붙인다.
+"""
+
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+from app.utils.logger import get_logger
+from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
+from config import azure_blob_settings, ssulbox_settings
+
+logger = get_logger("ssulbox")
+
+#: 설정되지 않았을 때의 플레이스홀더 (config.py 기본값)
+_PLACEHOLDER_SAS = {"", "your-sas-token", "none"}
+
+
+def blob_enabled() -> bool:
+    """Blob 업로드가 가능한 상태인지.
+
+    비활성이면 로컬 파일을 그대로 서빙한다(개발 환경).
+    """
+    token = (azure_blob_settings.AZURE_BLOB_SAS_TOKEN or "").strip()
+    return token.lower() not in _PLACEHOLDER_SAS
+
+
+async def upload_ssul_video(
+    mp4_path: Path, user_uuid: Optional[str], content_id: int
+) -> Optional[str]:
+    """완성 영상을 Blob 에 올리고 공개 URL 을 반환. 실패·비활성이면 None.
+
+    Args:
+        mp4_path: 로컬 mp4 경로
+        user_uuid: 소유자. 탈퇴로 NULL 이면 업로드하지 않는다
+        content_id: `ssul_content.id`
+
+    Returns:
+        SAS 토큰이 제외된 공개 URL, 또는 None
+    """
+    if not blob_enabled():
+        logger.info("[upload_ssul_video] Blob 비활성 — 로컬 서빙")
+        return None
+    if not user_uuid:
+        logger.warning(f"[upload_ssul_video] user_uuid 없음 id={content_id}")
+        return None
+    if not mp4_path.exists():
+        logger.error(f"[upload_ssul_video] 파일 없음 {mp4_path}")
+        return None
+
+    # ADO2 영상과 경로를 분리한다
+    task_id = f"{ssulbox_settings.SSULBOX_BLOB_PREFIX}-{content_id}"
+    uploader = AzureBlobUploader(user_uuid=user_uuid, task_id=task_id)
+
+    success = await uploader.upload_video(file_path=str(mp4_path))
+    if not success:
+        logger.error(f"[upload_ssul_video] 업로드 실패 id={content_id}")
+        return None
+
+    logger.info(f"[upload_ssul_video] OK id={content_id} url={uploader.public_url}")
+    return uploader.public_url

app/ssulbox/services/place_service.py

@@ -0,0 +1,327 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""네이버 지도 업장 검색 (키 불필요, Playwright).
+
+`map.naver.com/p/search/{query}` 의 검색 리스트 iframe(`pcmap.place.naver.com/place/list`)
+안에 있는 `__APOLLO_STATE__` 를 파싱해, 동명 업장들을 주소로 구분한 후보 목록을 만든다.
+각 후보는 `place_url`(map.naver.com/p/entry/place/{id})을 가지므로, 사용자가 하나를 고르면
+그 URL 을 그대로 생성 파이프라인(generator/naver.py)에 넘겨 정확히 그 가게를 크롤링한다.
+
+**castad `/search/accommodation` 으로 대체할 수 없다.** 그쪽은 네이버 *검색 API* 라
+`title`/`address`/`roadAddress` 만 주고 `place_url` 이 없는데, generator 가 place 페이지를
+크롤링하므로 URL 이 반드시 필요하다. (castad `NvMapPwScraper` 는 후보=NAVER API,
+place_id 해석=Playwright 로 2단계를 밟지만 여기서는 지도만으로 한 번에 얻는다.)
+"""
+import asyncio
+import json
+import sys
+from urllib.parse import quote
+
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+from app.utils.logger import get_logger
+# URL 정규화(단축링크 해석·place_id 추출)는 castad 크롤러 것을 그대로 쓴다.
+# 무거운 scrap() 은 쓰지 않는다 — fetch_place_detail docstring 참조.
+from app.utils.nvMapScraper import NvMapScraper, URLNotFoundException
+
+logger = get_logger("ssulbox")
+
+DESKTOP_UA = (
+    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 "
+    "(KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36"
+)
+
+
+def _extract_apollo_state(html: str) -> dict | None:
+    """HTML 안의 `__APOLLO_STATE__ = { ... };` 객체를 중괄호 균형으로 안전하게 추출."""
+    i = html.find("__APOLLO_STATE__")
+    if i < 0:
+        return None
+    j = html.find("{", i)
+    if j < 0:
+        return None
+    depth = 0
+    in_str = False
+    esc = False
+    for k in range(j, len(html)):
+        c = html[k]
+        if in_str:
+            if esc:
+                esc = False
+            elif c == "\\":
+                esc = True
+            elif c == '"':
+                in_str = False
+        else:
+            if c == '"':
+                in_str = True
+            elif c == "{":
+                depth += 1
+            elif c == "}":
+                depth -= 1
+                if depth == 0:
+                    try:
+                        return json.loads(html[j : k + 1])
+                    except Exception:
+                        return None
+    return None
+
+
+def _candidates_from_state(state: dict, limit: int) -> list[dict]:
+    out: list[dict] = []
+    for key, obj in state.items():
+        if not key.startswith("PlaceListBusinessesItem:"):
+            continue
+        if not isinstance(obj, dict):
+            continue
+        name = obj.get("name")
+        pid = obj.get("id")
+        if not (name and pid and str(pid).isdigit()):
+            continue
+        out.append(
+            {
+                "title": name,
+                "category": obj.get("category") or "",
+                # 표시용 주소는 '서울 성동구 금호동3가' 같은 commonAddress 를 우선(동명 구분에 최적)
+                "address": obj.get("commonAddress") or obj.get("fullAddress") or "",
+                "roadAddress": obj.get("fullAddress") or obj.get("roadAddress") or "",
+                "place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{pid}",
+            }
+        )
+        if len(out) >= limit:
+            break
+    return out
+
+
+async def _search(query: str, limit: int) -> list[dict]:
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(
+            headless=True,
+            args=["--disable-blink-features=AutomationControlled", "--no-sandbox"],
+        )
+        try:
+            ctx = await browser.new_context(
+                user_agent=DESKTOP_UA, locale="ko-KR", timezone_id="Asia/Seoul",
+                viewport={"width": 1280, "height": 800},
+                extra_http_headers={"Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9"},
+            )
+            page = await ctx.new_page()
+            await page.goto(
+                f"https://map.naver.com/p/search/{quote(query)}",
+                wait_until="domcontentloaded", timeout=40000,
+            )
+            # 검색 리스트 iframe 이 뜰 때까지 대기(최대 ~12초)
+            frame = None
+            for _ in range(24):
+                for f in page.frames:
+                    if "pcmap.place.naver.com/place/list" in f.url:
+                        frame = f
+                        break
+                if frame:
+                    break
+                # 단일 결과면 곧바로 place 상세로 리다이렉트됨 → 후보 1개로 처리.
+                # 이때도 **주소를 반드시 채운다**. 예전에는 빈 문자열을 돌려줬는데,
+                # 그러면 프론트가 주소를 못 보내고 지역(region)이 NULL 이 되어
+                # 그 콘텐츠가 통합 목록의 지역 필터에서 영구 제외된다.
+                if "/place/" in page.url and "/search/" not in page.url:
+                    detail = await _extract_detail_from_page(page)
+                    if detail:
+                        detail["place_url"] = page.url
+                        return [detail]
+                    # 상세 파싱까지 실패하면 최소 정보라도 준다(생성은 가능해야 한다)
+                    return [{"title": query, "category": "", "address": "",
+                             "roadAddress": "", "place_url": page.url}]
+                await page.wait_for_timeout(500)
+            if not frame:
+                return []
+            # apollo state 가 채워질 시간을 조금 더 준다
+            html = await frame.content()
+            state = _extract_apollo_state(html)
+            for _ in range(6):
+                if state and any(k.startswith("PlaceListBusinessesItem:") for k in state):
+                    break
+                await page.wait_for_timeout(600)
+                html = await frame.content()
+                state = _extract_apollo_state(html)
+            if not state:
+                return []
+            return _candidates_from_state(state, limit)
+        finally:
+            await browser.close()
+
+
+def _detail_from_state(state: dict) -> dict | None:
+    """place 상세 페이지 apollo state → {title, category, address, roadAddress}.
+
+    실측(2026-07-29, `zzz/_probe_place_detail.py`): 상세는 `pcmap.place.naver.com`
+    iframe 안에 `PlaceDetailBase:{place_id}` 키로 들어 있고 name/address/roadAddress/
+    category 를 모두 갖는다. iframe 경로에 업종 세그먼트가 끼므로
+    (`/restaurant/{id}/home`) 경로를 고정하면 안 된다.
+    """
+    for key, obj in state.items():
+        if not key.startswith("PlaceDetailBase:") or not isinstance(obj, dict):
+            continue
+        name = (obj.get("name") or "").strip()
+        if not name:
+            continue
+        return {
+            "title": name,
+            "category": (obj.get("category") or "").strip(),
+            "address": (obj.get("address") or "").strip(),
+            "roadAddress": (obj.get("roadAddress") or "").strip(),
+        }
+    return None
+
+
+async def _extract_detail_from_page(page, tries: int = 12) -> dict | None:
+    """열려 있는 place 상세 페이지에서 업장 정보를 뽑는다(iframe 탐색 + 재시도)."""
+    for _ in range(tries):
+        for frame in [page, *[f for f in page.frames if "pcmap" in f.url]]:
+            try:
+                html = await frame.content()
+            except Exception:
+                continue
+            state = _extract_apollo_state(html)
+            if not state:
+                continue
+            detail = _detail_from_state(state)
+            if detail:
+                return detail
+        await page.wait_for_timeout(700)
+    return None
+
+
+async def _detail(place_url: str) -> dict | None:
+    """place URL 하나를 열어 업장명·주소를 수집."""
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(
+            headless=True,
+            args=["--disable-blink-features=AutomationControlled", "--no-sandbox"],
+        )
+        try:
+            ctx = await browser.new_context(
+                user_agent=DESKTOP_UA, locale="ko-KR", timezone_id="Asia/Seoul",
+                viewport={"width": 1280, "height": 800},
+                extra_http_headers={"Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9"},
+            )
+            page = await ctx.new_page()
+            await page.goto(place_url, wait_until="domcontentloaded", timeout=40000)
+            detail = await _extract_detail_from_page(page)
+            if detail:
+                detail["place_url"] = page.url
+            return detail
+        finally:
+            await browser.close()
+
+
+def _detail_blocking(place_url: str) -> dict | None:
+    """`_search_blocking` 과 같은 이유로 스레드에서 자체 루프를 쓴다."""
+    loop = (
+        asyncio.ProactorEventLoop() if sys.platform == "win32"
+        else asyncio.new_event_loop()
+    )
+    try:
+        return loop.run_until_complete(_detail(place_url))
+    finally:
+        loop.close()
+
+
+async def fetch_place_detail(
+    place_url: str, timeout: float = 45.0
+) -> dict | None:
+    """place URL 로 업장명·주소를 수집. 실패하면 None.
+
+    **업장명과 주소는 항상 함께 수집한다** — 주소가 없으면 지역(region)을 못 만들고,
+    그러면 통합 콘텐츠 목록의 지역 필터에서 그 콘텐츠가 영구히 제외된다.
+
+    URL 정규화는 castad `NvMapScraper.parse_url()` 을 **재사용**한다.
+    `naver.me` 단축링크를 브라우저 없이 HTTP 리다이렉트로 풀고
+    `place.naver.com/{업종}/{id}` 형식도 처리하므로, ADO2 크롤링과 **같은 URL 형식**을
+    받아들이게 된다. 형식이 아예 아니면 브라우저를 띄우기 전에 즉시 포기한다.
+
+    반면 `NvMapScraper.scrap()` 은 쓰지 않는다 — 사진 다중 페이지·리뷰 통계·
+    편의시설·메뉴까지 전부 긁어오므로 이름·주소만 필요한 여기에는 과하다.
+
+    실패해도 예외를 올리지 않는다: 이 정보는 목록 표시·필터용 부가 정보이고,
+    생성 자체는 place_url 만으로 진행되므로 크롤링 실패가 생성을 막아선 안 된다.
+    """
+    place_url = (place_url or "").strip()
+    if not place_url:
+        return None
+
+    # 단축링크 해석 + place_id 추출 (브라우저 없이). 실패해도 원본 URL 로 계속 간다.
+    try:
+        place_id = await NvMapScraper(place_url).parse_url()
+        place_url = f"https://map.naver.com/p/entry/place/{place_id}"
+    except URLNotFoundException:
+        logger.warning(f"[fetch_place_detail] place URL 아님 - {place_url}")
+        return None
+    except Exception as e:
+        logger.info(
+            f"[fetch_place_detail] URL 정규화 실패, 원본으로 진행 - "
+            f"{type(e).__name__}: {e}"
+        )
+
+    try:
+        detail = await asyncio.wait_for(
+            asyncio.to_thread(_detail_blocking, place_url), timeout=timeout
+        )
+        if detail:
+            logger.info(
+                f"[fetch_place_detail] {place_url} → "
+                f"title={detail['title']!r} road={detail['roadAddress']!r}"
+            )
+        else:
+            logger.warning(f"[fetch_place_detail] 정보 없음 - {place_url}")
+        return detail
+    except asyncio.TimeoutError:
+        logger.warning(f"[fetch_place_detail] TIMEOUT ({timeout}s) - {place_url}")
+        return None
+    except Exception as e:
+        logger.error(
+            f"[fetch_place_detail] FAILED {place_url} - {type(e).__name__}: {e}",
+            exc_info=True,
+        )
+        return None
+
+
+def _search_blocking(query: str, limit: int) -> list[dict]:
+    """별도 스레드에서 자체 이벤트 루프로 Playwright 실행.
+
+    Windows 의 웹서버 루프(Selector)는 서브프로세스를 못 띄워 Playwright 가 즉시 실패한다.
+    → 이 함수는 워커 스레드에서 Proactor 루프(윈도우) 를 새로 만들어 그 위에서 돌린다.
+    """
+    if sys.platform == "win32":
+        loop = asyncio.ProactorEventLoop()
+    else:
+        loop = asyncio.new_event_loop()
+    try:
+        return loop.run_until_complete(_search(query, limit))
+    finally:
+        loop.close()
+
+
+async def search_places(query: str, limit: int = 8, timeout: float = 35.0) -> list[dict]:
+    """업장명으로 네이버 지도 후보 목록을 반환. 실패/타임아웃이면 빈 리스트.
+
+    실패해도 예외를 올리지 않는다 — 사용자에게는 네이버 링크를 직접 붙여넣는
+    우회 경로가 있으므로 흐름을 막지 않는다. 다만 원본은 예외를 통째로 삼켜
+    디버깅이 불가능했으므로 로그는 남긴다.
+    """
+    query = (query or "").strip()
+    if len(query) < 2:
+        return []
+    try:
+        results = await asyncio.wait_for(
+            asyncio.to_thread(_search_blocking, query, limit), timeout=timeout
+        )
+        logger.info(f"[search_places] query='{query}' → {len(results)}건")
+        return results
+    except asyncio.TimeoutError:
+        logger.warning(f"[search_places] TIMEOUT ({timeout}s) query='{query}'")
+        return []
+    except Exception as e:
+        logger.error(
+            f"[search_places] FAILED query='{query}' - {type(e).__name__}: {e}",
+            exc_info=True,
+        )
+        return []

app/ssulbox/services/task_service.py

@@ -0,0 +1,294 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""썰박스 생성 잡 라이프사이클 — 생성(선차감) · 진행 · 완료 · 실패(환불) · 고아 스윕.
+
+**모든 함수는 자체 commit 하지 않는다.** caller 가 트랜잭션을 소유하고 마지막에 한 번
+커밋한다(둘 다 성공 or 둘 다 롤백). 되돌릴 수 없는 부수효과(로컬 파일 삭제)는
+`finalize_task` 가 반환한 폴더를 caller 가 **커밋 성공 후에** 정리한다.
+
+원본과 달라진 점: Task/Content 를 한 테이블(`ssul_content`)로 합쳤으므로
+`finalize` 가 INSERT 가 아니라 **UPDATE** 다 — 멱등성이 자연히 확보된다.
+"""
+
+import shutil
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.credit.services.credit_service import (
+    deduct_credit_for_job,
+    refund_credit_for_job,
+)
+from app.ssulbox.constants import JOB_TYPE_SSUL, ORPHAN_STATUSES, SsulTaskStatus
+from app.ssulbox.models import SsulContent
+# castad 와 **같은 규칙으로** 지역을 뽑는다. 통합 목록에서 한 필터가 양쪽을
+# 걸러야 하므로 region 값의 형식이 일치해야 한다.
+from app.utils.address_parser import extract_region_from_address
+from app.utils.logger import get_logger
+from config import ssulbox_settings
+
+logger = get_logger("ssulbox")
+
+
+def _job_ref(content_id: int) -> str:
+    """크레딧 원장 멱등 키. (job_type, job_ref, type) 유니크의 일부"""
+    return str(content_id)
+
+
+async def create_task(
+    session: AsyncSession,
+    *,
+    user_uuid: str,
+    scenario: str,
+    input_text: str,
+    scenes: int,
+    seconds: int,
+    store_name: Optional[str] = None,
+    road_address: Optional[str] = None,
+    address: Optional[str] = None,
+) -> SsulContent:
+    """행 삽입 + 크레딧 선차감을 **한 트랜잭션**으로 묶는다.
+
+    사후차감이면 차감 전에 동시 요청이 들어와 크레딧 1개로 여러 개를 만들 수 있다.
+    잔액 부족 시 `InsufficientCreditError` 가 전파되므로 caller 가 402 로 변환한다.
+
+    `store_name`/`address` 는 검색으로 업장을 고른 경우에만 들어온다.
+    **생성 시점에 넣는 이유**: 통합 목록의 store_name/region 필터가 이 값에 걸리고,
+    생성 중인 항목도 `내 콘텐츠`에서 업장명으로 보여야 한다. 완료를 기다리면
+    그 사이 목록에 이름 없는 카드가 뜬다.
+    주소는 region 추출에만 쓰고 저장하지 않는다(castad `project` 와 달리 상세 주소를
+    보관할 화면이 없다). castad `/home/crawl` 과 같이 **도로명·지번을 모두** 넘겨
+    도로명에서 시/군 추출이 실패하면 지번으로 재시도하게 한다.
+    """
+    row = SsulContent(
+        user_uuid=user_uuid,
+        scenario=scenario,
+        input=input_text,
+        scenes=scenes,
+        seconds=seconds,
+        status=SsulTaskStatus.QUEUED.value,
+        step=0,
+        # store_name 은 NOT NULL 이다. 아직 모르면 빈 문자열 —
+        # 채우는 쪽(`set_place_info`)이 falsy 검사로 "미확정"을 판단한다.
+        store_name=store_name or "",
+        region=extract_region_from_address(road_address or None, address or None)
+        or None,
+        # castad `/home/crawl` 과 동일: 도로명 우선, 없으면 지번
+        detail_region_info=(road_address or address or None),
+    )
+    session.add(row)
+    await session.flush()  # autoincrement id 확보 — 크레딧 멱등 키로 쓴다
+
+    await deduct_credit_for_job(
+        session=session,
+        user_uuid=user_uuid,
+        amount=ssulbox_settings.SSULBOX_CREDITS_PER_VIDEO,
+        job_type=JOB_TYPE_SSUL,
+        job_ref=_job_ref(row.id),
+        reason="썰박스 생성",
+    )
+    logger.info(
+        f"[create_task] id={row.id} user={user_uuid} scenario={scenario}"
+    )
+    return row
+
+
+async def mark_running(session: AsyncSession, content_id: int) -> None:
+    """잡이 실제로 시작됐을 때"""
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None or row.status != SsulTaskStatus.QUEUED.value:
+        return
+    row.status = SsulTaskStatus.RUNNING.value
+
+
+async def update_step(session: AsyncSession, content_id: int, step: int) -> None:
+    """진행 단계 갱신.
+
+    원본은 step 을 인메모리에만 뒀지만 castad 는 SSE 대신 폴링을 쓰므로
+    **DB 에 영속**해야 `GET /ssul/tasks/{id}` 가 진행률을 돌려줄 수 있다.
+    """
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None or row.status in (
+        SsulTaskStatus.DONE.value,
+        SsulTaskStatus.ERROR.value,
+    ):
+        return
+    row.status = SsulTaskStatus.RUNNING.value
+    row.step = max(row.step, step)  # 뒤로 가지 않는다
+
+
+async def finalize_task(
+    session: AsyncSession,
+    content_id: int,
+    mp4_path: Path,
+    *,
+    store_name: Optional[str] = None,
+    region: Optional[str] = None,
+) -> tuple[Optional[SsulContent], Optional[Path]]:
+    """완료 처리. 같은 행을 UPDATE 하므로 **멱등**이다.
+
+    Returns:
+        (행, 커밋 성공 후 정리할 로컬 job 폴더 또는 None)
+        폴더 삭제는 되돌릴 수 없으므로 반드시 커밋이 성공한 뒤에 한다.
+    """
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None:
+        logger.warning(f"[finalize_task] 행 없음 id={content_id}")
+        return None, None
+    if row.status == SsulTaskStatus.DONE.value:
+        return row, None  # 이미 처리됨
+
+    job_dir = mp4_path.parent
+    cleanup: Optional[Path] = None
+    video_url: Optional[str] = None
+
+    # Blob 이 설정돼 있으면 업로드하고 로컬은 커밋 후 정리한다.
+    # 아니면 로컬 경로를 그대로 서빙한다.
+    try:
+        from app.ssulbox.services.blob_service import upload_ssul_video
+
+        video_url = await upload_ssul_video(mp4_path, row.user_uuid, content_id)
+        if video_url:
+            cleanup = job_dir
+    except Exception as e:
+        logger.error(
+            f"[finalize_task] Blob 업로드 실패 id={content_id} - {type(e).__name__}: {e}",
+            exc_info=True,
+        )
+
+    if not video_url:
+        # 로컬 서빙 경로 (StaticFiles 마운트 기준 상대 경로)
+        try:
+            rel = mp4_path.resolve().relative_to(
+                ssulbox_settings.output_path.resolve()
+            )
+            video_url = f"/ssul-videos/{rel.as_posix()}"
+        except ValueError:
+            logger.error(f"[finalize_task] output 밖 경로 id={content_id} path={mp4_path}")
+
+    row.video_url = video_url
+    # 생성 시점에 이미 채워진 값(검색으로 사용자가 직접 고른 업장)이 우선이다.
+    # 여기 들어오는 값은 생성 로그에서 뒤늦게 주워온 것이므로 덮어쓰지 않는다.
+    if store_name and not row.store_name:
+        row.store_name = store_name
+    if region and not row.region:
+        row.region = region
+    row.status = SsulTaskStatus.DONE.value
+    row.step = 4
+    logger.info(f"[finalize_task] DONE id={content_id} url={video_url}")
+    return row, cleanup
+
+
+async def fail_task(
+    session: AsyncSession, content_id: int, error: str
+) -> Optional[SsulContent]:
+    """실패 처리: 환불(멱등) + status=error. 이미 터미널이면 건너뛴다."""
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None:
+        return None
+    if row.status in (SsulTaskStatus.DONE.value, SsulTaskStatus.ERROR.value):
+        return row
+
+    if row.user_uuid:  # 탈퇴로 NULL 이 된 경우 환불 대상이 없다
+        await refund_credit_for_job(
+            session=session,
+            user_uuid=row.user_uuid,
+            amount=ssulbox_settings.SSULBOX_CREDITS_PER_VIDEO,
+            job_type=JOB_TYPE_SSUL,
+            job_ref=_job_ref(content_id),
+            reason="썰박스 생성 실패 환불",
+        )
+
+    row.status = SsulTaskStatus.ERROR.value
+    row.error = (error or "생성 실패")[:2000]
+    logger.info(f"[fail_task] id={content_id} error={row.error[:80]}")
+    return row
+
+
+async def get_place_info(
+    session: AsyncSession, content_id: int
+) -> tuple[Optional[str], Optional[str], Optional[str]]:
+    """(store_name, region, detail_region_info).
+
+    크롤링으로 채울 값이 남았는지 판단하는 데 쓴다.
+    """
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None:
+        return None, None, None
+    return row.store_name, row.region, row.detail_region_info
+
+
+async def set_place_info(
+    session: AsyncSession,
+    content_id: int,
+    *,
+    store_name: Optional[str] = None,
+    region: Optional[str] = None,
+    detail_region_info: Optional[str] = None,
+) -> Optional[SsulContent]:
+    """크롤링으로 얻은 업장 정보를 채운다. **이미 있는 값은 덮지 않는다.**
+
+    사용자가 검색으로 직접 고른 값이 크롤링 추정치보다 정확하므로 우선한다.
+    """
+    row = await session.get(SsulContent, content_id)
+    if row is None:
+        return None
+    if store_name and not row.store_name:
+        row.store_name = store_name
+    if region and not row.region:
+        row.region = region
+    if detail_region_info and not row.detail_region_info:
+        row.detail_region_info = detail_region_info
+    logger.info(
+        f"[set_place_info] id={content_id} store={row.store_name!r} "
+        f"region={row.region!r} detail={(row.detail_region_info or '')[:30]!r}"
+    )
+    return row
+
+
+async def sweep_orphans(session: AsyncSession) -> int:
+    """기동 시 고아 잡 정리 — 환불 + error.
+
+    불변식: 프로세스 기동 직후 인메모리 잡은 0개이므로 DB 의 queued/running 은
+    **전부 이전 프로세스의 고아**다. finalize 가 단일 트랜잭션이라
+    "영상은 만들어졌는데 running" 같은 중간 상태는 존재하지 않는다.
+
+    ⚠️ 이 불변식은 **단일 워커 전제**다. `--workers` 를 늘리면 워커 B 가 기동하며
+    워커 A 가 지금 돌리는 잡을 고아로 오판해 환불·error 처리한다.
+    """
+    rows = (
+        (
+            await session.execute(
+                select(SsulContent).where(SsulContent.status.in_(ORPHAN_STATUSES))
+            )
+        )
+        .scalars()
+        .all()
+    )
+    for row in rows:
+        if row.user_uuid:
+            await refund_credit_for_job(
+                session=session,
+                user_uuid=row.user_uuid,
+                amount=ssulbox_settings.SSULBOX_CREDITS_PER_VIDEO,
+                job_type=JOB_TYPE_SSUL,
+                job_ref=_job_ref(row.id),
+                reason="서버 재시작 환불",
+            )
+        row.status = SsulTaskStatus.ERROR.value
+        row.error = "서버 재시작으로 중단되었습니다. 크레딧은 환불되었습니다."
+    if rows:
+        logger.info(f"[sweep_orphans] 고아 {len(rows)}건 환불·정리")
+    return len(rows)
+
+
+def cleanup_job_dir(job_dir: Optional[Path]) -> None:
+    """생성 산출물 폴더 삭제. **커밋이 성공한 뒤에만** 호출할 것."""
+    if not job_dir or not job_dir.exists():
+        return
+    try:
+        shutil.rmtree(job_dir)
+        logger.info(f"[cleanup_job_dir] 삭제 {job_dir}")
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[cleanup_job_dir] 삭제 실패 {job_dir} - {e}")

app/ssulbox/worker/job_manager.py

@@ -0,0 +1,461 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""썰박스 생성 잡 매니저 — subprocess 감독 + 진행 단계 DB 영속화.
+
+원본(o2o-ssulbox/app/jobs.py)에서 이식하되 4가지를 바꿨다:
+
+1. **SSE 제거** — castad 는 폴링을 쓴다. `_subscribers`/`_emit` 을 통째로 걷어냈다.
+2. **step 을 DB 에 영속화** — 원본은 인메모리 `_jobs` 에만 뒀지만, 폴링이 진행률을
+   돌려주려면 DB 에 있어야 한다. 나중에 워커를 늘려도 폴링은 그대로 동작한다.
+3. **세션 팩토리를 BackgroundSessionLocal 로** — 요청용 풀(20+20)을 장시간 잡이
+   잠식하지 않게 한다. castad `video_task.py` 와 같은 관행.
+4. **좀비 방지** — 원본은 `p.wait()` 에 타임아웃이 없어 엔진이 걸리면 스레드가
+   영구 블록되고 `_running` 이 안 줄어 큐가 멎었다. **감시견 타이머**로 데드라인에
+   프로세스를 죽인다. `wait(timeout=)` 만 걸면 안 된다 — stdout 읽기 루프가
+   EOF 까지 블록하므로 엔진이 조용히 매달리면 wait() 에 도달조차 못 한다
+   (2026-07-29 `zzz/_ssul_timeout_verify.py` 로 확인한 실제 결함).
+
+⚠️ **단일 워커 전제** — `_jobs`/`_running` 이 프로세스 로컬이고, `sweep_orphans` 가
+"기동 시 비터미널 잡은 전부 고아"라는 불변식에 의존한다. `--workers` 를 늘리면
+워커 B 가 기동하며 워커 A 의 정상 잡을 환불·error 처리한다.
+"""
+
+import asyncio
+import os
+import subprocess
+import sys
+import threading
+import time
+from collections import deque
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Optional
+
+from app.database.session import BackgroundSessionLocal
+from app.ssulbox.constants import (
+    DONE_RE,
+    JOB_DIR_RE,
+    SCENARIO_ENGINE,
+    STEP_NAMES,
+    STEP_RE,
+    STORE_RE,
+    gemini_key,
+)
+from app.ssulbox.services import place_service, task_service
+from app.utils.address_parser import extract_region_from_address
+from app.utils.logger import get_logger
+from config import ssulbox_settings
+
+logger = get_logger("ssulbox")
+
+# ── 프로세스 로컬 상태 ────────────────────────────────────────
+#: 진행 중인 잡의 로그·타이밍 (권위 아님 — 권위는 DB status/step)
+_jobs: dict[int, dict[str, Any]] = {}
+_queue: deque[int] = deque()
+_lock = threading.Lock()
+_running = 0
+_shutting_down = False
+#: 앱 이벤트 루프. 워커 스레드가 DB 작업을 위임할 대상
+_loop: Optional[asyncio.AbstractEventLoop] = None
+
+
+def create_job(
+    content_id: int, scenario: str, input_text: str, scenes: int, seconds: int
+) -> None:
+    """잡을 큐에 넣는다.
+
+    **반드시 앱 이벤트 루프(요청 핸들러)에서 호출해야 한다** — 여기서 루프를 캡처해
+    워커 스레드가 DB 작업을 위임할 때 쓴다.
+    """
+    global _loop
+    _loop = asyncio.get_running_loop()
+    _jobs[content_id] = {
+        "id": content_id,
+        "scenario": scenario,
+        "input": input_text,
+        "scenes": scenes,
+        "seconds": seconds,
+        "status": "queued",
+        "step": 0,
+        "log": [],
+        "output": None,
+        "job_dir": None,  # generator 가 stdout 으로 알려준다. 실패 정리 대상
+        "store_name": None,  # 검색을 안 거친 경우 생성 로그에서 주워온다
+        "error": None,
+        "timings": {},
+    }
+    with _lock:
+        _queue.append(content_id)
+    _pump()
+
+
+def get_job(content_id: int) -> Optional[dict]:
+    """인메모리 진행 정보. 로그 확인용이며 권위는 DB 다."""
+    return _jobs.get(content_id)
+
+
+def shutdown() -> None:
+    """신규 큐잉을 막는다. lifespan shutdown 에서 dispose_engine 전에 호출."""
+    global _shutting_down
+    _shutting_down = True
+    with _lock:
+        dropped = len(_queue)
+        _queue.clear()
+    if dropped:
+        logger.info(f"[job_manager] 종료 — 대기 중이던 {dropped}건은 다음 기동 스윕이 처리")
+
+
+def _run_db(coro, timeout: Optional[int] = None):
+    """워커 스레드에서 앱 루프에 DB 코루틴을 위임하고 완료까지 대기한다.
+
+    asyncmy 커넥션 풀은 생성된 이벤트 루프에 바인딩되므로 스레드에서
+    `asyncio.run` 을 쓰면 풀이 깨진다. 반드시 앱 루프에 위임해야 한다.
+    """
+    if _loop is None or _loop.is_closed():
+        # 셧다운 중이면 루프가 코루틴을 실행하지 않아 무한정 매달린다.
+        coro.close()
+        raise RuntimeError("event loop unavailable (shutting down)")
+    fut = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, _loop)
+    return fut.result(timeout=timeout or ssulbox_settings.SSULBOX_DB_DELEGATE_TIMEOUT)
+
+
+async def _mark_running(content_id: int) -> None:
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        await task_service.mark_running(session, content_id)
+        await session.commit()
+
+
+async def _update_step(content_id: int, step: int) -> None:
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        await task_service.update_step(session, content_id, step)
+        await session.commit()
+
+
+async def _get_place_info(
+    content_id: int,
+) -> tuple[Optional[str], Optional[str], Optional[str]]:
+    """현재 저장된 (store_name, region, detail_region_info)."""
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        return await task_service.get_place_info(session, content_id)
+
+
+async def _save_place(
+    content_id: int, store_name: str, region: str, detail: str
+) -> None:
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        await task_service.set_place_info(
+            session,
+            content_id,
+            store_name=store_name,
+            region=region,
+            detail_region_info=detail,
+        )
+        await session.commit()
+
+
+async def _finalize(
+    content_id: int, mp4: Path, store_name: Optional[str] = None
+) -> None:
+    cleanup: Optional[Path] = None
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        try:
+            # store_name 은 생성 시점에 비어 있을 때만 반영된다(finalize_task 가 판단).
+            _, cleanup = await task_service.finalize_task(
+                session, content_id, mp4, store_name=store_name
+            )
+            await session.commit()
+        except Exception:
+            await session.rollback()
+            raise
+    # 되돌릴 수 없는 삭제는 커밋이 성공한 뒤에만
+    task_service.cleanup_job_dir(cleanup)
+
+
+async def _fail(content_id: int, error: str) -> None:
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        try:
+            await task_service.fail_task(session, content_id, error)
+            await session.commit()
+        except Exception:
+            await session.rollback()
+            raise
+
+
+def _pump() -> None:
+    """동시 실행 한도 안에서 대기 중인 잡을 시작한다."""
+    global _running
+    if _shutting_down:
+        return
+    with _lock:
+        while _queue and _running < ssulbox_settings.SSULBOX_MAX_CONCURRENT_JOBS:
+            content_id = _queue.popleft()
+            _running += 1
+            threading.Thread(target=_run, args=(content_id,), daemon=True).start()
+
+
+def _build_command(job: dict) -> tuple[list[str], Path]:
+    """generator 실행 커맨드와 작업 디렉터리."""
+    engine = SCENARIO_ENGINE[job["scenario"]]
+    engine_dir = ssulbox_settings.generator_path / engine
+    main_py = engine_dir / "main.py"
+    if not main_py.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"generator not found: {main_py}")
+
+    cmd = [
+        sys.executable,
+        "-u",
+        str(main_py),
+        job["input"],
+        "--scenes",
+        str(job["scenes"]),
+        "--seconds",
+        str(job["seconds"]),
+    ]
+    return cmd, engine_dir
+
+
+def _is_place_url(text: str) -> bool:
+    """네이버 지도 링크로 보이는가 — 프론트 `isNaverUrl` 과 같은 판정."""
+    t = (text or "").strip().lower()
+    return t.startswith("http") and (
+        "naver.me" in t or "map.naver" in t or "place.naver" in t
+    )
+
+
+def _collect_place_info(content_id: int, job: dict) -> None:
+    """비어 있는 업장명·지역을 크롤링으로 채운다(있는 값은 유지).
+
+    **빠진 값이 있을 때만 크롤링한다.** 검색으로 고른 경우 create 시점에 둘 다
+    채워져 있으므로 브라우저를 띄우지 않는다. 다만 검색 경로에서도 지역만 비는
+    경우(주소에서 시/군을 못 뽑는 등)가 있어, 존재 여부를 실제로 확인하고 판단한다.
+
+    수집 실패는 삼킨다. 이 정보가 없어도 생성은 place_url 만으로 진행된다.
+    """
+    if not _is_place_url(job.get("input", "")):
+        return
+    try:
+        store_name, region, detail = _run_db(_get_place_info(content_id))
+        if store_name and region and detail:
+            return  # 채울 것이 없다
+
+        detail = _run_db(
+            place_service.fetch_place_detail(job["input"]),
+            # Playwright 기동 + 상세 파싱까지 DB 위임 기본 타임아웃(60s)보다 길 수 있다
+            timeout=120,
+        )
+        if not detail:
+            return
+
+        title = detail.get("title") or ""
+        road = detail.get("roadAddress") or ""
+        jibun = detail.get("address") or ""
+        # castad `/home/crawl` 과 동일하게 **도로명·지번을 모두** 넘긴다.
+        # 도로명에서 시/군 추출이 실패하면 지번으로 재시도한다(한쪽만 넘기면 놓친다).
+        new_region = extract_region_from_address(road or None, jibun or None)
+        new_detail = road or jibun  # 도로명 우선, 없으면 지번
+        if title:
+            job["store_name"] = title
+        if title or new_region or new_detail:
+            _run_db(_save_place(content_id, title, new_region, new_detail))
+    except Exception as e:
+        logger.warning(
+            f"[ssul {content_id}] 업장 정보 수집 실패(생성은 계속): "
+            f"{type(e).__name__}: {e}"
+        )
+
+
+def _run(content_id: int) -> None:
+    """워커 스레드 본체. subprocess 를 감독하며 stdout 마커로 진행을 파싱한다."""
+    global _running
+    job = _jobs[content_id]
+    proc: Optional[subprocess.Popen] = None
+
+    try:
+        cmd, engine_dir = _build_command(job)
+
+        env = dict(os.environ)
+        env["PYTHONIOENCODING"] = "utf-8"
+        key = gemini_key()
+        if key:
+            env["GEMINI_API_KEY"] = key
+
+        _run_db(_mark_running(content_id))
+        job["status"] = "running"
+
+        # 업장명·주소를 **항상** 확보한다. 검색으로 고르지 않고 place URL 을
+        # 붙여넣은 경우 create 시점에 아무것도 없으므로 여기서 크롤링한다.
+        # 생성 **전에** 하는 이유: 목록에 이름 없는 카드가 뜨는 구간을 없앤다.
+        # 실패해도 생성은 계속한다(목록 표시·필터용 부가 정보다).
+        _collect_place_info(content_id, job)
+
+        proc = subprocess.Popen(
+            cmd,
+            cwd=str(engine_dir),
+            env=env,
+            stdout=subprocess.PIPE,
+            stderr=subprocess.STDOUT,
+            text=True,
+            encoding="utf-8",
+            errors="replace",
+            bufsize=1,
+        )
+
+        started = step_started = time.monotonic()
+        timeout_s = ssulbox_settings.SSULBOX_JOB_TIMEOUT_SECONDS
+
+        # ⚠️ 벽시계 감시견이 필요한 이유 — `proc.wait(timeout=)` 만으로는 못 막는다.
+        # 아래 `for raw in proc.stdout` 은 EOF 까지 블록한다. 엔진이 출력 없이
+        # 매달리면(응답 없는 API 호출 등) EOF 가 오지 않아 워커 스레드가 영구
+        # 정지하고 `_running` 이 안 줄어 **큐 전체가 멎는다**. wait() 의 타임아웃은
+        # stdout 이 닫힌 뒤에야 평가되므로 정작 그 상황에는 도달하지 못한다.
+        # 데드라인에 프로세스를 죽여야 stdout 이 닫히고 루프가 풀린다.
+        timed_out = threading.Event()
+
+        def _on_deadline() -> None:
+            timed_out.set()
+            logger.error(f"[ssul {content_id}] TIMEOUT {timeout_s}s — 프로세스 종료")
+            _kill(proc)
+
+        watchdog = threading.Timer(timeout_s, _on_deadline)
+        watchdog.daemon = True
+        watchdog.start()
+
+        try:
+            for raw in proc.stdout:  # type: ignore[union-attr]
+                line = raw.rstrip()
+                if not line:
+                    continue
+                logger.info(f"[ssul {content_id}] {line}")
+                job["log"].append(line)
+                if len(job["log"]) > 300:
+                    del job["log"][:-300]
+
+                m = STEP_RE.search(line)
+                if m:
+                    n = int(m.group(1))
+                    if n != job["step"]:
+                        now = time.monotonic()
+                        prev = job["step"]
+                        label = "준비·크롤링" if prev == 0 else STEP_NAMES[prev - 1]
+                        job["timings"][label] = round(now - step_started, 1)
+                        step_started = now
+                        job["step"] = n
+                        # 폴링이 읽을 수 있도록 DB 에 반영한다
+                        try:
+                            _run_db(_update_step(content_id, n))
+                        except Exception as e:
+                            logger.warning(f"[ssul {content_id}] step 저장 실패: {e}")
+
+                d = DONE_RE.search(line)
+                if d:
+                    job["output"] = d.group(1).strip()
+
+                # 실패 시 지울 대상. 완료 마커가 없어도 알 수 있는 유일한 경로다.
+                jd = JOB_DIR_RE.search(line)
+                if jd:
+                    job["job_dir"] = jd.group(1).strip()
+
+                # place URL 을 붙여넣어 검색을 안 거친 경우의 업장명 확보 경로.
+                # '?' 는 엔진이 이름을 못 얻었을 때 찍는 placeholder 라 버린다.
+                sm = STORE_RE.search(line)
+                if sm:
+                    name = sm.group(1).strip()
+                    if name and name != "?":
+                        job["store_name"] = name
+
+            # stdout 이 닫혔으니 종료는 임박했다. 짧은 여유만 준다.
+            code = proc.wait(timeout=30)
+        finally:
+            watchdog.cancel()
+
+        if timed_out.is_set():
+            # 감시견이 죽인 것이지 정상 종료가 아니다. 아래 except 로 넘긴다.
+            raise subprocess.TimeoutExpired(cmd, timeout_s)
+
+        summary = " · ".join(f"{k} {v}s" for k, v in job["timings"].items()) or "(마커 없음)"
+        logger.info(
+            f"[ssul {content_id}] 단계별 {summary} · 총 {time.monotonic() - started:.1f}s"
+        )
+
+        if code != 0:
+            raise RuntimeError(f"생성 프로세스 종료코드 {code}")
+        if not job["output"]:
+            raise RuntimeError("완성 마커를 찾지 못했습니다")
+
+        mp4 = Path(job["output"])
+        if not mp4.is_absolute():
+            mp4 = (engine_dir / mp4).resolve()
+
+        # finalize 는 Blob 업로드를 포함해 오래 걸리므로 위임 타임아웃을 넉넉히
+        _run_db(
+            _finalize(content_id, mp4, job.get("store_name")), timeout=600
+        )
+        job["status"] = "done"
+        job["step"] = 4
+
+    except subprocess.TimeoutExpired as e:
+        # 원본은 타임아웃이 없어 엔진이 걸리면 큐가 영구 정지했다.
+        # 두 경로로 들어온다: 감시견 데드라인, 또는 stdout 이 닫혔는데도
+        # 프로세스가 안 끝나는 경우(위 `wait(timeout=30)`).
+        job["status"] = "error"
+        job["error"] = f"생성 시간 초과 ({e.timeout}s)"
+        logger.error(f"[ssul {content_id}] TIMEOUT — 프로세스 종료")
+        _kill(proc)
+        _safe_fail(content_id, job["error"])
+
+    except Exception as e:
+        job["status"] = "error"
+        job["error"] = f"{type(e).__name__}: {e}"
+        logger.error(f"[ssul {content_id}] FAILED - {job['error']}", exc_info=True)
+        _kill(proc)
+        _safe_fail(content_id, job["error"])
+
+    finally:
+        with _lock:
+            _running -= 1
+        _pump()
+
+
+def _kill(proc: Optional[subprocess.Popen]) -> None:
+    if proc is None or proc.poll() is not None:
+        return
+    try:
+        proc.kill()
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[job_manager] 프로세스 종료 실패: {e}")
+
+
+def _safe_fail(content_id: int, error: str) -> None:
+    """환불·상태 갱신. 이것마저 실패하면 다음 기동의 고아 스윕이 재처리한다."""
+    try:
+        _run_db(_fail(content_id, error))
+    except Exception as e:
+        logger.error(
+            f"[ssul {content_id}] 실패 처리 실패(스윕이 재처리): {type(e).__name__}: {e}"
+        )
+    finally:
+        # DB 처리 성패와 무관하게 디스크는 정리한다. 남겨봐야 쓸 곳이 없다.
+        _cleanup_failed_dir(content_id)
+
+
+def _cleanup_failed_dir(content_id: int) -> None:
+    """실패한 잡의 중간 산출물 삭제.
+
+    castad `video_task.py` 는 `finally` 로 성공·실패 양쪽을 정리한다. 썰박스도
+    맞춘다. 실패 시엔 generator 자신의 자산 정리(`main.py` 의 `out_mp4.exists()`
+    조건)마저 건너뛰므로 **오히려 실패가 가장 많이 남긴다** — 이미지·음성 전체.
+    """
+    raw = (_jobs.get(content_id) or {}).get("job_dir")
+    if not raw:
+        # 폴더 마커 전에 죽었다면 만들어진 것도 없다
+        return
+    try:
+        job_dir = Path(raw).resolve()
+        root = ssulbox_settings.output_path.resolve()
+        # stdout 에서 읽어온 경로다. output 밖은 무슨 일이 있어도 지우지 않는다.
+        # `job_dir.parent != root` 는 `output/<엔진>` 통째 삭제를 막는다
+        # (정상 경로는 항상 `output/<엔진>/<작업>` 이라 2단계 아래다).
+        if root not in job_dir.parents or job_dir.parent == root:
+            logger.warning(f"[ssul {content_id}] output 밖 경로라 정리 생략: {job_dir}")
+            return
+        task_service.cleanup_job_dir(job_dir)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[ssul {content_id}] 실패 정리 실패: {type(e).__name__}: {e}")

app/user/models.py

@@ -143,6 +143,12 @@ class User(Base):
         comment="카카오 썸네일 이미지 URL",
     )
 
+    bio: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+        String(200),
+        nullable=True,
+        comment="한 줄 소개 (썰박스 프로필). Alembic 부재로 수동 DDL 필요 — app/ssulbox/migration.py 참조",
+    )
+
     # ==========================================================================
     # 추가 사용자 정보
     # ==========================================================================

app/user/services/credit.py

@@ -10,7 +10,15 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 async def consume_credit(user_uuid: str, session: AsyncSession, *, reason: str = "video generation") -> bool:
-    """크레딧 1 차감. 기존 호출처와 시그니처 호환 유지."""
+    """크레딧 1 차감. 기존 호출처와 시그니처 호환 유지.
+
+    .. deprecated::
+        사전차감 정책 전환으로 호출처가 사라졌다(video_task.py 의 사후차감 제거).
+        **새 코드에서 쓰지 말 것.** 이 함수는 멱등성이 없어 재시도 시 중복 차감된다.
+        생성 작업에는 ``credit_service.deduct_credit_for_job`` /
+        ``refund_credit_for_job`` 을 쓴다.
+        다음 릴리스에서 제거 예정.
+    """
     try:
         await deduct_credit(
             session=session,

app/video/api/routers/internal/reactions.py

@@ -12,11 +12,15 @@ from sqlalchemy import delete, insert, tuple_
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.database.like_cache import (
+    CT_SSUL,
+    CT_VIDEO,
     commit_dirty_processing,
     drain_dirty,
     is_user_liked,
 )
 from app.database.session import get_session
+# 썰박스 좋아요도 같은 Redis write-behind 큐 + **같은 테이블**(video_reaction)을
+# 쓰므로 여기서 함께 플러시한다. 큐가 하나라 스케줄러를 늘릴 필요가 없다.
 from app.video.models import VideoReaction
 from config import internal_settings
 
@@ -48,39 +52,58 @@ async def flush_reactions(
             detail="Invalid internal secret",
         )
 
-    pairs = await drain_dirty()
+    entries = await drain_dirty()
-    if not pairs:
+    if not entries:
         logger.info("[REACTION_FLUSH] dirty 항목 없음, 종료")
         return {"flushed": 0, "adds": 0, "dels": 0}
 
-    logger.info(f"[REACTION_FLUSH] START - dirty 항목 {len(pairs)}건")
+    logger.info(f"[REACTION_FLUSH] START - dirty 항목 {len(entries)}건")
 
+    # 두 종류가 **같은 테이블**(video_reaction)에 들어간다. 대상 컬럼만 다르다.
+    # ADO2 는 video_id, 썰박스는 content_id 를 채운다(나머지는 NULL, CHECK 로 강제).
+    id_col_of = {CT_VIDEO: "video_id", CT_SSUL: "content_id"}
     adds: list[dict] = []
-    dels: list[tuple[int, str]] = []
+    # (컬럼명, 대상 id, user_uuid) — 삭제는 컬럼이 달라 종류별로 묶어야 한다
+    dels: dict[str, list[tuple[int, str]]] = {"video_id": [], "content_id": []}
 
     # Redis 현재 상태 기준으로 add / delete 분류
-    for video_id, user_uuid in pairs:
+    for ctype, content_id, user_uuid in entries:
-        liked = await is_user_liked(video_id, user_uuid)
+        id_col = id_col_of.get(ctype)
+        if id_col is None:
+            # 알 수 없는 종류 — 건너뛴다(파서가 걸러주지만 방어)
+            logger.warning(f"[REACTION_FLUSH] 알 수 없는 종류 무시 - ctype: {ctype}")
+            continue
+        liked = await is_user_liked(content_id, user_uuid, ctype=ctype)
         if liked:
-            adds.append({"video_id": video_id, "user_uuid": user_uuid})
+            adds.append({id_col: content_id, "user_uuid": user_uuid})
         else:
-            dels.append((video_id, user_uuid))
+            dels[id_col].append((content_id, user_uuid))
+
+    total_adds = len(adds)
+    total_dels = sum(len(v) for v in dels.values())
 
     try:
-        # Bulk INSERT IGNORE — UniqueConstraint 보장으로 멱등 처리
+        # 쓰기를 **하나의 트랜잭션**으로 묶는다.
-        if adds:
+        # 부분 반영이 나면 Redis processing SET 이 남아 다음 회차에 재시도되는데,
+        # INSERT IGNORE + UNIQUE 로 멱등이라 중복 반영은 안전하다.
+        #
+        # ⚠️ adds 는 종류별로 키가 달라(video_id vs content_id) 한 번의
+        # `values(adds)` 로 묶으면 안 된다 — SQLAlchEmy 가 첫 dict 의 키로
+        # 컬럼 목록을 정하므로 다른 종류의 값이 누락된다. 종류별로 나눠 실행한다.
+        for id_col in ("video_id", "content_id"):
+            rows = [a for a in adds if id_col in a]
+            if rows:
                 await session.execute(
-                insert(VideoReaction).prefix_with("IGNORE").values(adds)
+                    insert(VideoReaction).prefix_with("IGNORE").values(rows)
                 )
 
-        # Bulk DELETE
+            if dels[id_col]:
-        if dels:
                 await session.execute(
                     delete(VideoReaction).where(
                         tuple_(
-                        VideoReaction.video_id,
+                            getattr(VideoReaction, id_col),
                             VideoReaction.user_uuid,
-                    ).in_(dels)
+                        ).in_(dels[id_col])
                     )
                 )
 
@@ -88,9 +111,9 @@ async def flush_reactions(
         await commit_dirty_processing()
 
         logger.info(
-            f"[REACTION_FLUSH] SUCCESS - adds: {len(adds)}, dels: {len(dels)}"
+            f"[REACTION_FLUSH] SUCCESS - adds: {total_adds}, dels: {total_dels}"
         )
-        return {"flushed": len(pairs), "adds": len(adds), "dels": len(dels)}
+        return {"flushed": len(entries), "adds": total_adds, "dels": total_dels}
 
     except Exception as e:
         await session.rollback()

app/video/api/routers/v1/video.py

@@ -13,12 +13,10 @@ Video API Router
     app.include_router(router)
 """
 
-import json
-from collections import defaultdict
 from typing import Literal
 
 from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, HTTPException, Query
-from sqlalchemy import func, or_, select
+from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.database.session import get_session
@@ -28,26 +26,26 @@ from app.user.models import User
 from app.utils.pagination import PaginatedResponse
 from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel
 from app.home.api.routers.v1.home import _extract_region_from_address
-from app.utils.address_parser import SIDO_CITIES, SIDO_SEARCH_ALIASES
 from app.lyric.models import Lyric
 from app.song.models import Song, SongTimestamp
 from app.utils.creatomate import CreatomateService, LANGUAGE_FONT_MAP
 
-from app.comment.models import Comment
 from app.database.like_cache import (
     backfill_user_set,
-    bulk_is_user_liked,
     get_like_count,
-    get_like_counts,
     is_user_liked,
     is_user_set_exists,
     mark_dirty,
-    mset_like_counts,
     set_like_count,
     toggle_like_atomic,
 )
+from app.credit.exceptions import InsufficientCreditError
+from app.credit.services.credit_service import deduct_credit_for_job
+from app.ssulbox.constants import JOB_TYPE_VIDEO as CREDIT_JOB_TYPE_VIDEO
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.video.models import Video, VideoReaction
+from app.video.services import unified_list
+
 from app.video.schemas.video_schema import (
     DownloadVideoResponse,
     GenerateVideoResponse,
@@ -64,6 +62,9 @@ from config import creatomate_settings
 
 logger = get_logger("video")
 
+#: 영상 1편 생성에 차감할 크레딧 (video_task.py 의 VIDEO_CREDIT_COST 와 동일해야 함)
+VIDEO_CREDIT_COST = 1
+
 router = APIRouter(prefix="/video", tags=["Video"])
 
 
@@ -113,12 +114,19 @@ curl -X GET "http://localhost:8000/video/generate/0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5
 - Song의 song_result_url과 song_prompt가 있어야 영상 생성이 가능합니다.
 - creatomate_render_id를 사용하여 /status/{creatomate_render_id} 엔드포인트에서 생성 상태를 확인할 수 있습니다.
 - Video 테이블에 데이터가 저장되며, project_id, lyric_id, song_id가 자동으로 연결됩니다.
+
+## 크레딧
+- **요청 시점에 크레딧 1이 선차감됩니다.** (완료 시점 차감에서 변경)
+- 생성이 실패하면 자동으로 환불됩니다.
+- 잔액이 부족하면 402를 반환하며, Video 행도 생성되지 않습니다.
+- 같은 task_id 로 재요청해도 중복 차감되지 않습니다.
     """,
     response_model=GenerateVideoResponse,
     responses={
         200: {"description": "영상 생성 요청 성공"},
         400: {"description": "Song의 음악 URL, 가사(song_prompt) 또는 이미지가 없음"},
         401: {"description": "인증 실패 (토큰 없음/만료)"},
+        402: {"description": "크레딧 부족 (충전 필요)"},
         404: {"description": "Project, Lyric, Song 또는 Image를 찾을 수 없음"},
         500: {"description": "영상 생성 요청 실패"},
     },
@@ -313,7 +321,11 @@ async def generate_video(
                 f"timestamps: {len(song_timestamp_list)}"
             )
 
-            # ===== Video 테이블에 초기 데이터 저장 및 커밋 =====
+            # ===== Video 테이블에 초기 데이터 저장 + 크레딧 선차감 (단일 트랜잭션) =====
+            # 렌더 완료 후가 아니라 "시작 시점"에 차감한다. 사후차감이던 시절에는
+            # 차감 전에 동시 요청이 들어오면 크레딧 1개로 영상 여러 개를 만들 수 있었다.
+            # Video insert 와 차감을 한 트랜잭션으로 묶어 한 번만 커밋해야
+            # "영상 행은 생겼는데 차감은 실패" 같은 반쪽 상태가 생기지 않는다.
             video = Video(
                 project_id=project_id,
                 lyric_id=lyric_id,
@@ -323,6 +335,21 @@ async def generate_video(
                 status="processing",
             )
             session.add(video)
+            await session.flush()  # video.id 확보 (커밋은 차감 후 한 번만)
+
+            # job_ref 로 task_id 를 쓴다 — ADO2 에는 영상 재생성 버튼이 없어
+            # task_id 1건 = 생성 1건이기 때문이다.
+            # 재생성 UI 를 추가한다면 이 키를 f"{task_id}:{video.id}" 로 바꿔야
+            # 두 번째 생성이 공짜가 되지 않는다.
+            await deduct_credit_for_job(
+                session=session,
+                user_uuid=current_user.user_uuid,
+                amount=VIDEO_CREDIT_COST,
+                job_type=CREDIT_JOB_TYPE_VIDEO,
+                job_ref=task_id,
+                reason="영상 생성",
+            )
+
             await session.commit()
             video_id = video.id
             stage1_time = time.perf_counter()
@@ -334,6 +361,14 @@ async def generate_video(
 
     except HTTPException:
         raise
+    except InsufficientCreditError:
+        # 크레딧 부족은 "요청 실패"가 아니라 402 로 올려야 프론트가 충전 화면으로 유도한다.
+        # 아래 except Exception 이 삼켜 200(success=False)으로 내리면 안 되므로 먼저 잡는다.
+        logger.info(
+            f"[generate_video] INSUFFICIENT CREDIT - task_id: {task_id}, "
+            f"user_uuid: {current_user.user_uuid}"
+        )
+        raise
     except Exception as e:
         logger.error(f"[generate_video] DB EXCEPTION - task_id: {task_id}, error: {e}")
         return GenerateVideoResponse(
@@ -850,7 +885,7 @@ async def get_all_videos(
     store_name: str | None = Query(default=None, description="업체명 검색 (부분 일치)"),
     region: str | None = Query(default=None, description="지역명 검색 (부분 일치)"),
 ) -> PaginatedResponse[VideoThumbnailItem]:
-    """전체 사용자의 완료된 영상 갤러리를 반환합니다."""
+    """전체 사용자의 완료된 콘텐츠(ADO2 영상 + 썰박스)를 반환합니다."""
     logger.info(
         f"[get_all_videos] START - page: {pagination.page}, page_size: {pagination.page_size}, "
         f"sort_by: {sort_by}, order: {order}, store_name: {store_name}, region: {region}"
@@ -859,144 +894,31 @@ async def get_all_videos(
     try:
         offset = (pagination.page - 1) * pagination.page_size
 
-        where_clauses = [
+        items, total = await unified_list.fetch_gallery(
-            Video.status == "completed",
+            session,
-            Video.is_deleted == False,  # noqa: E712
+            offset=offset,
-            Project.is_deleted == False,  # noqa: E712
+            limit=pagination.page_size,
-            Video.result_movie_url.is_not(None),
+            sort_by=sort_by,
-        ]
+            order=order,
-        if store_name:
+            store_name=store_name,
-            where_clauses.append(Project.store_name.ilike(f"%{store_name}%"))
+            region=region,
-        if region:
+            user_uuid=current_user.user_uuid if current_user else None,
-            cities = SIDO_CITIES.get(region)
-            if cities:
-                aliases = SIDO_SEARCH_ALIASES.get(region, [region])
-                where_clauses.append(
-                    or_(
-                        Project.region.in_(cities),
-                        *[Project.detail_region_info.ilike(f"%{a}%") for a in aliases],
         )
-                )
-            else:
-                where_clauses.append(
-                    or_(
-                        Project.region.ilike(f"%{region}%"),
-                        Project.detail_region_info.ilike(f"%{region}%"),
-                    )
-                )
-
-        count_q = (
-            select(func.count(Video.id))
-            .join(Project, Video.project_id == Project.id)
-            .where(*where_clauses)
-        )
-        total = (await session.execute(count_q)).scalar() or 0
-
-        comment_count_subq = (
-            select(func.count(Comment.id))
-            .where(
-                Comment.video_id == Video.id,
-                Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-            )
-            .correlate(Video)
-            .scalar_subquery()
-        )
-
-        # like_count 정렬은 Redis 대신 서브쿼리로 처리 (ORDER BY에만 사용)
-        like_count_subq_for_sort = (
-            select(func.count(VideoReaction.id))
-            .where(VideoReaction.video_id == Video.id)
-            .correlate(Video)
-            .scalar_subquery()
-        )
-        sort_col_map = {
-            "like_count": like_count_subq_for_sort,
-            "comment_count": comment_count_subq,
-            "created_at": Video.created_at,
-        }
-        sort_col = sort_col_map.get(sort_by, Video.created_at)
-        order_clause = sort_col.asc() if order == "asc" else sort_col.desc()
-
-        list_q = (
-            select(
-                Video,
-                Project,
-                comment_count_subq.label("comment_count"),
-            )
-            .join(Project, Video.project_id == Project.id)
-            .where(*where_clauses)
-            .order_by(order_clause)
-            .offset(offset)
-            .limit(pagination.page_size)
-        )
-        rows = (await session.execute(list_q)).all()
-
-        video_ids = [v.id for v, p, _ in rows]
-
-        # Redis mget으로 like_count 일괄 조회
-        like_count_map = await get_like_counts(video_ids)
-
-        # 카운트 캐시 미스 보정
-        missing_ids = [vid for vid, cnt in like_count_map.items() if cnt is None]
-        if missing_ids:
-            db_counts = (await session.execute(
-                select(VideoReaction.video_id, func.count(VideoReaction.id))
-                .where(VideoReaction.video_id.in_(missing_ids))
-                .group_by(VideoReaction.video_id)
-            )).all()
-            db_found_ids = set()
-            batch = {}
-            for vid, cnt in db_counts:
-                batch[vid] = cnt
-                like_count_map[vid] = cnt
-                db_found_ids.add(vid)
-            await mset_like_counts(batch)
-            for vid in missing_ids:
-                if vid not in db_found_ids:
-                    like_count_map[vid] = 0
-
-        # is_liked_by_me: Redis user-set 기준, cold-start 시 DB backfill
-        liked_map: dict[int, bool] = {}
-        if current_user:
-            raw_liked = await bulk_is_user_liked(video_ids, current_user.user_uuid)
-
-            # user-set이 없는(None) 영상 중 count > 0인 것만 backfill 필요
-            needs_backfill = [
-                vid for vid, liked in raw_liked.items()
-                if liked is None and like_count_map.get(vid, 0) > 0
-            ]
-            if needs_backfill:
-                reaction_rows = (await session.execute(
-                    select(VideoReaction.video_id, VideoReaction.user_uuid)
-                    .where(VideoReaction.video_id.in_(needs_backfill))
-                )).all()
-                user_map: dict[int, list[str]] = defaultdict(list)
-                for vid, uuid in reaction_rows:
-                    user_map[vid].append(uuid)
-                for vid in needs_backfill:
-                    await backfill_user_set(vid, user_map.get(vid, []))
-
-                # backfill 후 재조회
-                updated = await bulk_is_user_liked(needs_backfill, current_user.user_uuid)
-                raw_liked.update(updated)
-
-            liked_map = {vid: bool(liked) for vid, liked in raw_liked.items()}
-
-        items = [
-            VideoThumbnailItem(
-                video_id=v.id,
-                store_name=p.store_name,
-                result_movie_url=v.result_movie_url,
-                created_at=v.created_at,
-                like_count=like_count_map.get(v.id) or 0,
-                is_liked_by_me=liked_map.get(v.id, False),
-                comment_count=comment_count or 0,
-            )
-            for v, p, comment_count in rows
-        ]
 
         response = PaginatedResponse.create(
-            items=items,
+            items=[
+                VideoThumbnailItem(
+                    type=it.ctype,
+                    video_id=it.id,
+                    store_name=it.store_name,
+                    result_movie_url=it.movie_url,
+                    created_at=it.created_at,
+                    like_count=it.like_count,
+                    is_liked_by_me=it.is_liked_by_me,
+                    comment_count=it.comment_count,
+                )
+                for it in items
+            ],
             total=total,
             page=pagination.page,
             page_size=pagination.page_size,
@@ -1009,6 +931,7 @@ async def get_all_videos(
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"갤러리 조회에 실패했습니다: {str(e)}")
 
 
+
 @router.post(
     "/{video_id}/like",
     summary="영상 좋아요 토글",

app/video/models.py

@@ -1,7 +1,18 @@
 from datetime import datetime
 from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional
 
-from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, UniqueConstraint, func
+from sqlalchemy import (
+    BigInteger,
+    Boolean,
+    CheckConstraint,
+    DateTime,
+    ForeignKey,
+    Index,
+    Integer,
+    String,
+    UniqueConstraint,
+    func,
+)
 from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
 
 from app.database.session import Base
@@ -136,8 +147,11 @@ class Video(Base):
         back_populates="videos",
     )
 
+    # comment/video_reaction 이 video_id 와 content_id 두 FK 를 갖게 되어
+    # 어느 쪽으로 조인할지 명시해야 한다(없으면 AmbiguousForeignKeysError).
     comments: Mapped[List["Comment"]] = relationship(
         "Comment",
+        foreign_keys="Comment.video_id",
         back_populates="video",
         cascade="all, delete-orphan",
         lazy="noload",
@@ -145,6 +159,7 @@ class Video(Base):
 
     reactions: Mapped[List["VideoReaction"]] = relationship(
         "VideoReaction",
+        foreign_keys="VideoReaction.video_id",
         back_populates="video",
         cascade="all, delete-orphan",
         lazy="noload",
@@ -170,14 +185,30 @@ class VideoReaction(Base):
     영상 반응 테이블
 
     사용자가 영상에 반응(현재는 좋아요)을 남기면 생성, 다시 누르면 삭제(토글).
-    (user_uuid, video_id) 유니크 제약으로 1인 1회 보장.
     향후 reaction_type 컬럼 추가로 다양한 반응 종류 확장 가능.
+
+    **ADO2 영상과 썰박스 콘텐츠를 모두 담는다.** 대상은 `video_id` 또는 `content_id`
+    중 **정확히 하나**만 채워지며 DB `CHECK` 로 강제한다.
+
+    1인 1회 보장은 유니크 두 개로 나눠서 한다. MySQL 은 NULL 을 서로 다른 값으로
+    취급하므로, 썰박스 행(video_id IS NULL)이 아무리 많아도
+    `uq_video_reaction_user_video` 에 걸리지 않는다 — 각자 자기 유니크만 지킨다.
     """
 
     __tablename__ = "video_reaction"
     __table_args__ = (
+        CheckConstraint(
+            "(video_id IS NULL) <> (content_id IS NULL)",
+            name="ck_video_reaction_one_target",
+        ),
         UniqueConstraint("user_uuid", "video_id", name="uq_video_reaction_user_video"),
+        UniqueConstraint(
+            "user_uuid", "content_id", name="uq_video_reaction_user_content"
+        ),
         Index("idx_video_reaction_video_id", "video_id"),
+        # 카운트 집계가 content_id 로 묶으므로 선행 컬럼 인덱스가 필요하다
+        # (유니크는 user_uuid 가 앞이라 이 용도로 못 쓴다).
+        Index("idx_video_reaction_content_id", "content_id"),
         Index("idx_video_reaction_user_uuid", "user_uuid"),
         {
             "mysql_engine": "InnoDB",
@@ -189,11 +220,19 @@ class VideoReaction(Base):
     id: Mapped[int] = mapped_column(
         Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="고유 식별자"
     )
-    video_id: Mapped[int] = mapped_column(
+    # 대상은 아래 둘 중 **정확히 하나**만 채워진다 (ck_video_reaction_one_target).
+    video_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
         Integer,
         ForeignKey("video.id", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
+        nullable=True,
-        comment="연결된 Video의 id",
+        comment="ADO2 영상 id (썰박스 반응이면 NULL)",
+    )
+    content_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
+        # ssul_content.id 는 BIGINT 다. INT 로 두면 FK 타입 불일치(errno 3780).
+        BigInteger,
+        ForeignKey("ssul_content.id", ondelete="CASCADE"),
+        nullable=True,
+        comment="썰박스 콘텐츠 id (ADO2 반응이면 NULL)",
     )
     user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
         String(36),
@@ -208,5 +247,8 @@ class VideoReaction(Base):
         comment="반응 일시",
     )
 
-    video: Mapped["Video"] = relationship("Video", back_populates="reactions")
+    # 썰박스 반응이면 None 이다. 접근하는 쪽에서 반드시 방어할 것.
+    video: Mapped[Optional["Video"]] = relationship(
+        "Video", foreign_keys=[video_id], back_populates="reactions"
+    )
     user: Mapped["User"] = relationship("User", back_populates="video_reactions")

app/video/schemas/video_schema.py

@@ -5,7 +5,7 @@ Video API Schemas
 """
 
 from datetime import datetime
-from typing import Any, Dict, Optional
+from typing import Any, Dict, Literal, Optional
 
 from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
 
@@ -152,10 +152,22 @@ class VideoListItem(BaseModel):
         }
     """
 
-    video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID")
+    # ⚠️ `video_id` 는 type 안에서만 유일하다 — `video.id` 와 `ssul_content.id` 는
+    #    각각 1부터 시작하는 독립 시퀀스다. 식별·삭제·상세 열기 모두
+    #    **`(type, video_id)` 쌍**으로 다뤄야 한다.
+    #    특히 `DELETE /archive/videos/{id}` 는 `Video.id` 로 지우므로,
+    #    썰박스 항목의 id 를 그대로 넘기면 **엉뚱한 ADO2 영상이 삭제된다.**
+    type: Literal["video", "ssul"] = Field(
+        default="video",
+        description="콘텐츠 종류 (video: ADO2 영상, ssul: 썰박스)",
+    )
+    video_id: int = Field(..., description="콘텐츠 고유 ID (type 안에서만 유일)")
     store_name: Optional[str] = Field(None, description="업체명")
     region: Optional[str] = Field(None, description="지역명")
-    task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
+    task_id: str = Field(
+        default="",
+        description="작업 고유 식별자 (ADO2 전용. 썰박스는 개념이 없어 빈 문자열)",
+    )
     result_movie_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 결과 URL")
     created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
     like_count: int = Field(0, description="좋아요 수")
@@ -169,7 +181,14 @@ class VideoThumbnailItem(BaseModel):
         GET /video/all 응답의 개별 영상 정보
     """
 
-    video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID (상세 페이지 라우팅 키)")
+    # ⚠️ `video_id` 는 종류 안에서만 유일하다. `video.id` 와 `ssul_content.id` 가
+    #    **둘 다 1부터 시작**하므로 식별자는 반드시 `(type, video_id)` 쌍으로 다뤄야 한다.
+    #    한 곳이라도 id 만 쓰면 다른 종류의 콘텐츠가 열린다.
+    type: Literal["video", "ssul"] = Field(
+        default="video",
+        description="콘텐츠 종류 (video: ADO2 영상, ssul: 썰박스). video_id 와 쌍으로 식별한다",
+    )
+    video_id: int = Field(..., description="콘텐츠 고유 ID (type 안에서만 유일)")
     store_name: str = Field(..., description="업체명")
     result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL — 프론트에서 <video> 태그 첫 프레임을 썸네일로 사용")
     created_at: datetime = Field(..., description="생성 일시")

app/video/services/unified_list.py

@@ -0,0 +1,468 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""ADO2 영상 + 썰박스 콘텐츠 통합 목록.
+
+`GET /video/all`(전체 갤러리)과 `GET /archive/videos/`(내 콘텐츠)가 두 종류를
+**하나의 정렬·페이징된 목록**으로 내려주기 위한 공용 쿼리다.
+
+**왜 프론트에서 못 합치나**: 정렬·검색·지역 필터·페이지네이션이 전부 서버사이드다.
+두 API 를 각각 호출해 이어붙이면 1페이지에 ADO2 12개 + 썰박스 12개가 각자 안에서만
+정렬된 채 섞이고 `total`/`has_next` 도 어긋난다.
+
+**왜 테이블을 안 합치나**: `video` 는 `project_id`/`lyric_id`/`song_id` 가 NOT NULL 이고
+소유자·업장명이 `project` 에 있다. 썰박스를 넣으려면 그 4개를 nullable 로 열고
+`Video` 를 참조하는 코드 72곳을 전부 감사해야 한다(2026-07-30 조사).
+
+여기 사는 이유: 두 엔드포인트(`app/video`, `app/archive`)가 함께 쓰는데 엔드포인트
+소유가 video 쪽이라 여기 뒀다. `app/archive` 는 이미 `app.video.models` 를 import 한다.
+
+## 성능 설계 — 카운트를 UNION 안에 넣지 않는다
+
+UNION 은 양쪽 브랜치를 **먼저 구체화**하므로, select 목록에 상관 서브쿼리를 두면
+페이지 12건이 아니라 **매칭된 전체 행**에 대해 평가된다. 그래서
+`created_at` 정렬(기본)에서는 카운트를 빼고, 페이지가 확정된 뒤 그 12건만 집계한다.
+좋아요·댓글 수로 **정렬할 때만** 어쩔 수 없이 브랜치 안에서 계산한다.
+"""
+
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime
+from typing import Literal, Optional
+
+from sqlalchemy import Select, func, literal, or_, select, union_all
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.comment.models import Comment
+from app.database.like_cache import (
+    CT_SSUL,
+    CT_VIDEO,
+    backfill_user_set,
+    bulk_is_user_liked,
+    get_like_counts,
+    mset_like_counts,
+)
+from app.home.models import Project
+from app.ssulbox.models import SsulContent
+from app.utils.address_parser import SIDO_CITIES, SIDO_SEARCH_ALIASES
+from app.video.models import Video, VideoReaction
+
+ContentType = Literal["video", "ssul"]
+
+#: 정렬 가능한 키. 그 외 값은 created_at 으로 떨어진다.
+SORT_CREATED = "created_at"
+SORT_LIKE = "like_count"
+SORT_COMMENT = "comment_count"
+
+
+@dataclass(slots=True)
+class UnifiedItem:
+    """통합 목록의 한 항목.
+
+    `id` 는 종류마다 **독립적인 시퀀스**다(`video.id` 와 `ssul_content.id` 모두 1부터
+    시작한다). 따라서 식별자는 반드시 `(ctype, id)` 쌍으로 다뤄야 한다 —
+    한 곳이라도 id 만 쓰면 다른 콘텐츠가 열린다.
+    """
+
+    ctype: ContentType
+    id: int
+    store_name: str
+    region: Optional[str]
+    movie_url: str
+    created_at: datetime
+    #: ADO2 전용. 썰박스는 task_id 개념이 없어 빈 문자열이다
+    #: (`ssul_content` 는 task/content 를 한 테이블로 합쳤고 크레딧 앵커는 id 다).
+    task_id: str = ""
+    like_count: int = 0
+    comment_count: int = 0
+    is_liked_by_me: bool = False
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 상관 서브쿼리 (정렬용)
+# ──────────────────────────────────────────────
+
+def _video_like_subq():
+    return (
+        select(func.count(VideoReaction.id))
+        .where(VideoReaction.video_id == Video.id)
+        .correlate(Video)
+        .scalar_subquery()
+    )
+
+
+def _video_comment_subq():
+    return (
+        select(func.count(Comment.id))
+        .where(Comment.video_id == Video.id, Comment.is_deleted.is_(False))
+        .correlate(Video)
+        .scalar_subquery()
+    )
+
+
+def _ssul_like_subq():
+    # 좋아요·댓글은 castad 테이블에 합쳤다(2026-07-30). 썰박스 행은 video_id 대신
+    # content_id 가 채워져 있다 — 테이블은 같고 컬럼만 다르다.
+    return (
+        select(func.count(VideoReaction.id))
+        .where(VideoReaction.content_id == SsulContent.id)
+        .correlate(SsulContent)
+        .scalar_subquery()
+    )
+
+
+def _ssul_comment_subq():
+    return (
+        select(func.count(Comment.id))
+        .where(
+            Comment.content_id == SsulContent.id,
+            Comment.is_deleted.is_(False),
+        )
+        .correlate(SsulContent)
+        .scalar_subquery()
+    )
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 필터
+# ──────────────────────────────────────────────
+
+def _region_clause(region_col, detail_col, region: str):
+    """castad `/video/all` 과 **동일한 규칙**으로 지역을 거른다.
+
+    시/도 이름이면 그 안의 시·군 목록으로 매칭하고, 동시에 상세 주소를 별칭으로
+    부분 일치 검색한다. 이 두 경로를 맞추지 않으면 같은 검색어에 ADO2 는 나오고
+    썰박스는 안 나오는 비대칭이 생긴다.
+    """
+    cities = SIDO_CITIES.get(region)
+    if cities:
+        aliases = SIDO_SEARCH_ALIASES.get(region, [region])
+        return or_(
+            region_col.in_(cities),
+            *[detail_col.ilike(f"%{a}%") for a in aliases],
+        )
+    return or_(
+        region_col.ilike(f"%{region}%"),
+        detail_col.ilike(f"%{region}%"),
+    )
+
+
+def _video_where(store_name: Optional[str], region: Optional[str]) -> list:
+    clauses = [
+        Video.status == "completed",
+        Video.is_deleted.is_(False),
+        Project.is_deleted.is_(False),
+        Video.result_movie_url.is_not(None),
+    ]
+    if store_name:
+        clauses.append(Project.store_name.ilike(f"%{store_name}%"))
+    if region:
+        clauses.append(
+            _region_clause(Project.region, Project.detail_region_info, region)
+        )
+    return clauses
+
+
+def _ssul_where(store_name: Optional[str], region: Optional[str]) -> list:
+    clauses = [
+        SsulContent.status == "done",
+        SsulContent.is_deleted.is_(False),
+        SsulContent.video_url.is_not(None),
+    ]
+    if store_name:
+        clauses.append(SsulContent.store_name.ilike(f"%{store_name}%"))
+    if region:
+        clauses.append(
+            _region_clause(
+                SsulContent.region, SsulContent.detail_region_info, region
+            )
+        )
+    return clauses
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 브랜치
+# ──────────────────────────────────────────────
+
+def _video_branch(where: list, sort_by: str) -> Select:
+    cols = [
+        literal(CT_VIDEO).label("ctype"),
+        Video.id.label("cid"),
+        Project.store_name.label("store_name"),
+        Project.region.label("region"),
+        Video.result_movie_url.label("movie_url"),
+        Video.created_at.label("created_at"),
+        Video.task_id.label("task_id"),
+    ]
+    if sort_by == SORT_LIKE:
+        cols.append(_video_like_subq().label("sort_value"))
+    elif sort_by == SORT_COMMENT:
+        cols.append(_video_comment_subq().label("sort_value"))
+    return select(*cols).join(Project, Video.project_id == Project.id).where(*where)
+
+
+def _ssul_branch(where: list, sort_by: str) -> Select:
+    cols = [
+        literal(CT_SSUL).label("ctype"),
+        SsulContent.id.label("cid"),
+        SsulContent.store_name.label("store_name"),
+        SsulContent.region.label("region"),
+        SsulContent.video_url.label("movie_url"),
+        SsulContent.created_at.label("created_at"),
+        # UNION 은 컬럼 수·순서가 양쪽 같아야 한다. 썰박스에는 task_id 가 없다.
+        literal("").label("task_id"),
+    ]
+    if sort_by == SORT_LIKE:
+        cols.append(_ssul_like_subq().label("sort_value"))
+    elif sort_by == SORT_COMMENT:
+        cols.append(_ssul_comment_subq().label("sort_value"))
+    return select(*cols).where(*where)
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 페이지 확정 후 집계
+# ──────────────────────────────────────────────
+
+def _reaction_target(ctype: str):
+    """반응 테이블에서 이 종류가 쓰는 대상 컬럼.
+
+    `comment` / `video_reaction` 은 두 종류를 함께 담고 `video_id` 또는 `content_id`
+    중 하나만 채운다(CHECK 로 강제). 어느 컬럼을 볼지만 갈아끼우면 된다.
+    """
+    return VideoReaction.video_id if ctype == CT_VIDEO else VideoReaction.content_id
+
+
+def _comment_target(ctype: str):
+    return Comment.video_id if ctype == CT_VIDEO else Comment.content_id
+
+
+async def _like_counts_for(
+    session: AsyncSession, ctype: str, ids: list[int]
+) -> dict[int, int]:
+    """Redis 우선, 미스는 DB 로 보정하고 캐시에 채운다.
+
+    castad 기존 목록 로직과 동일한 절차다. 종류별 키 접두를 쓰므로
+    `video.id` 와 `ssul_content.id` 가 겹쳐도 섞이지 않는다.
+    """
+    if not ids:
+        return {}
+    counts = await get_like_counts(ids, ctype=ctype)
+    missing = [cid for cid, cnt in counts.items() if cnt is None]
+    if missing:
+        col = _reaction_target(ctype)
+        stmt = (
+            select(col, func.count(VideoReaction.id))
+            .where(col.in_(missing))
+            .group_by(col)
+        )
+        found = {cid: cnt for cid, cnt in (await session.execute(stmt)).all()}
+        await mset_like_counts(found, ctype=ctype)
+        for cid in missing:
+            counts[cid] = found.get(cid, 0)
+    return {cid: (cnt or 0) for cid, cnt in counts.items()}
+
+
+async def _comment_counts_for(
+    session: AsyncSession, ctype: str, ids: list[int]
+) -> dict[int, int]:
+    """페이지에 포함된 항목만 집계한다(UNION 안에서 계산하지 않는 이유는 모듈 docstring 참조)."""
+    if not ids:
+        return {}
+    col = _comment_target(ctype)
+    stmt = (
+        select(col, func.count(Comment.id))
+        .where(col.in_(ids), Comment.is_deleted.is_(False))
+        .group_by(col)
+    )
+    found = {cid: cnt for cid, cnt in (await session.execute(stmt)).all()}
+    return {cid: found.get(cid, 0) for cid in ids}
+
+
+async def _liked_map_for(
+    session: AsyncSession,
+    ctype: str,
+    ids: list[int],
+    user_uuid: str,
+    like_counts: dict[int, int],
+) -> dict[int, bool]:
+    """Redis user-set 기준. cold-start 인 항목만 DB 에서 backfill 한다."""
+    if not ids:
+        return {}
+    raw = await bulk_is_user_liked(ids, user_uuid, ctype=ctype)
+    # user-set 키가 없고(None) 카운트가 0 보다 큰 것만 채우면 된다 —
+    # 좋아요가 0 이면 backfill 해도 결과가 같다.
+    needs = [cid for cid, liked in raw.items() if liked is None and like_counts.get(cid, 0) > 0]
+    if needs:
+        col = _reaction_target(ctype)
+        stmt = select(col, VideoReaction.user_uuid).where(col.in_(needs))
+        by_content: dict[int, list[str]] = {cid: [] for cid in needs}
+        for cid, uuid in (await session.execute(stmt)).all():
+            by_content[cid].append(uuid)
+        for cid in needs:
+            await backfill_user_set(cid, by_content[cid], ctype=ctype)
+        raw.update(await bulk_is_user_liked(needs, user_uuid, ctype=ctype))
+    return {cid: bool(liked) for cid, liked in raw.items()}
+
+
+async def enrich(
+    session: AsyncSession,
+    items: list[UnifiedItem],
+    user_uuid: Optional[str],
+) -> list[UnifiedItem]:
+    """페이지에 실린 항목에만 좋아요·댓글 수와 내 좋아요 여부를 채운다."""
+    for ctype in (CT_VIDEO, CT_SSUL):
+        ids = [it.id for it in items if it.ctype == ctype]
+        if not ids:
+            continue
+        likes = await _like_counts_for(session, ctype, ids)
+        comments = await _comment_counts_for(session, ctype, ids)
+        liked = (
+            await _liked_map_for(session, ctype, ids, user_uuid, likes)
+            if user_uuid
+            else {}
+        )
+        for it in items:
+            if it.ctype != ctype:
+                continue
+            it.like_count = likes.get(it.id, 0)
+            it.comment_count = comments.get(it.id, 0)
+            it.is_liked_by_me = liked.get(it.id, False)
+    return items
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────
+# 공개 API
+# ──────────────────────────────────────────────
+
+async def fetch_gallery(
+    session: AsyncSession,
+    *,
+    offset: int,
+    limit: int,
+    sort_by: str = SORT_CREATED,
+    order: str = "desc",
+    store_name: Optional[str] = None,
+    region: Optional[str] = None,
+    user_uuid: Optional[str] = None,
+    include_ssul: bool = True,
+) -> tuple[list[UnifiedItem], int]:
+    """전체 갤러리(`/video/all`). (항목, 전체 개수) 반환."""
+    v_where = _video_where(store_name, region)
+    s_where = _ssul_where(store_name, region)
+
+    # 전체 개수는 브랜치별로 센다 — UNION 을 만들어 세는 것보다 싸다.
+    total = (
+        await session.execute(
+            select(func.count(Video.id))
+            .join(Project, Video.project_id == Project.id)
+            .where(*v_where)
+        )
+    ).scalar() or 0
+    if include_ssul:
+        total += (
+            await session.execute(
+                select(func.count(SsulContent.id)).where(*s_where)
+            )
+        ).scalar() or 0
+
+    branches = [_video_branch(v_where, sort_by)]
+    if include_ssul:
+        branches.append(_ssul_branch(s_where, sort_by))
+
+    u = union_all(*branches).subquery() if len(branches) > 1 else branches[0].subquery()
+
+    sort_col = (
+        u.c.sort_value if sort_by in (SORT_LIKE, SORT_COMMENT) else u.c.created_at
+    )
+    order_by = [sort_col.asc() if order == "asc" else sort_col.desc()]
+    # 정렬 키가 같을 때 페이지 경계에서 순서가 흔들리면 같은 항목이 두 번 보이거나
+    # 아예 빠진다. 안정적인 2차 키를 반드시 둔다.
+    if sort_by in (SORT_LIKE, SORT_COMMENT):
+        order_by.append(u.c.created_at.desc())
+    order_by.extend([u.c.ctype.asc(), u.c.cid.desc()])
+
+    rows = (
+        await session.execute(
+            select(u).order_by(*order_by).offset(offset).limit(limit)
+        )
+    ).all()
+
+    items = _to_items(rows)
+    await enrich(session, items, user_uuid)
+    return items, total
+
+
+def _to_items(rows) -> list[UnifiedItem]:
+    return [
+        UnifiedItem(
+            ctype=r.ctype,
+            id=r.cid,
+            store_name=r.store_name or "",
+            region=r.region,
+            movie_url=r.movie_url,
+            created_at=r.created_at,
+            task_id=r.task_id or "",
+        )
+        for r in rows
+    ]
+
+
+async def fetch_my_contents(
+    session: AsyncSession,
+    *,
+    user_uuid: str,
+    offset: int,
+    limit: int,
+) -> tuple[list[UnifiedItem], int]:
+    """내 콘텐츠(`/archive/videos/`). (항목, 전체 개수) 반환.
+
+    갤러리와 다른 점 둘:
+      - 소유자로 거른다 (ADO2 는 `project.user_uuid`, 썰박스는 `ssul_content.user_uuid`)
+      - ADO2 는 **task_id 당 최신 1건만** 남긴다(같은 작업으로 여러 영상이 생길 수
+        있다). 썰박스는 task_id 개념이 없어 중복 제거가 필요 없다.
+
+    ⚠️ **프론트는 반드시 `ctype` 으로 분기해야 한다.** 이 목록에는 삭제 버튼이 붙는데
+    `DELETE /archive/videos/{id}` 는 `Video.id` 로 지운다. 썰박스 항목의 id 를 그대로
+    넘기면 **id 가 겹치는 ADO2 영상이 삭제된다**(둘 다 1부터 시작하는 독립 시퀀스).
+    """
+    # ADO2: task_id 별 최신 영상만 (기존 동작 보존)
+    latest_ids = (
+        select(func.max(Video.id).label("latest_id"))
+        .join(Project, Video.project_id == Project.id)
+        .where(
+            Project.user_uuid == user_uuid,
+            Video.status == "completed",
+            Video.is_deleted.is_(False),
+            Project.is_deleted.is_(False),
+        )
+        .group_by(Video.task_id)
+        .subquery()
+    )
+    v_where = [Video.id.in_(select(latest_ids.c.latest_id))]
+    s_where = [
+        SsulContent.user_uuid == user_uuid,
+        SsulContent.status == "done",
+        SsulContent.is_deleted.is_(False),
+        SsulContent.video_url.is_not(None),
+    ]
+
+    total = ((await session.execute(
+        select(func.count(Video.id)).where(*v_where)
+    )).scalar() or 0) + ((await session.execute(
+        select(func.count(SsulContent.id)).where(*s_where)
+    )).scalar() or 0)
+
+    u = union_all(
+        _video_branch(v_where, SORT_CREATED),
+        _ssul_branch(s_where, SORT_CREATED),
+    ).subquery()
+
+    rows = (
+        await session.execute(
+            select(u)
+            .order_by(u.c.created_at.desc(), u.c.ctype.asc(), u.c.cid.desc())
+            .offset(offset)
+            .limit(limit)
+        )
+    ).all()
+
+    items = _to_items(rows)
+    await enrich(session, items, user_uuid)
+    return items, total

app/video/services/video.py

@@ -1,13 +1,7 @@
-import random
-from typing import List
 
-from fastapi import Request, status
-from fastapi.exceptions import HTTPException
-from sqlalchemy import Connection, text
-from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 from sqlalchemy import select, func
 from app.database.session import AsyncSessionLocal
-from app.home.models import Image, ImageTag, Project
+from app.home.models import Image, ImageTag
 
 # from app.lyric.schemas.lyrics_schema import (
 #     AttributeData,
@@ -837,7 +831,6 @@ logger = get_logger("video")
 #             status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
 #             detail="서비스 처리 중 오류가 발생했습니다.",
 #         )
-from sqlalchemy.dialects import mysql
 async def get_image_tags_by_task_id(task_id: str) -> list[dict]:
     # print("taskid", task_id)
     async with AsyncSessionLocal() as session:

app/video/worker/video_task.py

@@ -4,7 +4,6 @@ Video Background Tasks
 영상 생성 관련 백그라운드 태스크를 정의합니다.
 """
 
-import traceback
 from pathlib import Path
 
 import aiofiles
@@ -12,8 +11,9 @@ import httpx
 from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 
+from app.credit.services.credit_service import refund_credit_for_job
 from app.database.session import BackgroundSessionLocal
-from app.user.services.credit import consume_credit
+from app.ssulbox.constants import JOB_TYPE_VIDEO as CREDIT_JOB_TYPE_VIDEO
 from app.video.models import Video
 from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
 from app.utils.logger import get_logger
@@ -24,6 +24,57 @@ logger = get_logger("video")
 # HTTP 요청 설정
 REQUEST_TIMEOUT = 300.0  # 초 (영상은 용량이 크므로 5분)
 
+#: 영상 1편 생성에 차감/환불할 크레딧 (generate_video 의 VIDEO_CREDIT_COST 와 동일해야 함)
+VIDEO_CREDIT_COST = 1
+
+
+async def _fail_and_refund(
+    task_id: str | None,
+    creatomate_render_id: str | None = None,
+    user_uuid: str | None = None,
+    *,
+    reason: str,
+) -> None:
+    """영상 실패 처리 + 선차감한 크레딧 환불.
+
+    크레딧은 generate_video 에서 선차감되므로 실패 시 돌려줘야 한다.
+    refund_credit_for_job 은 (job_type, job_ref) 기준 멱등이라 실패 콜백이
+    여러 번 와도 환불은 한 번만 일어난다. 차감 기록이 없으면(정책 전환 이전에
+    시작된 in-flight 영상) 아무것도 하지 않는다.
+
+    Args:
+        task_id: 프로젝트 task_id (크레딧 멱등 키이기도 하다)
+        creatomate_render_id: Creatomate 렌더 ID
+        user_uuid: 환불 대상 사용자. None 이면 환불을 건너뛴다
+        reason: 원장에 남길 사유
+    """
+    if task_id:
+        await _update_video_status(
+            task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id
+        )
+
+    if not task_id or not user_uuid:
+        return
+
+    try:
+        async with BackgroundSessionLocal() as session:
+            await refund_credit_for_job(
+                session=session,
+                user_uuid=user_uuid,
+                amount=VIDEO_CREDIT_COST,
+                job_type=CREDIT_JOB_TYPE_VIDEO,
+                job_ref=task_id,
+                reason=reason,
+            )
+            await session.commit()
+    except Exception as e:
+        # 환불 실패로 실패 처리 자체가 막히면 안 된다. 로그를 남기고 넘어간다.
+        logger.error(
+            f"[_fail_and_refund] REFUND FAILED - task_id: {task_id}, "
+            f"user_uuid: {user_uuid}, error: {e}",
+            exc_info=True,
+        )
+
 
 async def _update_video_status(
     task_id: str,
@@ -156,24 +207,21 @@ async def download_and_upload_video_to_blob(
         # Video 테이블 업데이트 (creatomate_render_id로 특정 Video 식별)
         await _update_video_status(task_id, "completed", blob_url, creatomate_render_id)
 
-        # 영상 생성 완료 시 크레딧 1 차감 (credits > 0 조건으로 음수 방지)
+        # 크레딧은 generate_video 에서 이미 선차감했다. 여기서 차감하지 않는다.
-        async with BackgroundSessionLocal() as session:
-            await consume_credit(user_uuid, session)
-            await session.commit()
 
         logger.info(f"[download_and_upload_video_to_blob] SUCCESS - task_id: {task_id}, creatomate_render_id: {creatomate_render_id}")
 
     except httpx.HTTPError as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_to_blob] DOWNLOAD ERROR - task_id: {task_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 다운로드 실패")
 
     except SQLAlchemyError as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_to_blob] DB ERROR - task_id: {task_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 저장 실패")
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_to_blob] EXCEPTION - task_id: {task_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 처리 실패")
 
     finally:
         # 임시 파일 삭제
@@ -270,18 +318,15 @@ async def download_and_upload_video_by_creatomate_render_id(
 
     except httpx.HTTPError as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_by_creatomate_render_id] DOWNLOAD ERROR - creatomate_render_id: {creatomate_render_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        if task_id:
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 다운로드 실패")
-            await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
 
     except SQLAlchemyError as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_by_creatomate_render_id] DB ERROR - creatomate_render_id: {creatomate_render_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        if task_id:
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 저장 실패")
-            await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"[download_and_upload_video_by_creatomate_render_id] EXCEPTION - creatomate_render_id: {creatomate_render_id}, error: {e}", exc_info=True)
-        if task_id:
+        await _fail_and_refund(task_id, creatomate_render_id, user_uuid, reason="영상 처리 실패")
-            await _update_video_status(task_id, "failed", creatomate_render_id=creatomate_render_id)
 
     finally:
         # 임시 파일 삭제

config.py

@@ -641,6 +641,90 @@ class SocialUploadSettings(BaseSettings):
     model_config = _base_config
 
 
+class SsulboxSettings(BaseSettings):
+    """썰박스(병맛 역사 썰툰 쇼츠) 생성 설정.
+
+    GEMINI/NAVER/AZURE/JWT/KAKAO 등은 **castad 기존 설정을 재사용**하므로 여기 두지
+    않는다. 썰박스 고유 동작만 담는다.
+
+    ⚠️ `GEMINI_API_KEY` 는 `APIKeySettings` 의 것을 쓰되, 기본값이 플레이스홀더
+    (`"your-gemeni-api-key"`)라 `bool()` 검사가 항상 True 다.
+    반드시 `app/ssulbox/constants.py` 의 `gemini_key()` 를 통해 읽을 것.
+    """
+
+    SSULBOX_ENABLED: bool = Field(
+        default=True,
+        description="썰박스 기능 활성화. False 면 라우터 등록·스키마 보장·고아 스윕을 모두 건너뛴다",
+    )
+
+    # ============================================================
+    # 생성 엔진 경로
+    # ============================================================
+    SSULBOX_GENERATOR_DIR: str = Field(
+        default="generator",
+        description="생성 엔진 디렉토리 (프로젝트 루트 기준 상대 경로). app/ 패키지 밖에 둔다",
+    )
+    SSULBOX_OUTPUT_DIR: str = Field(
+        default="generator/output",
+        description="생성 산출물 디렉토리 (프로젝트 루트 기준 상대 경로)",
+    )
+
+    # ============================================================
+    # 잡 실행
+    # ============================================================
+    SSULBOX_MAX_CONCURRENT_JOBS: int = Field(
+        default=1,
+        description=(
+            "동시 실행 생성 잡 수. 영상 렌더가 API 프로세스와 CPU를 공유하므로 1을 권장. "
+            "높이면 요청 응답 지연이 커진다"
+        ),
+    )
+    SSULBOX_JOB_TIMEOUT_SECONDS: int = Field(
+        default=900,
+        description=(
+            "생성 subprocess 최대 실행 시간(초). 초과 시 kill 후 환불 처리. "
+            "실측: scenes=4/seconds=20 이 75초. 기본값 scenes=9 는 씬 수에 "
+            "선형 비례하므로 3~5분대 예상 → 900초는 약 3배 여유. "
+            "프론트 폴링 한도(30분)보다 짧아야 사용자가 먼저 포기하는 일이 없다"
+        ),
+    )
+    SSULBOX_DB_DELEGATE_TIMEOUT: int = Field(
+        default=60,
+        description=(
+            "워커 스레드가 앱 이벤트 루프에 DB 작업을 위임할 때의 대기 한도(초). "
+            "asyncmy 풀이 루프에 바인딩되므로 스레드에서 직접 쓸 수 없다"
+        ),
+    )
+
+    # ============================================================
+    # 크레딧 · 저장소 · 폴링
+    # ============================================================
+    SSULBOX_CREDITS_PER_VIDEO: int = Field(
+        default=1,
+        description="생성 1건당 차감 크레딧 (요청 시점에 선차감, 실패 시 환불)",
+    )
+    SSULBOX_BLOB_PREFIX: str = Field(
+        default="ssulbox",
+        description="Azure Blob 경로 접두. castad 영상과 저장 경로를 분리한다",
+    )
+    SSULBOX_POLL_HINT_SECONDS: int = Field(
+        default=3,
+        description="클라이언트에 알려줄 권장 폴링 간격(초). castad waitForVideoComplete 와 동일",
+    )
+
+    model_config = _base_config
+
+    @property
+    def generator_path(self) -> Path:
+        """생성 엔진 절대 경로"""
+        return PROJECT_DIR / self.SSULBOX_GENERATOR_DIR
+
+    @property
+    def output_path(self) -> Path:
+        """생성 산출물 절대 경로"""
+        return PROJECT_DIR / self.SSULBOX_OUTPUT_DIR
+
+
 prj_settings = ProjectSettings()
 cors_settings = CORSSettings()
 apikey_settings = APIKeySettings()
@@ -658,3 +742,4 @@ social_oauth_settings = SocialOAuthSettings()
 meta_conversion_settings = MetaConversionSettings()
 internal_settings = InternalSettings()
 social_upload_settings = SocialUploadSettings()
+ssulbox_settings = SsulboxSettings()

generator/animation/character/README.txt

@@ -0,0 +1,15 @@
+[캐릭터 공식 레퍼런스 폴더 — '눈만 고정']
+
+이 폴더에 고양이 왕 기준 이미지를 1장 넣어두면(예: king_ref.png),
+모든 쇼츠 영상의 고양이 왕이 '그 눈과 표정'을 그대로 따라갑니다.
+
+- 고정되는 것  : 눈 모양 / 눈동자 / 표정 (귀여운 순한 눈으로 통일)
+- 고정 안 됨   : 곤룡포 색, 관모, 포즈, 배경 → 왕별 character_sheet / 장면 프롬프트대로
+                 (즉 광해군·순종 등 왕마다 복장은 다르게 나옴)
+
+- 파일명은 자유 (폴더 안 '첫 번째' 이미지 파일을 사용. png/jpg/jpeg/webp)
+- 한 장만 두는 걸 권장 (여러 장이면 정렬상 첫 파일만 사용)
+- 빼고 싶으면 이미지를 폴더 밖으로 빼거나 폴더를 비우면 됨
+  → 그럼 예전처럼 영상마다 캐릭터를 새로 그림(눈은 EYE_STYLE 텍스트 지시로 귀엽게 유지)
+
+연결 코드: make_short.py 의 load_char_ref() / CHAR_REF_DIR / gen_image(ref_mode="eyes")

generator/animation/data/joseon_keywords_20260601_092737.csv

@@ -0,0 +1,394 @@
+대수,왕,문서제목,썰후보여부,키워드,URL
+1,태조,태조(조선),,태조(조선),https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,개요,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,생애,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),Y,이름,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,묘호(廟號)와 시호(諡號),https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,휘(諱),https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,사용한 무구,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,어궁구,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,전어도,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,화살보다 빠른 말,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,팔준마,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,직접 쓴 글과 시,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),Y,평가,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,어진,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),Y,여담,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+1,태조,태조(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/태조(조선)
+2,정종,정종(조선),,정종(조선),https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,개요,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,생애,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,선대 가계,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,배우자 / 자녀,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),Y,평가,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),Y,여담,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,정종 무인정사 배후설?,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+2,정종,정종(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/정종(조선)
+3,태종,태종(조선),,태종(조선),https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,개요,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,묘호와 시호,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,이름과 작위,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,생애,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,평가,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,일화,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,직접 쓴 글과 시,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,기타,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,외부 링크,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+3,태종,태종(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/태종(조선)
+4,세종,세종(조선),,세종(조선),https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,개요,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,생애,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,업적,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,비판과 반론,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,특이한 기록들,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,가계,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,조상,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,배우자 / 자녀,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,영릉,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,어진,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,직접 쓴 글과 시,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,여담,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),Y,어록,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,관련 단체,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+4,세종,세종(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/세종(조선)
+5,문종,문종(조선),,문종(조선),https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,개요,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,생애,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),Y,평가,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,가계,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,조상,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,배우자 / 자녀,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,직접 쓴 글과 시,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),Y,기타,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,드라마,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,영화,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,소설,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,게임,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+5,문종,문종(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/문종(조선)
+6,단종,단종(조선),,단종(조선),https://namu.wiki/w/단종(조선)
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+6,단종,단종(조선),,배우자,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,직접 쓴 글과 시,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,어진,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),Y,대중매체,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,만화,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,연극,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,영화,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,드라마,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,다큐멘터리,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,TV조선왕조실록,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,고운님 여의옵고,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,EBS 특집 다큐멘터리,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,MBC 다큐프라임,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,역사스페셜 시간여행자,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,소설,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),Y,여담,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+6,단종,단종(조선),,둘러보기,https://namu.wiki/w/단종(조선)
+7,세조,세조(조선),,세조(조선),https://namu.wiki/w/세조(조선)
+7,세조,세조(조선),,개요,https://namu.wiki/w/세조(조선)
+7,세조,세조(조선),,생애,https://namu.wiki/w/세조(조선)
+7,세조,세조(조선),Y,평가,https://namu.wiki/w/세조(조선)
+7,세조,세조(조선),,어진,https://namu.wiki/w/세조(조선)
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+22,정조,정조(조선),,과인은 사도세자의 아들이다?,https://namu.wiki/w/정조(조선)
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+24,헌종,헌종(조선),,관련 문서,https://namu.wiki/w/헌종(조선)
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generator/animation/gen.py

@@ -0,0 +1,294 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+animation 생성 단계 (나레이션 + 스토리보드) — 병합본
+==================================================================
+조선왕 '썰' CSV → ① 병맛 마케팅 나레이션 ② 장면 분할 스토리보드 를 한 파일에 모음.
+(이전 gen_narration.py + gen_storyboard.py 를 main.py 가 한 모듈로 쓰도록 합침.)
+scraper.py 가 만든 joseon_keywords_*.csv 를 입력으로 한다.
+
+  · 나레이션:  latest_csv / load_rows / pick_seed / generate
+  · 스토리보드: clamp_scenes / make_storyboard
+
+구조: 훅 → 썰 전개(역사 + 병맛 과장) → 어거지 전환 → 마케팅 + CTA → 장면별 분할(자막+그림 프롬프트).
+"""
+
+import csv
+import json
+import random
+import re
+import sys
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+
+HERE = Path(__file__).parent
+DATA_DIR = HERE / "data"          # 조선왕 일화 CSV(선행 데이터). ★ output/ 이 아님 — 거긴 출력물(mp4)만.
+DEFAULT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+# 자막 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 없는 이모지·기호(😊▼★♥ 등)는 화면에서 □ 로 깨진다 → 제거.
+_TYPO = {"…": "...", "‘": "'", "’": "'", "“": '"',
+         "”": '"', "·": " ", "～": "~", "〜": "~"}
+# 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 확실히 있는 것 = 한글 음절·자모(ㅋㅋ ㅠㅠ) + ASCII 인쇄문자. 그 외(이모지·…·특수기호)는 제거.
+_KEEP_RE = re.compile(r"[^가-힣ㄱ-ㅣ\x20-\x7E]")
+
+
+def _no_emoji(s):
+    s = s or ""
+    for _k, _v in _TYPO.items():
+        s = s.replace(_k, _v)
+    return re.sub(r"  +", " ", _KEEP_RE.sub("", s)).strip()
+
+
+# ============================== ① 나레이션 (조선왕 썰 → 병맛 대본) ==============================
+
+def latest_csv() -> Path:
+    files = sorted(DATA_DIR.glob("joseon_keywords_*.csv"))
+    if not files:
+        sys.exit("[!] animation/data/ 에 joseon_keywords_*.csv 가 없음. 먼저 'python scraper.py' 실행.")
+    return files[-1]
+
+
+def load_rows(csv_path: Path):
+    """CSV → [{order, king, doc, is_anecdote, keyword, url}, ...]"""
+    rows = []
+    with csv_path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        r = csv.reader(f)
+        next(r, None)  # 헤더 스킵
+        for line in r:
+            if len(line) < 6:
+                continue
+            order, king, doc, anec, kw, url = line[:6]
+            rows.append({
+                "order": int(order) if order.isdigit() else 0,
+                "king": king, "doc": doc,
+                "is_anecdote": anec.strip().upper() == "Y",
+                "keyword": kw, "url": url,
+            })
+    return rows
+
+
+def pick_seed(rows, king=None, keyword=None, prefer_anecdote=True):
+    """대본의 씨앗이 될 (왕, 썰키워드) 한 건 선택."""
+    cand = rows
+    if king:
+        cand = [r for r in cand if r["king"] == king]
+        if not cand:
+            kings = sorted({r["king"] for r in rows})
+            sys.exit(f"[!] '{king}' 없음. 가능: {', '.join(kings)}")
+    if keyword:
+        kw_match = [r for r in cand if keyword in r["keyword"]]
+        if not kw_match:
+            sys.exit(f"[!] '{keyword}' 키워드가 {king or '전체'}에 없음.")
+        return random.choice(kw_match)
+    if prefer_anecdote:
+        anec = [r for r in cand if r["is_anecdote"]]
+        if anec:
+            cand = anec
+    return random.choice(cand)
+
+
+NARR_SYSTEM = """\
+너는 한국 숏폼(쇼츠/릴스) 전문 카피라이터다. '병맛(어이없고 황당하지만 묘하게 중독성 있는)' 유머 톤으로,
+조선 왕들의 역사 '썰'을 풀다가 마지막에 자연스러운 척 억지로 광고로 갈아타는 {seconds}초 나레이션 대본을 쓴다.
+
+[톤 규칙]
+- 구어체 반말 나레이션. TTS(AI 음성)가 읽을 것을 전제로, 문장은 짧고 리듬감 있게.
+- 진지하게 시작했다가 갑자기 헛소리로 빠지는 낙차가 핵심. "근데", "그래서", "참고로" 같은 접속사로 능청스럽게 전환.
+- 역사적 사실(왕 이름, 사건 키워드)은 최소한의 뼈대로만 쓰고, 디테일은 과장·왜곡해서 웃기게 채운다.
+  단, 시청자가 '진짜 역사'와 '드립'을 구분 못 할 정도로 거짓 정보를 사실처럼 단정하진 마라(가벼운 드립 신호 유지).
+- 욕설·혐오·정치 비방 금지. 누구나 웃을 수 있는 선.
+
+[구조] (반드시 이 4단)
+1) hook   : 3초 안에 스크롤 멈추게 하는 한 방. 질문/충격/궁금증.
+2) story  : 썰 본문. 역사로 시작해 점점 병맛으로 과열. 광고로 넘어갈 '연결고리'를 은근히 심어둔다.
+3) pivot  : "근데 알고 보니/그래서/요즘 같으면…" 식으로 광고로 억지 전환. 이 억지스러움 자체가 개그.
+4) cta    : 광고 대상의 핵심 셀링포인트 + 행동유도 한 줄.
+
+[분량]
+- 한국어 나레이션 기준 약 {seconds}초 분량 = {lo}~{hi}자. full_narration 은 반드시 이 글자수 범위로.
+- 이 범위를 넘기지 마라. 너무 길면 TTS가 빨라져 병맛이 죽고 영상도 길어진다. 간결하게.
+
+[SNS 캡션] (sns_caption 필드 — 유튜브/인스타/틱톡에 그대로 붙여넣을 업로드 설명)
+- 아래 '형식'을 지켜라. 이모지를 적극 사용(나레이션과 달리 캡션은 이모지 OK). 줄바꿈으로 구분.
+- 형식:
+    1) 첫 줄: 후킹 카피 한 줄 (예: "세종대왕이 사실 OO 단골이었다는 썰 풉니다.")
+    2) 본문 1~2줄: 조선왕 썰 ↔ 가게를 잇는 재밌는 소개 (이모지 곁들여)
+    3) 셀링 한 줄: 왕이 반할 식으로 가게 핵심 (예: "세종도 반할 OO시장 숨은 맛집 'OOO' 🍲")
+    4) 📍 가게명 (위치)            ← 가게명/위치 모르면 이 줄 생략
+    5) 🔥 대표 메뉴·포인트 나열        ← 모르면 생략
+    6) 👉 방문 팁 또는 행동유도 한 줄
+    7) 마지막 줄: 해시태그 나열. #조선왕 #역사썰 을 앞에 두고, 가게·지역·메뉴·병맛 태그 + #shorts #AIO2O 로 끝.
+- 가게 정보(이름·위치·메뉴)는 '마케팅 대상' 텍스트에서 뽑아라. 없으면 그 줄은 자연스럽게 빼라(억지로 지어내지 마라).
+
+[출력]
+- 반드시 지정된 JSON 스키마로만 응답. 설명/사족 금지.
+- full_narration 은 hook+story+pivot+cta 를 자연스럽게 이어붙인 '읽는 그대로의' 최종 나레이션.
+- sns_caption 은 위 [SNS 캡션] 형식대로. title 에는 해시태그를 넣지 말 것(태그는 hashtags·sns_caption 에만).
+"""
+
+NARR_USER = """\
+[이번 쇼츠 소재]
+- 왕: {king} ({doc})
+- 썰 키워드: "{keyword}"
+- 참고 출처: {url}
+
+[마케팅 대상 (마지막에 이걸로 갈아타기)]
+- 가게명: {store}
+- 소개/키워드: {product}
+
+위 '썰 키워드'에서 출발해, 병맛으로 풀다가 마지막에 '마케팅 대상'으로 억지 전환하는
+{seconds}초 쇼츠 나레이션을 만들어라. 썰 키워드가 빈약하면 그 왕의 유명한 일화로 살을 붙여도 된다.
+"""
+
+NARR_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "title": {"type": "string", "description": "쇼츠 제목/썸네일 문구 (짧고 자극적). 해시태그(#…)를 넣지 말 것 — 태그는 hashtags 필드에만."},
+        "hook": {"type": "string"},
+        "story": {"type": "string"},
+        "pivot": {"type": "string"},
+        "cta": {"type": "string"},
+        "full_narration": {"type": "string", "description": "TTS가 읽을 최종 나레이션 전문"},
+        "estimated_seconds": {"type": "integer"},
+        "hashtags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
+        "sns_caption": {"type": "string", "description": "SNS 업로드용 설명 전문([SNS 캡션] 형식, 이모지·해시태그 포함)"},
+    },
+    "required": ["title", "hook", "story", "pivot", "cta", "full_narration", "sns_caption"],
+}
+
+
+def generate(client, model, seed, product, seconds, store=""):
+    """조선왕 썰 + 마케팅 대상 → 병맛 나레이션 dict (Gemini)."""
+    # 글자수를 목표 길이에 비례시킨다(한국어 나레이션 ≒ 초당 5.4~6.4자). 60초면 ≒324~384자.
+    lo, hi = round(seconds * 5.4), round(seconds * 6.4)
+    user = NARR_USER.format(
+        king=seed["king"], doc=seed["doc"],
+        keyword=seed["keyword"], url=seed["url"], product=product,
+        store=(store or "(가게명 미상 — 소개 텍스트에서 유추)"), seconds=seconds,
+    )
+    sys_prompt = NARR_SYSTEM.format(seconds=seconds, lo=lo, hi=hi)
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=user,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=sys_prompt,
+            temperature=1.1,                 # 병맛 = 약간 높은 창의성
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=NARR_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    data = json.loads(resp.text)
+    data["full_narration"] = _no_emoji(data.get("full_narration", ""))   # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+    data["_seed"] = {"king": seed["king"], "keyword": seed["keyword"], "url": seed["url"]}
+    data["_product"] = product
+    return data
+
+
+# ============================== ② 스토리보드 (나레이션 → 장면 분할) ==============================
+
+SB_SYSTEM = """\
+너는 숏폼 영상 디렉터다. 주어진 '병맛 한국사 마케팅 나레이션'을 세로 쇼츠용 스토리보드로 쪼갠다.
+
+[핵심 규칙]
+- narration 필드에는 받은 나레이션 '원문을 그대로' 잘라 담아라. 절대 다시 쓰거나 요약하지 마라.
+  (이 텍스트가 그대로 TTS 음성이 되므로, 모든 장면 narration 을 이으면 원본과 100% 같아야 한다.)
+- 장면 수는 아래 '목표 장면 수'에 맞춰라. 한 장면 narration 이 너무 길어지지 않게(자막 한두 줄) 적당히 끊어 담아라.
+- caption: 화면에 띄울 굵은 자막. 짧고 임팩트 있게(최대 18자). narration 의 핵심을 뽑되 드립 살려서.
+- image_prompt: 그 장면 그림을 그릴 영어 프롬프트. character_sheet 와 style_guide 를 항상 전제로,
+  '이 장면에서 캐릭터가 뭘 하는지'를 구체적으로. (예: the cat king sweating while supervising palace construction)
+  ★ 절대 그림 안에 '글자/간판 글씨/메뉴판 글자/브랜드명 텍스트'를 그리도록 요구하지 마라.
+    (AI가 한글을 깨진 글자로 그린다.) 간판·현수막·메뉴판이 등장해도 'blank sign with no text'처럼
+    글자 없는 상태로 묘사하라. 가게 이름 등 텍스트는 영상 자막에서 따로 넣는다.
+  ★ 감정이 강한 장면(웃음/울음/졸림/한숨/장난/좌절 등)에서는 눈 표정도 영어로 적어라
+    (예: eyes squeezed shut while laughing, sleepy half-closed eyes, a playful wink,
+    teary closed eyes). 평범한 장면은 굳이 눈을 적지 말고 뜬 눈(기본)으로 두면 된다.
+    → 그래야 컷마다 눈 표정이 다양해진다.
+
+[전역 설정]
+- character_sheet: 이 영상에 일관되게 등장할 주인공 캐릭터를 영어로 정의. 한국사 인물을 '귀여운 통통한 고양이'로 의인화.
+  복식/색/특징을 못박아 컷마다 동일하게. (예: a chubby cute cat as Joseon King Gwanghaegun, wearing red royal gonryongpo robe and black ikseongwan hat, round face)
+  ★ 눈 그림체: 눈을 떴을 때는 large round eyes with big round solid black pupils and a small
+    soft white highlight, gentle innocent look (귀엽고 둥근 눈)으로 통일. 단 이 '그림체'만 유지하고,
+    장면 감정에 따라 눈을 감거나(eyes closed) 실눈(squint)·윙크·졸린 눈 등 표정은 바꿔도 된다.
+    절대 날카롭거나 찢어진/화난/매서운/사실적인 맹수 눈은 금지.
+- style_guide: 그림 스타일을 영어로. 한국 웹툰풍 플랫 일러스트, 굵은 외곽선, 따뜻한 색, 단순 배경, 세로 9:16.
+
+[출력] 지정된 JSON 스키마로만.
+"""
+
+SB_USER = """\
+[마케팅 대상] {product}
+[소재 왕] {king}
+[목표 장면 수] 약 {scenes}개
+
+[나레이션 원문 — 이걸 그대로 잘라서 narration 필드에 담아라]
+{narration}
+"""
+
+SB_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "character_sheet": {"type": "string"},
+        "style_guide": {"type": "string"},
+        "scenes": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "narration": {"type": "string"},
+                    "caption": {"type": "string"},
+                    "image_prompt": {"type": "string"},
+                },
+                "required": ["narration", "caption", "image_prompt"],
+            },
+        },
+    },
+    "required": ["character_sheet", "style_guide", "scenes"],
+}
+
+
+def clamp_scenes(scene_list, target):
+    """장면 수가 target 보다 많으면, 가장 짧은 인접쌍을 병합해 target 개까지 줄인다.
+    narration 은 순서대로 보존된다(분할은 하지 않는다)."""
+    def clen(s):
+        return len(s.get("narration", "").strip())
+
+    while len(scene_list) > target:
+        # 합쳤을 때 가장 짧아지는 인접쌍을 골라 병합
+        i = min(range(len(scene_list) - 1),
+                key=lambda k: clen(scene_list[k]) + clen(scene_list[k + 1]))
+        base = dict(scene_list[i + 1])      # 이웃(뒤 컷)의 caption/image_prompt 유지
+        a, b = scene_list[i].get("narration", "").strip(), scene_list[i + 1].get("narration", "").strip()
+        base["narration"] = (a + " " + b).strip()
+        scene_list[i:i + 2] = [base]
+    return scene_list
+
+
+def make_storyboard(client, model, narration, product, king, scenes=8) -> dict:
+    """나레이션 → 스토리보드 dict (Gemini)."""
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=SB_USER.format(product=product, king=king,
+                                scenes=scenes, narration=narration),
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=SB_SYSTEM,
+            temperature=0.8,
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=SB_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    sb = json.loads(resp.text)
+    # 모델이 '목표 장면 수'를 채우려고 narration 이 빈 장면(닫는 CTA 컷 등)을 끼워넣을 때가 있다.
+    #   이 파이프라인은 narration 을 TTS·자막으로 쓰므로 빈 장면은 의미가 없고,
+    #   빈 텍스트를 TTS 에 넣으면 빈 응답을 반복하다 죽는다 → 생성 단계에서 미리 제거.
+    raw = sb.get("scenes", [])
+    kept = [s for s in raw if s.get("narration", "").strip()]
+    if len(kept) < len(raw):
+        print(f"[i] 빈 나레이션 장면 {len(raw) - len(kept)}개 제거")
+    sb["scenes"] = clamp_scenes(kept, scenes)   # 장면이 목표보다 많으면 병합해 맞춤
+    for sc in sb["scenes"]:                      # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+        sc["narration"] = _no_emoji(sc.get("narration", ""))
+        sc["caption"] = _no_emoji(sc.get("caption", ""))
+    sb["_product"] = product
+    sb["_king"] = king
+    return sb

generator/animation/main.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+키워드 → 병맛 한국사 마케팅 쇼츠 (완전 자동, 원커맨드)
+==========================================================
+
+마케팅하고 싶은 대상을 '자유로운 키워드/문장'으로 주면:
+  1) 랜덤으로 조선왕 '썰' 매칭
+  2) Gemini 로 병맛 마케팅 나레이션 생성
+  3) 장면 분할(스토리보드)
+  4) 장면별 이미지 + 음성 생성
+  5) Ken Burns + 자막(맨 위) + 음성 합성 → 세로 mp4
+  6) 한 작업의 결과(나레이션·스토리보드·이미지·음성·mp4)는
+     모두 output/<작업폴더>/ 안에만 저장. 완성 후 중간 파일(assets)은 자동 삭제.
+
+선행: namu_joseon_scraper.py 로 만든 output/joseon_keywords_*.csv 가 있어야 함.
+API 키: GEMINI_API_KEY 환경변수 (또는 --api-key). 이미지 생성은 결제 활성화 필요.
+
+★ 실행 (Shorts 폴더 안에서, 키워드는 자유롭게):
+    python auto_short.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 평창 숲속 1박 12만원
+    python auto_short.py "강원도 평창 '왕의휴식' 감성 펜션, 객실 노천탕, 1박 12만원"
+    python auto_short.py 배달앱 왕의밥상 --label 왕의밥상
+
+옵션:
+    --label 왕의휴식     결과 폴더 이름에 쓸 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)
+    --king 광해군        특정 왕 고정 (기본: 랜덤)
+    --scenes 12          장면 수=이미지 수 (기본 12)
+    --seconds 45         목표 길이 초 (기본 45)
+    --voice Puck         TTS 목소리
+    --keep               중간 파일(assets) 삭제하지 않고 보존
+"""
+
+import argparse
+import json
+import os
+import re
+import shutil
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+if hasattr(sys.stdout, "reconfigure"):
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
+
+from google import genai
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))  # 공유 모듈(naver.py, media.py)
+
+import gen                       # 나레이션 + 스토리보드 생성(병합: 이전 gen_narration + gen_storyboard)
+import render as MS              # animation 영상합성 엔진(이전 make_short.py)
+import naver as NV               # 공유 네이버 크롤러/브리핑/사진 선별
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation/
+TEXT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+
+def safe_name(s: str) -> str:
+    s = re.sub(r"[^\w가-힣]+", "_", s).strip("_")
+    return s[:30] or "short"
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(
+        description="키워드 또는 네이버 링크 → 병맛 한국사 쇼츠 (완전 자동)",
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="예) python main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 1박 12만원\n"
+               "    python main.py https://naver.me/xxxx   (링크만 — AI브리핑 자동 키워드화)",
+    )
+    # 마케팅 대상: 자유 키워드(여러 단어/문장) 또는 네이버 링크(섞어 써도 됨)
+    ap.add_argument("keywords", nargs="*",
+                    help="마케팅 대상 키워드/문장, 또는 네이버 링크 (--link 없이 링크만 줘도 됨)")
+    # 결과 폴더 라벨
+    ap.add_argument("--label", help="결과 폴더 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)")
+    # 생성 옵션
+    ap.add_argument("--king", help="특정 왕 고정 (기본: 랜덤)")
+    ap.add_argument("--scenes", type=int, default=12, help="장면 수=이미지 수 (기본 12)")
+    ap.add_argument("--seconds", type=int, default=45, help="목표 길이(초) (기본 45)")
+    ap.add_argument("--voice", default=MS.TTS_VOICE, help=f"TTS 목소리 (기본 {MS.TTS_VOICE})")
+    ap.add_argument("--keep", action="store_true", help="중간 파일(assets) 보존")
+    ap.add_argument("--csv", help="썰 CSV 경로 (기본: output/ 최신)")
+    # 실제 사진(가게/메뉴판) 섞기 + 마지막 링크 카드
+    ap.add_argument("--images", default="load_image",
+                    help="실제 사진 폴더. 가게 이름만 줘도 load_image/<가게>/ 를 찾음 "
+                         "(예: --images 연산골막국수). 비었으면 전부 AI")
+    ap.add_argument("--max-real", type=int, default=0,
+                    help="실제 사진으로 채울 최대 장면 수 (기본 0=폴더 사진 전부, 장면 수 한도 내)")
+    ap.add_argument("--real-scenes",
+                    help="실제 사진 깔 장면 번호 1-based, 콤마구분 (예: 5,6,7). 주면 내용매칭 대신 수동")
+    ap.add_argument("--no-match", action="store_true",
+                    help="실제 사진 내용 자동매칭(Gemini 비전) 끄고 위치 기반(뒤쪽 장면)으로")
+    ap.add_argument("--photos", type=int, default=4,
+                    help="네이버 사진탭에서 자동 선별할 공식사진 수 (기본 4, --link 줄 때)")
+    ap.add_argument("--no-photos", action="store_true",
+                    help="네이버 사진 자동 수집 끄기 (전부 AI 그림으로)")
+    ap.add_argument("--link", help="맨 마지막 화면에 띄울 링크/문구 (예: naver.me/xxxx)")
+    ap.add_argument("--link-seconds", type=float, default=3.0, help="링크 카드 길이(초)")
+    ap.add_argument("--store", help="링크 카드에 함께 띄울 가게 이름 (기본: 키워드 첫 부분 자동)")
+    ap.add_argument("--cta", default=MS.LINK_CTA, help=f"링크 카드 안내문구 (기본: '{MS.LINK_CTA}')")
+    ap.add_argument("--img-model", default=MS.IMG_MODEL,
+                    help=f"이미지 생성 모델 (기본 {MS.IMG_MODEL}). 글자 또렷하게: gemini-3.1-flash-image / gemini-3-pro-image")
+    ap.add_argument("--allow-text", action="store_true",
+                    help="그림 안 글자 금지 해제 (신형 모델로 간판에 진짜 이름 넣고 싶을 때)")
+    # 컷편집 느낌 (말 빠르게 + 컷 사이 침묵 제거 → 분량 ↓)
+    ap.add_argument("--speed", type=float, default=1.3,
+                    help="말 속도 배율 (기본 1.3=30%% 빠르게, 음정 유지). 1.0=원본")
+    ap.add_argument("--no-trim", action="store_true",
+                    help="컷 앞뒤 침묵 제거 끄기 (기본은 제거해 컷을 타이트하게)")
+    ap.add_argument("--tail", type=float, default=0.0,
+                    help="각 컷 말 끝난 뒤 여운(초). 기본 0=말 끝나자마자 다음 컷. 여유 주려면 0.1~0.2")
+    ap.add_argument("--workers", type=int, default=4,
+                    help="이미지·음성 동시 생성 수 (기본 4). 높이면 빠르지만 API 속도제한 주의")
+    ap.add_argument("--bgm",
+                    help="배경음악(병맛 BGM) 파일 또는 폴더. 폴더면 무작위 1곡. "
+                         "기본: bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 사용. "
+                         "특정 곡 고정하려면 --bgm 파일명. BGM 끄려면 --bgm none")
+    ap.add_argument("--bgm-volume", type=float, default=0.3,
+                    help="BGM 볼륨 0~1 (기본 0.3). 나레이션 안 묻히게 조절")
+    ap.add_argument("--api-key")
+    args = ap.parse_args()
+
+    # --link 안 써도 됨: 위치 인자에 네이버 링크가 섞여 있으면 그걸 링크로 빼낸다
+    #   (narration/kakao 처럼 `python main.py https://naver.me/xxxx` 만으로 실행 가능)
+    if not args.link:
+        link_tok = next((k for k in args.keywords if NV.looks_like_naver_place(k)), None)
+        if link_tok:
+            args.link = link_tok
+            args.keywords = [k for k in args.keywords if k != link_tok]
+
+    product = " ".join(args.keywords).strip()
+    # 키워드를 안 줬는데 --link 가 네이버 플레이스면 → AI 브리핑을 긁어와 마케팅 키워드로 사용
+    brief_store = None
+    if not product and NV.looks_like_naver_place(args.link or ""):
+        print("■ 키워드 없음 → 네이버 AI 브리핑 자동 수집...")
+        try:
+            brief_store, bullets, _cat = NV.fetch_briefing(args.link)   # 업종(cat)은 animation 미사용
+        except Exception as e:
+            sys.exit(f"[!] AI 브리핑 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+        if not bullets:
+            # AI 브리핑이 없으면 → 방문자 리뷰를 '더보기'까지 펼쳐 긁은 뒤 Gemini 로 요약(브리핑 대체)
+            print(f"■ '{brief_store or '이 가게'}' AI 브리핑 없음 → 방문자 리뷰 크롤링 후 요약...")
+            _key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+            if not _key:
+                sys.exit("[!] 리뷰 요약에 API 키 필요. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+            try:
+                rstore, reviews = NV.fetch_reviews(args.link, max_reviews=30)
+            except Exception as e:
+                sys.exit(f"[!] 리뷰 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+            if rstore and not brief_store:
+                brief_store = rstore
+            bullets = NV.summarize_reviews(genai.Client(api_key=_key), brief_store, reviews)
+            if not bullets:
+                sys.exit(f"[!] '{brief_store or '이 가게'}'는 AI 브리핑도 리뷰도 못 얻었어요. "
+                         "키워드를 직접 주거나 다른 링크를 쓰세요.")
+            print(f"■ 리뷰 {len(reviews)}개 수집 → 요약 {len(bullets)}줄 (브리핑 대체)")
+        product = " ".join(bullets)
+        print(f"■ 가게: {brief_store or '?'} / 소재 {len(bullets)}줄 → 키워드로 사용")
+        for b in bullets:
+            print(f"   • {b}")
+    if not product:
+        sys.exit("[!] 마케팅 키워드가 필요해. 예: python auto_short.py 감성 펜션 ... "
+                 "또는 --link 에 네이버 가게 링크(AI 브리핑 자동 수집).")
+
+    api_key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+    if not api_key:
+        sys.exit("[!] API 키 없음. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+
+    csv_path = Path(args.csv) if args.csv else gen.latest_csv()
+    rows = gen.load_rows(csv_path)
+
+    client = genai.Client(api_key=api_key)
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    # 네이버 링크 주고 사진 폴더를 직접 안 줬으면 → 사진탭 공식사진을 자동 수집·선별
+    if (not args.no_photos and NV.looks_like_naver_place(args.link or "")
+            and args.images == "load_image"):
+        store_for_dir = (brief_store or args.store or args.label
+                         or " ".join(args.keywords[:2]) or "naver_store")
+        photo_dir = HERE / "load_image" / safe_name(store_for_dir)
+        existing = [p for p in photo_dir.glob("*.jpg")] if photo_dir.exists() else []
+        if existing:
+            print(f"■ 사진 캐시 재사용: {photo_dir} ({len(existing)}장)")
+            args.images = safe_name(store_for_dir)
+        else:
+            print(f"■ 네이버 사진탭 → 공식사진 {args.photos}장 자동 수집·선별...")
+            try:
+                _, finals = NV.fetch_and_select(args.link, photo_dir,
+                                                n=args.photos, client=client)
+                if finals:
+                    args.images = safe_name(store_for_dir)
+                    print(f"■ 사진 {len(finals)}장 준비 → {photo_dir}")
+                else:
+                    print("■ 공식사진을 못 받았어요 → 전부 AI 그림으로 진행")
+            except Exception as e:
+                print(f"■ 사진 수집 실패({type(e).__name__}) → 전부 AI 그림으로 진행")
+
+    # 이 작업 전용 폴더 (모든 산출물은 여기 안에만)
+    label = args.label or " ".join(args.keywords[:3]) or brief_store or product[:20]
+    stem = f"{safe_name(label)}_{ts}"
+    job_dir = OUT_DIR / stem
+    job_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 1) 랜덤(또는 지정) 왕 썰 매칭
+    seed = gen.pick_seed(rows, king=args.king)
+    print(f"■ 작업 폴더   : {job_dir}")
+    print(f"■ 마케팅 대상 : {product}")
+    print(f"■ 매칭된 썰   : {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n")
+
+    # 2) 병맛 나레이션
+    print("[1/4] 나레이션 생성...")
+    store_name = brief_store or getattr(args, "store", None) or label
+    narr = gen.generate(client, TEXT_MODEL, seed, product, args.seconds, store=store_name)
+    # 제목엔 해시태그가 들어갈 이유가 없다 — LLM 이 끼워넣은 '#태그' 토큰 제거(태그는 hashtags 필드에만).
+    narr["title"] = re.sub(r"\s*#\S+", "", narr.get("title", "")).strip()
+    (job_dir / "narration.json").write_text(
+        json.dumps(narr, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    # 사람이 바로 읽는 나레이션 '가사' 텍스트 (제목 + 본문 + 해시태그)
+    lyric = (f"[제목] {narr.get('title','')}\n"
+             f"[소재] {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n"
+             f"[마케팅] {product}\n"
+             f"{'-'*40}\n"
+             f"{narr.get('full_narration','')}\n")
+    if narr.get("hashtags"):
+        lyric += f"\n{' '.join(narr['hashtags'])}\n"
+    (job_dir / "narration.txt").write_text(lyric, encoding="utf-8")
+    # SNS 업로드용 캡션(이모지·해시태그 포함) — content_sync/finalize 가 읽어 Content.caption 에 저장.
+    caption = (narr.get("sns_caption") or "").strip()
+    if caption:
+        (job_dir / "caption.txt").write_text(caption, encoding="utf-8")
+    print(f"      \"{narr['title']}\" ({len(narr['full_narration'])}자)")
+
+    # 3) 스토리보드(장면 분할)
+    print("[2/4] 스토리보드 분할...")
+    sb = gen.make_storyboard(client, TEXT_MODEL, narr["full_narration"],
+                            product, seed["king"], scenes=args.scenes)
+    (job_dir / "storyboard.json").write_text(
+        json.dumps(sb, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    print(f"      장면 {len(sb['scenes'])}개")
+
+    # 4) 이미지 + 음성 + 영상 합성 (assets·mp4 모두 job_dir 안)
+    #    실제 사진(가게/메뉴판)을 내용 맞는 장면에 AI 배경과 합성, 마지막에 링크 카드 추가
+    real_images, real_scenes = MS.resolve_real_images(args.images, args.real_scenes)
+    if not real_images:
+        print(f"■ 실제 사진   : 없음 ('{args.images}' 폴더 비었거나 없음) → 전부 AI")
+    # --bgm 안 줘도 bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 1곡 사용
+    bgm = MS.resolve_bgm(args.bgm or "bgm")
+    _off = str(args.bgm or "").strip().lower() in ("none", "off", "no")
+    if args.bgm and not _off and not bgm:
+        print(f"■ BGM '{args.bgm}' 를 못 찾음 → BGM 없이 진행")
+    elif bgm:
+        print(f"■ BGM        : {bgm.name} (bgm/ 무작위)")
+    print("[3/4] 이미지·음성 생성...")
+    store = args.store or brief_store or product.split(",")[0].strip() or None
+    out_mp4 = MS.produce(client, sb, stem, workdir=job_dir, voice=args.voice, force=False,
+                         real_images=real_images, real_scenes=real_scenes,
+                         max_real=args.max_real, match_content=not args.no_match,
+                         link=args.link, link_seconds=args.link_seconds, store=store, cta=args.cta,
+                         img_model=args.img_model, allow_text=args.allow_text,
+                         speed=args.speed, trim_silence=not args.no_trim, tail=args.tail,
+                         workers=args.workers, bgm=bgm, bgm_volume=args.bgm_volume)
+
+    # 5) 중간 파일 정리: assets/ + 기계용 json 삭제. 결과 mp4 와 narration.txt(제목/해시태그)만 남김.
+    if not args.keep and out_mp4.exists() and out_mp4.stat().st_size > 0:
+        shutil.rmtree(job_dir / "assets", ignore_errors=True)
+        for junk in ("narration.json", "storyboard.json"):
+            (job_dir / junk).unlink(missing_ok=True)
+        print("      중간 파일(assets·json) 삭제 완료 — mp4 + narration.txt 만 보존")
+
+    print(f"\n✅ 완성: {out_mp4}")
+    print(f"   {seed['king']} 썰 · {product}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

generator/animation/render.py

@@ -0,0 +1,970 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+스토리보드 → 완성 쇼츠 영상(mp4) 조립  [A방식: 정지 일러스트 + 모션]
+=====================================================================
+
+gen_storyboard.py 가 만든 스토리보드를 받아 장면별로:
+  1) Gemini 이미지로 일러스트 생성 (캐릭터 일관성 = 1번 컷을 레퍼런스로 물림)
+  2) Gemini TTS 로 그 장면 나레이션 음성 생성 (장면 길이 = 음성 길이)
+  3) ffmpeg 로 Ken Burns(zoompan 줌) + 자막(PNG 오버레이) + 음성 합성 → 세로 1080x1920 mp4
+     (Intel QSV 하드웨어 인코딩 자동 사용, 없으면 libx264 ultrafast)
+
+이미지/음성은 output/ 에 장면별로 캐싱한다. 재실행 시 이미 있으면 재사용(재과금 X).
+다시 그리고 싶으면 --force.
+
+설치: pip install google-genai pillow imageio-ffmpeg   (moviepy 불필요 — ffmpeg 직접 렌더)
+실행:
+    python make_short.py                          # 최신 *_storyboard.json
+    python make_short.py --storyboard output/xxx_storyboard.json --voice Puck
+    python make_short.py --force                  # 이미지/음성 새로 생성
+"""
+
+import json
+import re
+import shutil
+import subprocess
+import sys
+import time
+import wave
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+from PIL import Image
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+import media as MU
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation/
+W, H = 1080, 1920                       # 세로 쇼츠
+BAND_RATIO = 0.18                       # 상단 흰 자막 밴드 높이 비율(그림은 그 아래, 안 가림)
+NARR_SIZE = 48                          # 나레이션 자막 기본 글자 크기(밴드에 안 들어가면 자동 축소)
+NARR_MIN_SIZE = 30                      # 자동 축소 하한(이보다 작아지진 않음)
+BRAND_TITLE = "썰박스"         # 상단 밴드 제목(옆에 '×' + AI O2O 로고 결합)
+BRAND_LOGO = str(Path(__file__).parent / "fonts" / "brand_logo.png")  # 제목 옆 AI O2O 로고(흰배경·검정)
+IMG_MODEL = "gemini-2.5-flash-image"
+VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"          # 실제 사진 내용 분석 + 장면 매칭용
+TTS_MODEL = "gemini-2.5-pro-preview-tts"   # 최상위 TTS(발음 품질 우선). 저렴하게: gemini-3.1-flash-tts-preview
+TTS_VOICE = "Puck"
+TTS_STYLE = ("다음 한 문장을 한국 숏폼 병맛 나레이션처럼 신나고 빠르게, "
+             "능청스럽게 약간 오버해서 읽어줘:")
+# 한글 자막용 폰트 — 둥글둥글 B급 느낌의 '주아체'. per-engine fonts/ 우선, 없으면 상위 공유(generator/fonts).
+def _find_font(name):
+    for c in (HERE / "fonts" / name, HERE.parent / "fonts" / name):
+        if c.exists():
+            return str(c)
+    return str(HERE / "fonts" / name)
+FONT = _find_font("Jua-Regular.ttf")
+FONT_FALLBACK = r"C:\Windows\Fonts\malgunbd.ttf"
+# 상단 제목('썰록') 전용 폰트 — 조선 느낌 명조(송명체). 자막과 일부러 다르게.
+TITLE_FONT = _find_font("SongMyung-Regular.ttf")
+TITLE_SIZE = 58
+
+# AI 이미지 모델은 글자(특히 한글)를 제대로 못 그려 간판/메뉴 글씨가 깨진다.
+# → 모든 이미지 생성에서 '글자 자체를 그리지 말라'고 강하게 지시. (가게 이름은 자막/카드로 표기)
+NO_TEXT = (" CRITICAL: Render NO text of any kind in the image — no letters, words, numbers, "
+           "Korean hangul, logos, or signage text. Keep every sign, banner, board and menu "
+           "completely BLANK with no writing on them.")
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 데이터
+IMG_EXTS = (".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp")
+
+
+def resolve_real_images(images_dir, real_scenes_arg):
+    """--images 값 → 정렬된 실제 사진 경로 리스트, --real-scenes → 정수 리스트.
+
+    images_dir 해석 순서 (가게마다 load_image/<가게>/ 로 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 절대경로면 그대로
+      2) 상대경로/이름이면  HERE/<값>      (예: load_image/연산골막국수)
+      3) 그래도 없으면      HERE/load_image/<값>   (예: --images 연산골막국수)
+    가장 먼저 '이미지가 들어있는' 폴더를 채택. 없으면 빈 리스트.
+    """
+    real_images, used = [], None
+    if images_dir:
+        d = Path(images_dir)
+        candidates = [d] if d.is_absolute() else [HERE / d, HERE / "load_image" / d]
+        for c in candidates:
+            if c.exists() and c.is_dir():
+                imgs = sorted(p for p in c.iterdir() if p.suffix.lower() in IMG_EXTS)
+                if imgs:
+                    real_images, used = imgs, c
+                    break
+    if used:
+        print(f"■ 실제 사진 폴더: {used}  ({len(real_images)}장)")
+    real_scenes = None
+    if real_scenes_arg:
+        real_scenes = [int(x) for x in re.split(r"[,\s]+", str(real_scenes_arg).strip()) if x]
+    return real_images, real_scenes
+
+
+# 실제 사진 카드를 합성하는 장면에서, AI 배경이 카드 자리를 비워두도록 주는 포즈 힌트
+PRESENT_POSES = [
+    "Place the cat king in the UPPER part of the frame, smiling and pointing down toward the "
+    "lower-center, leaving the lower-center area visually simple (a photo will be placed there).",
+    "Put the cat king on the LEFT side presenting with one paw to the right-center, keeping the "
+    "right-center area simple and uncluttered (a photo will be placed there).",
+    "Show the cat king at the BOTTOM looking up with sparkling eyes toward the upper-center, "
+    "keeping the upper-center area simple (a photo will be placed there).",
+]
+# PRESENT_POSES 순서에 맞춰 실제 사진 카드를 놓을 (가로,세로) 중심 비율
+PRESENT_SPOTS = [(0.50, 0.62), (0.62, 0.50), (0.50, 0.40)]
+
+# 고양이 왕의 '눈' 그림체를 귀엽게 유지하되, 눈을 '떴을 때'의 모양만 고정한다.
+# (모든 장면을 동그란 뜬눈으로 강제하면 감김/실눈/윙크 같은 표정 다양성이 사라짐)
+EYE_STYLE = (
+    "When the cat's eyes are open, they are the same cute friendly eyes: large round eyes "
+    "with big round solid black pupils and a small soft white highlight, gentle innocent "
+    "look. Keep this cute rounded eye style; never sharp, angry, fierce, glaring or "
+    "realistic predatory eyes."
+)
+
+# 눈을 감거나(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음으로 눈이 변하는) 장면용: 표정은 장면대로 두되 화풍만 유지.
+EYE_FREE = (
+    "In this scene the cat's eye EXPRESSION follows the moment — the eyes may be gently "
+    "closed, squinting, blinking, winking, teary or sleepy half-closed as appropriate. "
+    "Keep the same cute, soft, rounded drawing style (never sharp, angry or realistic), "
+    "but do NOT force wide-open round eyes here."
+)
+
+# image_prompt(영어)에 아래 표현이 있으면 '눈 표정 장면'으로 보고 뜬눈 고정/레퍼런스를 푼다.
+_EYE_EXPR_KW = (
+    "closed eye", "eyes closed", "close its eye", "close his eye", "shut eye",
+    "shut its eye", "squint", "narrowed eye", "wink", "half-closed", "half closed",
+    "sleepy", "sleeping", "asleep", "dozing", "doze", "napping", "yawn", "drowsy",
+    "crying", "sob", "weeping", "tears", "teary", "laughing", "giggl", "chuckl",
+    "wince", "grimac", "blink",
+)
+
+
+def scene_needs_eye_expression(sc) -> bool:
+    """장면이 눈 감김/실눈/윙크 등 '뜬눈 아닌' 표정을 필요로 하면 True."""
+    text = ((sc.get("image_prompt") or "") + " " + (sc.get("caption") or "")).lower()
+    return any(k in text for k in _EYE_EXPR_KW)
+
+# 캐릭터 공식 레퍼런스: 이 폴더에 이미지를 넣어두면(예: king_ref.png),
+# 모든 영상의 모든 컷이 그 고양이 왕의 얼굴/눈/복장/화풍을 그대로 따라간다.
+CHAR_REF_DIR = HERE / "character"
+
+
+def load_char_ref():
+    """Shorts/character/ 안의 첫 이미지 바이트 반환(없으면 None). 모든 영상의 캐릭터 앵커로 쓰인다."""
+    if not CHAR_REF_DIR.is_dir():
+        return None
+    for p in sorted(CHAR_REF_DIR.iterdir()):
+        if p.suffix.lower() in IMG_EXTS:
+            return p.read_bytes()
+    return None
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 이미지
+def gen_image(client, prompt, ref_bytes=None, model=None, no_text=True,
+              ref_mode="full") -> bytes:
+    """Gemini 이미지 생성. ref_bytes 주면 캐릭터 일관성 위해 레퍼런스로 사용.
+
+    model:    사용할 이미지 모델 (없으면 IMG_MODEL). 신형일수록 글자 렌더링 우수.
+    no_text:  True 면 '그림에 글자 금지' 지시를 붙인다(글자 깨짐 방지).
+    ref_mode: 'full' = 레퍼런스의 캐릭터/복장/화풍을 통째로 유지.
+              'eyes' = 레퍼런스에선 '눈/표정만' 복제하고 복장·장면은 프롬프트대로.
+    """
+    parts = []
+    if ref_bytes:
+        parts.append(types.Part.from_bytes(data=ref_bytes, mime_type="image/png"))
+        if ref_mode == "eyes":
+            prompt = ("Use the reference image ONLY to copy the cat character's EYES and "
+                      "facial expression exactly: the same large round eyes with big round "
+                      "solid black pupils and a small soft white highlight, gentle innocent "
+                      "look. Do NOT copy the outfit, hat, robe color, pose, framing or "
+                      "background from the reference — those follow the scene description. "
+                      "New scene: " + prompt)
+        else:
+            prompt = ("Keep the EXACT same character design, outfit and art style as the "
+                      "reference image. New scene: " + prompt)
+    parts.append(types.Part.from_text(text=prompt + (NO_TEXT if no_text else "")))
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model or IMG_MODEL,
+        contents=parts,
+        config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["IMAGE"]),
+    )
+    for p in resp.candidates[0].content.parts:
+        if getattr(p, "inline_data", None):
+            return p.inline_data.data
+    raise RuntimeError("이미지 파트 없음")
+
+
+def composite_card(base_path, photo_path, out_path,
+                   rel_w=0.60, center=(0.5, 0.60), angle=4.0, border=22):
+    """AI 배경(base) 위에 '실제 사진'을 작은 폴라로이드 카드로 얹어 합성 저장.
+
+    사진은 원본 그대로(왜곡 X) 축소만 하고, 흰 테두리+그림자+살짝 기울기로 자연스럽게 올린다.
+    rel_w: 카드 사진 가로 = 화면폭 * rel_w. center: 카드 중심 (가로,세로) 비율. angle: 기울기(도).
+    """
+    from PIL import Image, ImageFilter
+
+    base = Image.open(base_path).convert("RGBA")
+    photo = Image.open(photo_path).convert("RGB")
+
+    cw = int(W * rel_w)
+    ph = int(photo.height * (cw / photo.width))
+    max_h = int(H * 0.40)                       # 너무 길면 높이 기준으로 제한
+    if ph > max_h:
+        ph, cw = max_h, int(photo.width * (max_h / photo.height))
+    photo = photo.resize((cw, ph), Image.LANCZOS)
+
+    # 폴라로이드 흰 카드 (아래쪽 여백 좀 더)
+    card = Image.new("RGBA", (cw + 2 * border, ph + 2 * border + int(border * 1.4)),
+                     (255, 255, 255, 255))
+    card.paste(photo, (border, border))
+    card = card.rotate(angle, expand=True, resample=Image.BICUBIC)
+
+    cx, cy = int(W * center[0]), int(H * center[1])
+    x, y = cx - card.width // 2, cy - card.height // 2
+
+    # 그림자
+    alpha = card.split()[3]
+    shadow = Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 0))
+    shadow.paste(Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 150)), (0, 0), alpha)
+    shadow = shadow.filter(ImageFilter.GaussianBlur(18))
+    base.alpha_composite(shadow, (x + 10, y + 16))
+    base.alpha_composite(card, (x, y))
+    base.convert("RGB").save(out_path)
+
+
+def cover_crop(src: Path, dst: Path):
+    """이미지를 1080x1920 꽉 차게 cover-crop 해서 저장."""
+    im = Image.open(src).convert("RGB")
+    scale = max(W / im.width, H / im.height)
+    nw, nh = int(im.width * scale + 0.5), int(im.height * scale + 0.5)
+    im = im.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
+    left, top = (nw - W) // 2, (nh - H) // 2
+    im.crop((left, top, left + W, top + H)).save(dst)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 음성
+def _extract_audio(resp):
+    """TTS 응답에서 (pcm, rate) 추출. 비었으면 None 반환(재시도 신호)."""
+    cands = getattr(resp, "candidates", None) or []
+    for c in cands:
+        content = getattr(c, "content", None)
+        parts = getattr(content, "parts", None) or [] if content else []
+        for p in parts:
+            inline = getattr(p, "inline_data", None)
+            if inline and inline.data:
+                m = re.search(r"rate=(\d+)", inline.mime_type or "")
+                return inline.data, (int(m.group(1)) if m else 24000)
+    return None
+
+
+def gen_tts(client, text, voice, retries=4) -> bytes:
+    """Gemini TTS. 프리뷰 모델이 가끔 빈 응답(content=None)을 주므로 재시도한다."""
+    last = ""
+    for attempt in range(1, retries + 1):
+        try:
+            resp = client.models.generate_content(
+                model=TTS_MODEL,
+                contents=f"{TTS_STYLE}\n\n{text}",
+                config=types.GenerateContentConfig(
+                    response_modalities=["AUDIO"],
+                    speech_config=types.SpeechConfig(
+                        voice_config=types.VoiceConfig(
+                            prebuilt_voice_config=types.PrebuiltVoiceConfig(voice_name=voice)
+                        )
+                    ),
+                ),
+            )
+            got = _extract_audio(resp)
+            if got:
+                return got
+            # 비었으면 왜 비었는지(finish_reason 등) 기록하고 재시도
+            fr = ""
+            try:
+                fr = str(getattr(resp.candidates[0], "finish_reason", "") or "")
+            except Exception:
+                fr = "no-candidates"
+            last = f"빈 응답(finish_reason={fr or '?'})"
+        except Exception as e:
+            last = f"{type(e).__name__}: {e}"
+        if attempt < retries:
+            wait = 2 * attempt          # 2s, 4s, 6s … 점증 백오프
+            print(f"\n     ↻ TTS 재시도 {attempt}/{retries-1} ({last}) — {wait}s 후",
+                  end="", flush=True)
+            time.sleep(wait)
+    raise RuntimeError(f"TTS 실패(재시도 {retries}회): {last}\n  문장: {text[:40]}…")
+
+
+def pcm_to_wav(pcm, path, rate):
+    with wave.open(str(path), "wb") as w:
+        w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(rate)
+        w.writeframes(pcm)
+
+
+def wav_seconds(path: Path) -> float:
+    with wave.open(str(path), "rb") as w:
+        return w.getnframes() / w.getframerate()
+
+
+def _atempo_chain(speed: float) -> list:
+    """atempo 는 0.5~2.0 범위만 받으므로 큰 배율은 곱으로 쪼개 체이닝."""
+    chain, s = [], speed
+    while s > 2.0:
+        chain.append("atempo=2.0"); s /= 2.0
+    while s < 0.5:
+        chain.append("atempo=0.5"); s *= 2.0
+    chain.append(f"atempo={s:.4f}")
+    return chain
+
+
+def process_audio(exe, src_wav, dst_wav, speed=1.0, trim_silence=True,
+                  threshold="-38dB", keep=0.06):
+    """컷편집용 음성 가공: 앞뒤 침묵 제거 + 말 속도 올리기.
+
+    - trim_silence: 앞/뒤 침묵을 잘라 컷이 탁탁 넘어가게(가운데 호흡은 유지).
+        silenceremove 로 앞을 자르고, areverse 로 뒤집어 다시 앞(=원래 뒤)을 자른 뒤 복원.
+        keep: 잘라낸 끝에 남길 여유(초). 0 이면 너무 칼같이 잘려 어색할 수 있어 약간 남긴다.
+    - speed: 1.0=원본, 1.3 이면 30% 빠르게(음정 유지). 길이도 그만큼 줄어든다.
+    가공 결과가 비거나 실패하면 원본을 그대로 복사해 안전하게 폴백.
+    """
+    af = []
+    if trim_silence:
+        one = (f"silenceremove=start_periods=1:start_silence={keep}:"
+               f"start_threshold={threshold}:detection=peak")
+        af += [one, "areverse", one, "areverse"]
+    if speed and abs(speed - 1.0) > 1e-3:
+        af += _atempo_chain(speed)
+    if not af:
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav); return
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-i", str(src_wav), "-af", ",".join(af),
+              "-ar", "24000", "-ac", "1", str(dst_wav)])
+        if wav_seconds(dst_wav) < 0.15:        # 과하게 잘렸으면 폴백
+            raise RuntimeError("가공 후 음성이 너무 짧음")
+    except (RuntimeError, OSError):
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 조립 (ffmpeg 직접 렌더)
+FPS = 30
+
+
+def _ffmpeg() -> str:
+    import imageio_ffmpeg
+    return imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()
+
+
+def _run(cmd):
+    r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", errors="replace")
+    if r.returncode != 0:
+        raise RuntimeError("ffmpeg 실패:\n" + (r.stderr or "")[-1500:])
+    return r
+
+
+def pick_encoder(exe) -> list:
+    """Intel QSV 하드웨어 인코딩이 실제로 동작하면 그걸, 아니면 libx264 ultrafast."""
+    test = subprocess.run(
+        [exe, "-hide_banner", "-f", "lavfi", "-i", "color=c=black:s=128x128:d=1",
+         "-c:v", "h264_qsv", "-f", "null", "-"],
+        capture_output=True, text=True, errors="replace")
+    if test.returncode == 0:
+        print("   인코더: h264_qsv (Intel 하드웨어)")
+        return ["-c:v", "h264_qsv", "-global_quality", "24", "-preset", "fast"]
+    print("   인코더: libx264 (superfast)")
+    return ["-c:v", "libx264", "-preset", "superfast", "-crf", "26"]
+
+
+def _wrap_lines(draw, text, font, max_w):
+    """글자 단위로 픽셀 폭(max_w)에 맞춰 줄바꿈."""
+    lines, cur = [], ""
+    for ch in text:
+        if ch == "\n":
+            lines.append(cur); cur = ""; continue
+        if draw.textlength(cur + ch, font=font) <= max_w:
+            cur += ch
+        else:
+            lines.append(cur); cur = ch
+    if cur:
+        lines.append(cur)
+    return lines or [""]
+
+
+def _blossom(d, cx, cy, r, color):
+    """간단한 5장 꽃잎 벚꽃 장식(제목 양옆 무늬)."""
+    import math
+    pr = r * 0.62                                   # 꽃잎 반지름
+    for k in range(5):
+        a = math.radians(-90 + k * 72)
+        px, py = cx + r * 0.55 * math.cos(a), cy + r * 0.55 * math.sin(a)
+        d.ellipse([px - pr, py - pr, px + pr, py + pr], fill=color)
+    d.ellipse([cx - r * 0.32, cy - r * 0.32, cx + r * 0.32, cy + r * 0.32],
+              fill=(255, 238, 175, 255))            # 꽃심
+
+
+_LOGO_RGBA = None
+
+
+def _brand_logo():
+    """제목 옆 AI O2O 로고를 캐시 로드(흰 배경→투명, 검정 톤 통일). 파일 없으면 None."""
+    global _LOGO_RGBA
+    if _LOGO_RGBA is not None:
+        return _LOGO_RGBA
+    if not Path(BRAND_LOGO).exists():
+        return None
+    # 흰 배경 PNG → 밝기를 알파로 반전(검은 획=불투명, 흰 배경=투명). 안티에일리어싱도 자연 반투명.
+    g = Image.open(BRAND_LOGO).convert("L")
+    alpha = g.point(lambda p: 255 - p)
+    logo = Image.new("RGBA", g.size, (30, 30, 30, 255))
+    logo.putalpha(alpha)
+    _LOGO_RGBA = logo
+    return logo
+
+
+def render_band_png(text, out_path, font_path, title=BRAND_TITLE):
+    """상단 흰 밴드에 제목('썰박스' + '×' + AI O2O 로고) + 나레이션(검정 글씨)을 그린 1080x1920 PNG.
+    밴드 아래는 투명 → 그 자리에 그림이 들어가 '그림을 가리지 않는' 만화컷 레이아웃."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    band_h = int(H * BAND_RATIO)
+    img = Image.new("RGBA", (W, H), (0, 0, 0, 0))
+    d = ImageDraw.Draw(img)
+    d.rectangle([0, 0, W, band_h], fill=(255, 255, 255, 255))          # 흰 밴드
+    d.line([(0, band_h - 2), (W, band_h - 2)], fill=(0, 0, 0, 38), width=2)  # 옅은 구분선
+
+    # ── 제목: "썰박스" + "×" + AI O2O 로고 를 가로 중앙에 나란히 ──
+    title_y = int(H * 0.012)
+    title_fp = TITLE_FONT if Path(TITLE_FONT).exists() else font_path
+    tf = ImageFont.truetype(title_fp, TITLE_SIZE)
+    cy = title_y + TITLE_SIZE / 2                     # 제목 요소 세로 중심
+    ink = (30, 30, 30, 255)
+    sep = "×"                                    # 곱셈기호(×) — 콜라보 표기
+    gap = 26
+
+    w_title = d.textlength(title, font=tf)
+    w_sep = d.textlength(sep, font=tf)
+
+    logo = _brand_logo()
+    logo_h = 0
+    if logo is not None:
+        logo_h = int(TITLE_SIZE * 1.05)
+        logo_w = max(1, int(logo.width * logo_h / logo.height))
+        logo = logo.resize((logo_w, logo_h), Image.LANCZOS)
+    else:
+        logo_w = 0
+
+    total = w_title + gap + w_sep + (gap + logo_w if logo is not None else 0)
+    group_left = (W - total) / 2
+    x = group_left
+    d.text((x, cy), title, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_title + gap
+    d.text((x, cy), sep, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_sep + gap
+    if logo is not None:
+        img.alpha_composite(logo, (int(x), int(cy - logo_h / 2)))
+
+    # 제목 그룹 양옆 벚꽃(원래 디자인 유지)
+    rose = (228, 150, 168, 255)
+    bgap = 46
+    _blossom(d, group_left - bgap, cy, 17, rose)
+    _blossom(d, group_left + total + bgap, cy, 17, rose)
+
+    rule_y = title_y + TITLE_SIZE + 26               # 제목 아래 구분선: 화면 끝까지, 불투명
+    d.line([(0, rule_y), (W, rule_y)], fill=(60, 60, 60, 255), width=4)
+
+    # 나레이션: 기본은 NARR_SIZE, 밴드 높이를 넘칠 만큼 길면 폰트를 자동 축소해
+    # 항상 흰 밴드 '안'에만 그린다(넘쳐서 아래 그림을 침범하지 않도록). 세로 가운데 정렬.
+    top = rule_y + 22
+    avail = band_h - top - 24
+    size = NARR_SIZE
+    while size > NARR_MIN_SIZE:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(size * 1.4)
+        if len(lines) * lh <= avail:
+            break
+        size -= 2
+    else:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, NARR_MIN_SIZE)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(NARR_MIN_SIZE * 1.4)
+    y = top + max(0, (avail - len(lines) * lh) // 2)
+    for ln in lines:
+        d.text((W / 2, y), ln, font=f, fill=(20, 20, 20, 255), anchor="ma")
+        y += lh
+    img.save(out_path)
+
+
+LINK_CTA = "링크는 고정댓글 확인"   # ▼ 등 특수문자는 자막 폰트(주아체)에 없어 □로 깨짐 → 한글만
+
+
+def render_link_card_png(base_img_path, link, out_path, font_path, store=None, cta=None):
+    """배경 사진을 어둡게 깔고 가게 이름 + 안내문구 + 링크를 큼직하게 그린 1080x1920 PNG."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    base = Image.open(base_img_path).convert("RGB")
+    base = Image.blend(base, Image.new("RGB", base.size, (0, 0, 0)), 0.55)
+    d = ImageDraw.Draw(base)
+
+    def centered(text, y, size, fill, fit_one_line=False):
+        if fit_one_line:                       # 한 줄에 들어갈 때까지 폰트 축소
+            while size > 40 and d.textlength(text, font=ImageFont.truetype(font_path, size)) > W - 140:
+                size -= 4
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        for ln in _wrap_lines(d, text, f, W - 140):
+            w = d.textlength(ln, font=f)
+            d.text(((W - w) / 2, y), ln, font=f, fill=fill,
+                   stroke_width=5, stroke_fill="black")
+            y += int(size * 1.25)
+
+    if store:
+        centered(store, int(H * 0.33), 88, "white", fit_one_line=True)
+    centered(cta or LINK_CTA, int(H * 0.43), 58, "#FFFFFF", fit_one_line=True)
+    centered(link, int(H * 0.51), 72, "#FFE94A", fit_one_line=True)
+    base.save(out_path)
+
+
+# 모든 세그먼트를 같은 규격으로 만들어 concat copy 가 되게 한다.
+_AUDIO_ARGS = ["-c:a", "aac", "-b:a", "160k", "-ar", "44100", "-ac", "2"]
+
+# ---------------------------------------------------------------- BGM
+AUDIO_EXTS = (".mp3", ".wav", ".m4a", ".aac", ".ogg", ".flac", ".opus")
+
+
+def resolve_bgm(bgm_arg):
+    """--bgm 값 → 실제 음악 파일 경로(없으면 None).
+
+    해석 순서(가게/분위기별로 bgm/ 폴더에 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 파일이면 그대로
+      2) 폴더면 그 안 음악 중 무작위 1곡 (병맛 BGM 여러 개 넣어두고 매번 다르게)
+      3) 이름만 주면  HERE/<값>  →  HERE/bgm/<값>  순으로 파일/폴더 탐색
+    """
+    if not bgm_arg or str(bgm_arg).strip().lower() in ("none", "off", "no"):
+        return None
+    import random
+    p = Path(bgm_arg)
+    cands = [p] if p.is_absolute() else [HERE / p, HERE / "bgm" / p]
+    for c in cands:
+        if c.is_file():
+            return c
+        if c.is_dir():
+            files = [f for f in sorted(c.iterdir()) if f.suffix.lower() in AUDIO_EXTS]
+            if files:
+                return random.choice(files)
+    return None
+
+
+def mix_bgm(exe, video_path, bgm_path, out_path, volume=0.3, fade=1.0):
+    """완성 영상(나레이션 음성 포함) 위에 BGM 한 트랙을 작은 볼륨으로 깔아 최종본 저장.
+
+    - BGM 이 영상보다 짧으면 무한 루프(-stream_loop -1), 길면 영상 길이에 맞춰 잘림.
+    - 나레이션[0:a] + BGM[1:a]*volume 를 amix(duration=first)로 섞어 영상 길이에 맞춘다.
+    - 영상은 재인코딩하지 않는다(-c:v copy) → 빠름. 시작에 짧은 페이드인.
+    """
+    fc = (f"[1:a]volume={volume},afade=t=in:st=0:d={fade}[bg];"
+          f"[0:a][bg]amix=inputs=2:duration=first:dropout_transition=0[a]")
+    _run([exe, "-y", "-i", str(video_path), "-stream_loop", "-1", "-i", str(bgm_path),
+          "-filter_complex", fc, "-map", "0:v", "-map", "[a]",
+          "-c:v", "copy", *_AUDIO_ARGS, "-shortest", "-movflags", "+faststart",
+          str(out_path)])
+
+
+# Shared low-level media utilities. Keep local render.py for per-feature
+# layout, prompts, local fonts, BGM folder resolution, and produce().
+_ffmpeg = MU._ffmpeg
+_run = MU._run
+pick_encoder = MU.pick_encoder
+pcm_to_wav = MU.pcm_to_wav
+wav_seconds = MU.wav_seconds
+process_audio = MU.process_audio
+_wrap_lines = MU._wrap_lines
+mix_bgm = MU.mix_bgm
+
+
+def _scene_motion(idx: int, n: int, frames: int) -> str:
+    """장면별 zoompan 카메라 모션(z/x/y 표현식만 반환 — d/s/fps 는 호출부에서 붙임).
+    - 1번 컷(훅): 펀치인 — 1.30 에서 확 들어와 시선 고정 후 서서히 줌
+    - 뒤에서 3번째 컷(피벗 추정 — 억지 광고 전환): 셰이크. 장면 역할 태그가
+      스토리보드에 없어 위치 휴리스틱(hook→story→pivot→cta 순서상 cta 직전)
+    - 나머지: 줌인 / 줌아웃 / 좌→우 팬 / 우→좌 팬 순환
+    """
+    center = "x='iw/2-(iw/zoom/2)':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    f = max(frames, 1)
+    if idx == 1:                                   # 훅: 리빌(살짝 당김→전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if n >= 6 and idx == n - 2:                     # 피벗: 아주 약한 흔들림(줌 1.06 유지)
+        return ("zoompan=z='1.06':"
+                "x='iw/2-(iw/zoom/2)+8*sin(on*1.6)':"
+                "y='ih/2-(ih/zoom/2)+6*cos(on*2.2)'")
+    kind = idx % 4
+    if kind == 0:                                  # 줌아웃(끝에 전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if kind == 1:                                  # 줌인(시작에 전체)
+        return f"zoompan=z='min(1.0+0.10*on/{f},1.10)':{center}"
+    if kind == 2:                                  # 약한 좌→우 팬(줌 1.06, ~6%만 이동)
+        return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*on/{f}':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*(1-on/{f})':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+
+
+def build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out_path, link=None, link_seconds=3.0,
+                store=None, cta=None, speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15,
+                bgm=None, bgm_volume=0.3):
+    """장면별 ffmpeg 세그먼트(Ken Burns 줌 + 자막 오버레이 + 음성) → concat 으로 최종 mp4.
+
+    speed/trim_silence: 컷편집 느낌 — 음성을 빠르게 + 앞뒤 침묵 제거(→ 컷이 타이트).
+    tail: 각 컷 음성 끝에 붙일 정적(초). 0 이면 말 끝나자마자 바로 다음 컷.
+    bgm: 배경음악 파일 경로. 주면 concat 후 BGM 을 작은 볼륨으로 깔아 한 번 더 믹스.
+    bgm_volume: BGM 볼륨(0~1). 기본 0.12 = 나레이션 안 묻히게 12%.
+    """
+    print("[4/4] 영상 합성...", flush=True)
+    exe = _ffmpeg()
+    enc = pick_encoder(exe)
+    font = FONT if Path(FONT).exists() else FONT_FALLBACK
+    out_path = Path(out_path)
+    tmp = out_path.parent / "_render"
+    tmp.mkdir(exist_ok=True)
+    segs = []
+    total = 0.0
+
+    for idx, (sc, ap, ip) in enumerate(zip(scenes, audio_paths, img_paths), 1):
+        # 컷편집용으로 음성 가공(빠르게 + 침묵 제거) 후 그 길이를 컷 길이로 사용
+        proc_ap = tmp / f"aud{idx:02d}.wav"
+        process_audio(exe, ap, proc_ap, speed=speed, trim_silence=trim_silence)
+        speech = wav_seconds(proc_ap)
+        dur = speech + max(0.0, tail)          # 말 끝나고 약간의 여운만
+        frames = max(1, round(dur * FPS))
+        sub_png = tmp / f"sub{idx:02d}.png"
+        # 화면 자막 = 그 장면에서 '말하는 문장'(나레이션) 그대로 → 무음 시청자도 내용 전달
+        render_band_png(sc.get("narration") or sc.get("caption", ""), sub_png, font)
+        seg = tmp / f"seg{idx:02d}.mp4"
+        # 레이아웃: 흰 배경 위 → 그림은 상단 밴드 '아래' 영역에만(안 가림) → 밴드 PNG 오버레이
+        band_h = int(H * BAND_RATIO)
+        img_h = H - band_h
+        bw, bh = int(W * 3), int(img_h * 3)        # zoompan 정수픽셀 반올림 떨림 방지용 업스케일(2배는 떨림 재발, 3배로 메모리·화질 절충)
+        motion = _scene_motion(idx, len(scenes), frames)
+        fd = min(0.18, dur / 4)                    # 컷 전환 화이트 페이드(짧은 컷은 비례 축소)
+        # 페이드는 '그림'에만 → 캡션(자막)은 그 위에 나중에 얹어 항상 선명하게 유지.
+        # 첫 컷(hook)은 흰 화면 없이 바로 이미지로 시작 → 페이드인은 2번째 컷부터.
+        fades = "" if idx == 1 else f"fade=t=in:st=0:d={fd:.2f}:color=white,"
+        fades += f"fade=t=out:st={max(dur - fd, 0):.2f}:d={fd:.2f}:color=white"
+        fc = (f"color=c=white:s={W}x{H}:r={FPS}[bg];"
+              f"[0:v]scale={bw}:{bh}:force_original_aspect_ratio=increase:flags=lanczos,"
+              f"crop={bw}:{bh},"
+              f"{motion}:d={frames}:s={W}x{img_h}:fps={FPS}[img];"
+              f"[bg][img]overlay=0:{band_h},{fades}[base];"
+              f"[base][1:v]overlay=0:0[v]")
+        # 음성 뒤에 tail 만큼 무음을 붙여 영상 길이와 맞춤(apad + -t 로 컷)
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(ip), "-i", str(sub_png), "-i", str(proc_ap),
+              "-filter_complex", fc, "-map", "[v]", "-map", "2:a",
+              "-af", "apad", "-t", f"{dur:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        total += dur
+        print(f"[{idx:2d}] 세그먼트 (말 {speech:.1f}초 → 컷 {dur:.1f}초)")
+    print(f"   ▶ 본편 합계 {total:.1f}초" + (f" + 링크 {link_seconds:.1f}초" if link else ""))
+
+    # 링크 카드 (무음)
+    if link and img_paths:
+        card_png = tmp / "linkcard.png"
+        render_link_card_png(img_paths[-1], link, card_png, font, store=store, cta=cta)
+        seg = tmp / "seg_link.mp4"
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(card_png),
+              "-f", "lavfi", "-i", "anullsrc=r=44100:cl=stereo",
+              "-t", f"{link_seconds:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        print(f"[링크] 카드 세그먼트 ({link_seconds:.1f}초)")
+
+    # concat (재인코딩 없이 복사 → 즉시). 실패하면 재인코딩으로 폴백.
+    # BGM 이 있으면 일단 임시 본편으로 이어붙이고, 그 위에 BGM 을 믹스해 최종본을 만든다.
+    listf = tmp / "concat.txt"
+    # concat 목록은 절대경로로 (ffmpeg 가 목록파일 위치 기준으로 상대경로를 또 해석하는 문제 방지)
+    listf.write_text("".join(f"file '{s.resolve().as_posix()}'\n" for s in segs), encoding="utf-8")
+    concat_out = (tmp / "_body.mp4") if bgm else out_path
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              "-c", "copy",
+              # AAC priming(1024샘플) 탓에 concat 이 비디오 시작 pts 를 +0.023s 밀어버리면
+              # 페북/인스타(Buffer) 썸네일 추출(t=0)이 빈 구간=검은 화면을 잡는다 → pts 0 으로 재작성.
+              "-bsf:v", "setts=ts=TS-STARTDTS:pts=PTS-STARTPTS",
+              "-movflags", "+faststart", str(concat_out)])
+    except RuntimeError:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              *enc, *_AUDIO_ARGS, "-pix_fmt", "yuv420p", "-movflags", "+faststart",
+              str(concat_out)])
+
+    if bgm:
+        mix_bgm(exe, concat_out, bgm, out_path, volume=bgm_volume)
+        print(f"   ♪ BGM 믹스: {Path(bgm).name} (볼륨 {bgm_volume})")
+
+    shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+
+
+def _mime_of(path) -> str:
+    return "image/jpeg" if Path(path).suffix.lower() in (".jpg", ".jpeg") else "image/png"
+
+
+def analyze_photo(client, photo_path) -> str:
+    """실제 사진 1장을 Gemini 비전으로 보고 짧은 한국어 라벨 반환 (예: '수육 한 접시')."""
+    data = Path(photo_path).read_bytes()
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=VISION_MODEL,
+        contents=[
+            types.Part.from_bytes(data=data, mime_type=_mime_of(photo_path)),
+            types.Part.from_text(text=(
+                "이 사진의 핵심 대상을 한국어 명사구 12자 이내로만 답해. "
+                "음식이면 메뉴명(예: '수육', '메밀국수'), 가게면 '가게 외관'/'매장 내부', "
+                "메뉴판이면 '메뉴판'. 설명·문장 금지, 라벨만.")),
+        ],
+    )
+    return (resp.text or "").strip().splitlines()[0][:20] if resp.text else ""
+
+
+_MATCH_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "assignments": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "photo_index": {"type": "integer"},
+                    "scene_number": {"type": "integer"},
+                },
+                "required": ["photo_index", "scene_number"],
+            },
+        }
+    },
+    "required": ["assignments"],
+}
+
+
+def match_real_scenes(client, scenes, real_images, max_real=3) -> dict:
+    """각 실제 사진을 비전 분석 → 내용이 가장 맞는 장면에 배치한 {장면번호: 사진경로} 반환.
+
+    실패하면 위치 기반(plan_real_scenes)으로 폴백한다.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    if not real_images:
+        return {}
+
+    # 1) 사진별 내용 라벨
+    labels = []
+    for p in real_images:
+        try:
+            lab = analyze_photo(client, p)
+        except Exception:
+            lab = ""
+        labels.append(lab)
+        print(f"   · {Path(p).name} → '{lab or '?'}'")
+
+    # 2) 라벨 ↔ 장면 매칭 (구조화 출력 1회)
+    scene_lines = "\n".join(
+        f"{i+1}. [{s.get('caption','')}] {s.get('narration','')}"
+        for i, s in enumerate(scenes))
+    photo_lines = "\n".join(f"{i}. {labels[i] or '내용불명'}" for i in range(len(real_images)))
+    prompt = (
+        "아래는 영상의 '장면 목록'과, 영상에 넣을 '실제 사진'들의 내용 라벨이다.\n"
+        "각 사진을 그 내용이 가장 잘 어울리는 장면에 배치하라.\n"
+        "[규칙]\n"
+        "- 한 장면엔 사진 하나, 한 사진은 한 장면에만.\n"
+        "- 그 음식/메뉴/가게를 직접 언급·소개하는 장면에 우선 배치.\n"
+        "- 비슷하면 마케팅/소개가 나오는 뒤쪽 장면을 선호.\n"
+        f"- 최대 {max_real}장까지만 배치(나머지는 제외).\n\n"
+        f"[장면 목록]\n{scene_lines}\n\n[사진 라벨]\n{photo_lines}\n")
+    try:
+        resp = client.models.generate_content(
+            model=VISION_MODEL,
+            contents=prompt,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.2,
+                response_mime_type="application/json",
+                response_schema=_MATCH_SCHEMA,
+            ),
+        )
+        assigns = json.loads(resp.text).get("assignments", [])
+    except Exception as e:
+        print(f"   (매칭 실패 → 위치 기반으로 폴백: {type(e).__name__})")
+        return plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+    real_map, used_photo = {}, set()
+    for a in assigns:
+        pi, sn = a.get("photo_index"), a.get("scene_number")
+        if pi is None or sn is None:
+            continue
+        if 0 <= pi < len(real_images) and 1 <= sn <= len(scenes) \
+                and pi not in used_photo and sn not in real_map:
+            real_map[sn] = Path(real_images[pi])
+            used_photo.add(pi)
+        if len(real_map) >= max_real:
+            break
+    return real_map or plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+
+def plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes=None, max_real=3) -> dict:
+    """어느 장면 번호(1-based)에 어떤 실제 사진을 깔지 매핑 dict 로 반환.
+
+    - real_scenes 가 주어지면 그 장면 번호들에 사진을 순서대로 매핑.
+    - 없으면 '뒤쪽(마케팅 전환부) 장면들'에 사진 개수만큼(최대 max_real) 자동 배치.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    real_map = {}
+    if not real_images:
+        return real_map
+    if real_scenes:
+        for no, img in zip(real_scenes, real_images):
+            if 1 <= no <= len(scenes):
+                real_map[no] = Path(img)
+    else:
+        n = min(len(real_images), max_real, len(scenes))
+        start = len(scenes) - n + 1          # 뒤에서 n개
+        for k in range(n):
+            real_map[start + k] = Path(real_images[k])
+    return real_map
+
+
+def produce(client, sb, stem, workdir=None, voice=TTS_VOICE, force=False,
+            real_images=None, real_scenes=None, max_real=3, match_content=True,
+            link=None, link_seconds=3.0, store=None, cta=None,
+            img_model=None, allow_text=False,
+            speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15, workers=4,
+            bgm=None, bgm_volume=0.3) -> Path:
+    """스토리보드 dict → 장면별 이미지/음성 생성 후 mp4 합성. 완성 경로 반환.
+
+    workdir: 이 작업의 결과/중간파일을 담을 폴더. 이미지·음성은 workdir/assets/ 에,
+             완성 mp4 는 workdir/{stem}.mp4 로 저장한다. (기본: output/{stem})
+    real_images: 실제 사진(가게/메뉴판 등) 경로 리스트. 뒤쪽 장면에 깔아 AI 컷과 섞는다.
+    real_scenes: 실제 사진을 깔 장면 번호(1-based) 리스트. 없으면 뒤쪽 자동.
+    max_real:    자동 배치 시 실제 사진으로 채울 최대 장면 수.
+    link:        주면 맨 마지막에 링크 카드 1장을 붙인다.
+    """
+    scenes = sb["scenes"]
+    style = sb.get("style_guide", "")
+    char = sb.get("character_sheet", "")
+    workdir = Path(workdir) if workdir else (OUT_DIR / stem)
+    workdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    assets = workdir / "assets"
+    assets.mkdir(exist_ok=True)
+
+    # 실제 사진 → 장면 배치 결정
+    #  · real_scenes 수동지정이 최우선
+    #  · 아니면 내용 매칭(비전). 단, 새로 생성할 장면이 있을 때만(전부 캐시면 비전 호출 낭비라 생략)
+    real_images = list(real_images or [])
+    # max_real 이 None/0/음수면 '폴더 사진 전부 사용'(장면 수 한도 내)
+    eff_max = max_real if (max_real and max_real > 0) else len(real_images)
+    need_gen = force or any(not (assets / f"scene{i:02d}.png").exists()
+                            for i in range(1, len(scenes) + 1))
+    if not real_images:
+        real_map = {}
+    elif real_scenes:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes, eff_max)
+    elif match_content and client is not None and need_gen:
+        print(f"■ 실제 사진 내용 분석(Gemini 비전) → 장면 매칭 (최대 {eff_max}장)")
+        real_map = match_real_scenes(client, scenes, real_images, eff_max)
+    else:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, None, eff_max)
+    real_order = {no: k for k, no in enumerate(sorted(real_map))}   # 포즈/위치 번갈아 쓰기용
+    if real_map:
+        picks = ", ".join(f"{no}←{real_map[no].name}" for no in sorted(real_map))
+        print(f"■ 실제 사진 합성 장면: {picks}")
+
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+    img_paths = [assets / f"scene{i:02d}.png" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+    audio_paths = [assets / f"scene{i:02d}.wav" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+
+    def make_image(i, ref, ref_mode="full"):
+        """장면 i 이미지 1장 생성(필요시 실사진 합성). ref=캐릭터 앵커 바이트."""
+        sc = scenes[i - 1]
+        raw_png = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+        img_png = assets / f"scene{i:02d}.png"
+        # 눈 표정 장면(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음 등)은 뜬눈 고정을 풀고 표정대로 그린다.
+        #  · '눈만 고정(eyes)' 레퍼런스도 이런 장면에선 빼야 눈이 안 떠짐.
+        free_eyes = scene_needs_eye_expression(sc)
+        eye = EYE_FREE if free_eyes else EYE_STYLE
+        use_ref = None if (free_eyes and ref_mode == "eyes") else ref
+        if i in real_map:
+            k = real_order[i]
+            pose = PRESENT_POSES[k % len(PRESENT_POSES)]
+            spot = PRESENT_SPOTS[k % len(PRESENT_SPOTS)]
+            prompt = (f"{style}. {char}. {eye} Scene: {sc['image_prompt']}. {pose} "
+                      f"Vertical 9:16 composition.")
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)                       # 1) AI 배경
+            composite_card(img_png, real_map[i], img_png, center=spot)  # 2) 실사진 카드
+        else:
+            prompt = f"{style}. {char}. {eye} Scene: {sc['image_prompt']}. Vertical 9:16 composition."
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)
+
+    import time as _tm; _t_img = _tm.monotonic()
+    # --- 이미지: 캐릭터 앵커(1컷) 먼저, 나머지는 병렬 ---
+    # 앵커 의존성: 모든 컷이 1번 컷(캐릭터)을 ref 로 참조해야 일관성이 유지된다.
+    # → 앵커 1장만 순차로 만든 뒤, 나머지는 동시에 생성(서로 독립).
+    need_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not img_paths[i - 1].exists()]
+    cached_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_img]
+    for i in cached_img:
+        print(f"[{i:2d}] 이미지 캐시 사용")
+
+    # 공식 캐릭터 레퍼런스가 있으면 '눈만 고정' 모드: 모든 컷이 레퍼런스에서 눈/표정만 복제.
+    # 곤룡포·관모 등 복장은 복제하지 않고 왕별 character_sheet/장면 프롬프트대로 그려진다.
+    char_ref = load_char_ref()
+    if char_ref is not None:
+        print("■ 캐릭터 레퍼런스(눈만 고정) 사용: Shorts/character/ "
+              "→ 눈/표정은 통일, 복장은 왕별로 다르게")
+        ref_bytes, ref_mode, anchor = char_ref, "eyes", None
+    else:
+        ref_mode = "full"
+        ref_bytes = None
+        for i in range(1, len(scenes) + 1):                    # 캐시된 raw 가 있으면 앵커로 재사용
+            raw = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+            if raw.exists() and not force:
+                ref_bytes = raw.read_bytes(); break
+        anchor = None
+        if ref_bytes is None:
+            anchor = next((i for i in need_img if i not in real_map), None)
+            if anchor is not None:
+                print(f"[{anchor:2d}] 캐릭터 앵커 이미지 생성...", flush=True)
+                make_image(anchor, None)
+                ref_bytes = (assets / f"scene{anchor:02d}_raw.png").read_bytes()
+
+    rest = [i for i in need_img if i != anchor]
+    if rest:
+        print(f"■ 이미지 {len(rest)}장 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_image, i, ref_bytes, ref_mode): i for i in rest}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                tag = f"실사합성({real_map[i].name})" if i in real_map else "이미지"
+                print(f"[{i:2d}] {tag} done", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 이미지 {_tm.monotonic() - _t_img:.1f}초", flush=True); _t_tts = _tm.monotonic()
+    # --- 음성: 전부 독립 → 병렬 ---
+    def make_tts(i):
+        text = (scenes[i - 1].get("narration") or "").strip()
+        if not text:
+            # 빈 나레이션 방어: TTS 가 빈 텍스트에 빈 응답을 반복하다 죽으므로 0.3초 무음으로 대체.
+            #   (정상 경로에선 gen_storyboard 가 빈 장면을 미리 거르지만, 만약을 대비한 이중 안전장치)
+            pcm_to_wav(b"\x00\x00" * int(24000 * 0.3), audio_paths[i - 1], 24000)
+            return
+        pcm, rate = gen_tts(client, text, voice)
+        pcm_to_wav(pcm, audio_paths[i - 1], rate)
+
+    need_wav = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not audio_paths[i - 1].exists()]
+    for i in (i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_wav):
+        print(f"     [{i:2d}] 음성 캐시 사용 ({wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초)")
+    if need_wav:
+        print(f"■ 음성 {len(need_wav)}개 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_tts, i): i for i in need_wav}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                print(f"     [{i:2d}] 음성 {wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 음성 {_tm.monotonic() - _t_tts:.1f}초", flush=True)
+    out = workdir / f"{stem}.mp4"
+    print(f"\n영상 합성 → {out.name}")
+    build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out, link=link, link_seconds=link_seconds,
+                store=store, cta=cta, speed=speed, trim_silence=trim_silence, tail=tail,
+                bgm=bgm, bgm_volume=bgm_volume)
+    print(f"완성: {out}")
+    return out

generator/animation/scraper.py

@@ -0,0 +1,270 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+나무위키 조선 왕 '썰 키워드' 스크래퍼
+====================================
+
+조선 27대 왕의 나무위키 문서에서 목차(섹션 제목)를 긁어와
+숏폼 소재가 될 만한 '썰/일화 키워드'를 추출해 JSON / CSV 로 저장한다.
+
+나무위키는 Cloudflare 보호 + JS 렌더링이라 requests 로는 막히므로
+Playwright(Chromium)로 실제 브라우저를 띄워 렌더링된 목차를 읽는다.
+
+설치:
+    pip install playwright beautifulsoup4
+    playwright install chromium   # (이미 설치돼 있으면 생략)
+
+실행:
+    python namu_joseon_scraper.py
+
+옵션:
+    python namu_joseon_scraper.py --headful   # 브라우저 창 보이게
+    python namu_joseon_scraper.py --only 세종 광해군   # 특정 왕만
+"""
+
+import argparse
+import asyncio
+import csv
+import json
+import re
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+# ----------------------------------------------------------------------------
+# 설정
+# ----------------------------------------------------------------------------
+BASE = "https://namu.wiki/w/"
+OUT_DIR = Path(__file__).parent / "data"   # 조선왕 일화 CSV/JSON(선행 데이터). ★ output/ 아님 — 거긴 mp4만.
+
+# 조선 27대 왕: (대수, 묘호/군호, 나무위키 문서 제목)
+# 군주는 보통 "묘호(조선)" 형태, 폐위된 임금(연산군/광해군)은 군호 단독.
+JOSEON_KINGS = [
+    (1,  "태조",   "태조(조선)"),
+    (2,  "정종",   "정종(조선)"),
+    (3,  "태종",   "태종(조선)"),
+    (4,  "세종",   "세종(조선)"),
+    (5,  "문종",   "문종(조선)"),
+    (6,  "단종",   "단종(조선)"),
+    (7,  "세조",   "세조(조선)"),
+    (8,  "예종",   "예종(조선)"),
+    (9,  "성종",   "성종(조선)"),
+    (10, "연산군", "연산군"),
+    (11, "중종",   "중종(조선)"),
+    (12, "인종",   "인종(조선)"),
+    (13, "명종",   "명종(조선)"),
+    (14, "선조",   "선조(조선)"),
+    (15, "광해군", "광해군"),
+    (16, "인조",   "인조(조선)"),
+    (17, "효종",   "효종(조선)"),
+    (18, "현종",   "현종(조선)"),
+    (19, "숙종",   "숙종(조선)"),
+    (20, "경종",   "경종(조선)"),
+    (21, "영조",   "영조(조선)"),
+    (22, "정조",   "정조(조선)"),
+    (23, "순조",   "순조"),
+    (24, "헌종",   "헌종(조선)"),
+    (25, "철종",   "철종(조선)"),
+    (26, "고종",   "고종(대한제국)"),
+    (27, "순종",   "순종(대한제국)"),
+]
+
+# 썰/일화/논란성 키워드가 모이는 섹션 (목차 제목에 이 단어가 들어가면 '썰' 우선순위↑)
+ANECDOTE_HINTS = [
+    "여담", "일화", "야사", "평가", "논란", "비판", "사건", "기타",
+    "이야기", "에피소드", "어록", "대중매체", "미디어", "기록", "사망", "죽음",
+    "독살", "암살", "치세", "업적", "가족", "후궁", "이름", "별명",
+]
+
+
+def clean_heading(text: str) -> str:
+    """목차 항목 텍스트 정리: 앞 번호와 [편집] 등 제거."""
+    t = text.replace("[편집]", "").strip()
+    # 앞쪽 "1.", "2.3.", "10." 같은 목차 번호 제거
+    t = re.sub(r"^\s*[\d.]+\s*", "", t)
+    return t.strip()
+
+
+def is_anecdote(keyword: str) -> bool:
+    return any(h in keyword for h in ANECDOTE_HINTS)
+
+
+async def scrape_king(page, title: str):
+    """한 왕 문서를 열고 목차 키워드 목록을 반환."""
+    url = BASE + title
+    result = {"title": title, "url": url, "page_title": None,
+              "keywords": [], "anecdote_keywords": [], "error": None}
+    try:
+        resp = await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
+
+        # 고정 sleep 대신 목차 요소가 뜰 때까지만 대기 (없으면 짧게 폴백)
+        try:
+            await page.wait_for_selector(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a',
+                timeout=8000,
+            )
+        except Exception:
+            # 목차가 없는 문서일 수 있으니 헤딩 렌더만 잠깐 기다림
+            await page.wait_for_timeout(800)
+
+        # 문서 실제 제목
+        try:
+            result["page_title"] = (await page.title()).split(" - ")[0].strip()
+        except Exception:
+            pass
+
+        if resp and resp.status >= 400:
+            result["error"] = f"HTTP {resp.status}"
+            return result
+
+        # 렌더링된 목차/제목에서 키워드 추출 (클래스명이 자주 바뀌므로 여러 선택자 시도)
+        keywords = await page.evaluate(
+            """
+            () => {
+              const clean = s => s.replace('[편집]', '').trim();
+              let items = [];
+
+              // 1순위: 목차(table of contents)
+              const tocLinks = document.querySelectorAll(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a'
+              );
+              if (tocLinks.length) {
+                items = Array.from(tocLinks).map(a => clean(a.textContent));
+              }
+
+              // 2순위(목차가 없으면): 본문 헤딩 태그
+              if (items.length === 0) {
+                const hs = document.querySelectorAll('h1,h2,h3,h4,h5,h6');
+                items = Array.from(hs).map(h => clean(h.textContent));
+              }
+              return items.filter(Boolean);
+            }
+            """
+        )
+
+        # 중복 제거 + 번호 정리
+        seen, cleaned = set(), []
+        for raw in keywords:
+            kw = clean_heading(raw)
+            if kw and kw not in seen and len(kw) <= 60:
+                seen.add(kw)
+                cleaned.append(kw)
+
+        result["keywords"] = cleaned
+        result["anecdote_keywords"] = [k for k in cleaned if is_anecdote(k)]
+    except Exception as e:
+        result["error"] = f"{type(e).__name__}: {e}"
+    return result
+
+
+async def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--headful", action="store_true", help="브라우저 창 표시")
+    parser.add_argument("--only", nargs="*", help="특정 왕만 (묘호/군호로 지정)")
+    parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=4,
+                        help="동시에 열 페이지 수 (기본 4)")
+    args = parser.parse_args()
+
+    kings = JOSEON_KINGS
+    if args.only:
+        wanted = set(args.only)
+        kings = [k for k in JOSEON_KINGS if k[1] in wanted]
+        if not kings:
+            print(f"[!] 매칭되는 왕 없음: {args.only}")
+            print("    가능한 값:", ", ".join(k[1] for k in JOSEON_KINGS))
+            return
+
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    all_results = []
+
+    total = len(kings)
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(headless=not args.headful)
+        context = await browser.new_context(
+            user_agent=(
+                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+                "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+                "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
+            ),
+            locale="ko-KR",
+        )
+
+        # 목차 텍스트만 필요하므로 이미지/CSS/폰트/미디어는 받지 않음 (로딩 대폭 단축)
+        async def _block(route):
+            if route.request.resource_type in {"image", "stylesheet", "font", "media"}:
+                await route.abort()
+            else:
+                await route.continue_()
+        await context.route("**/*", _block)
+
+        sem = asyncio.Semaphore(max(1, args.concurrency))
+        done = 0
+
+        async def worker(idx, name, title):
+            nonlocal done
+            async with sem:
+                page = await context.new_page()
+                try:
+                    # 나무위키는 동시 요청 시 간헐적으로 404/차단을 주므로
+                    # 실패하면 백오프하며 최대 3회까지 재시도
+                    r = await scrape_king(page, title)
+                    for attempt in range(3):
+                        if not r["error"]:
+                            break
+                        await page.wait_for_timeout(1500 * (attempt + 1))
+                        r = await scrape_king(page, title)
+                finally:
+                    await page.close()
+            r["order"] = idx
+            r["name"] = name
+            done += 1
+            if r["error"]:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) 실패: {r['error']}", flush=True)
+            else:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) "
+                      f"키워드 {len(r['keywords'])}개 "
+                      f"(썰후보 {len(r['anecdote_keywords'])}개)", flush=True)
+            return r
+
+        all_results = await asyncio.gather(
+            *(worker(idx, name, title) for idx, name, title in kings)
+        )
+        all_results = sorted(all_results, key=lambda r: r["order"])
+
+        await browser.close()
+
+    # 저장 ---------------------------------------------------------------
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    json_path = OUT_DIR / f"joseon_keywords_{ts}.json"
+    json_path.write_text(
+        json.dumps(all_results, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
+    )
+
+    csv_path = OUT_DIR / f"joseon_keywords_{ts}.csv"
+    with csv_path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        w = csv.writer(f)
+        w.writerow(["대수", "왕", "문서제목", "썰후보여부", "키워드", "URL"])
+        for r in all_results:
+            anec = set(r["anecdote_keywords"])
+            for kw in r["keywords"]:
+                w.writerow([r["order"], r["name"], r["title"],
+                            "Y" if kw in anec else "", kw, r["url"]])
+
+    total_kw = sum(len(r["keywords"]) for r in all_results)
+    total_anec = sum(len(r["anecdote_keywords"]) for r in all_results)
+    fails = [r["name"] for r in all_results if r["error"]]
+
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print(f"완료: 왕 {len(all_results)}명 / 키워드 {total_kw}개 / 썰후보 {total_anec}개")
+    if fails:
+        print(f"수집 실패: {', '.join(fails)}")
+    print(f"JSON -> {json_path}")
+    print(f"CSV  -> {csv_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if sys.platform == "win32":
+        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
+    asyncio.run(main())

generator/animation_greekroman/character/README.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+[캐릭터 공식 레퍼런스 폴더 — greekroman 은 기본 '비움']
+
+greekroman(그리스 로마 신화) 버전은 고양이 의인화가 아니라 '실제 신의 모습'
+(근육질 남신 / 아름답고 늘씬한 여신, 한국 신화만화풍)으로 그리므로,
+조선/삼국지에서 쓰던 고양이 눈 레퍼런스 이미지를 넣지 않습니다.
+
+- 폴더가 비어 있으면: 각 영상의 '첫 컷'이 자동 앵커가 되어
+  나머지 컷들이 그 캐릭터 디자인/화풍을 그대로 따라갑니다(영상 내 일관성 유지).
+- 특정 그림체를 전 영상에 걸쳐 고정하고 싶으면 기준 이미지를 1장 넣으세요
+  (폴더 안 '첫 번째' 이미지 파일 사용. png/jpg/jpeg/webp).
+  단 이 경우 '눈만 고정' 모드라 눈/표정만 통일되고 복장은 신별로 다르게 나옵니다.
+
+연결 코드: render.py 의 load_char_ref() / CHAR_REF_DIR / gen_image(ref_mode="eyes")

generator/animation_greekroman/data/greek_keywords_20260707_100130.csv

@@ -0,0 +1,466 @@
+번호,인물,문서제목,썰후보여부,키워드,URL
+1,제우스,제우스,,제우스,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,개요,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,특징,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,명칭,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,기원과 발전,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,행적,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,탄생,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,신들의 왕이 되다: 티타노마키아,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,티포노마키아,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,기간토마키아,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,트로이 전쟁,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,Y,로마에서의 숭배,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,기나긴 통치의 끝,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,그리스도교와 제우스,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,Y,신화의 해석,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,강간범 및 난봉꾼,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,"제우스의 구애 및 사통, 강간 목록",https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,능력,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,권능 / 전투력,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,무기,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,Y,기타,https://namu.wiki/w/제우스
+1,제우스,제우스,,매체에서의 등장,https://namu.wiki/w/제우스
+2,헤라,헤라,,헤라,https://namu.wiki/w/헤라
+2,헤라,헤라,,개요,https://namu.wiki/w/헤라
+2,헤라,헤라,,신격의 기원,https://namu.wiki/w/헤라
+2,헤라,헤라,,행적,https://namu.wiki/w/헤라
+2,헤라,헤라,,특징,https://namu.wiki/w/헤라
+2,헤라,헤라,,외모,https://namu.wiki/w/헤라
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+2,헤라,헤라,Y,기타,https://namu.wiki/w/헤라
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+2,헤라,헤라,,외부 링크,https://namu.wiki/w/헤라
+3,포세이돈,포세이돈,,포세이돈,https://namu.wiki/w/포세이돈
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+3,포세이돈,포세이돈,,어원,https://namu.wiki/w/포세이돈
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+4,데메테르,데메테르,,데메테르,https://namu.wiki/w/데메테르
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+4,데메테르,데메테르,,외부 링크,https://namu.wiki/w/데메테르
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+5,아테나,아테나,,외부 링크,https://namu.wiki/w/아테나
+5,아테나,아테나,,한국어,https://namu.wiki/w/아테나
+5,아테나,아테나,,영어,https://namu.wiki/w/아테나
+5,아테나,아테나,,관련 문서,https://namu.wiki/w/아테나
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+22,아킬레우스,아킬레우스,,《일리아스》,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,아가멤논과의 불화,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,Y,파트로클로스의 죽음,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,헥토르와의 결투,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,《아이디오피스》,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,Y,사후 전승,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,인간 관계,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,파트로클로스,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+22,아킬레우스,아킬레우스,,그 외,https://namu.wiki/w/아킬레우스
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+22,아킬레우스,아킬레우스,,관련 문서,https://namu.wiki/w/아킬레우스
+23,오르페우스,오르페우스,,오르페우스,https://namu.wiki/w/오르페우스
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+23,오르페우스,오르페우스,Y,신화에서의 행적,https://namu.wiki/w/오르페우스
+23,오르페우스,오르페우스,Y,평가,https://namu.wiki/w/오르페우스
+23,오르페우스,오르페우스,,오르페우스 밀교,https://namu.wiki/w/오르페우스
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+23,오르페우스,오르페우스,,올림포스 가디언,https://namu.wiki/w/오르페우스
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+24,이아손,이아손,,이아손,https://namu.wiki/w/이아손
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+24,이아손,이아손,,각종 매체에서의 이아손,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,아르고 황금 대탐험,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,신곡 지옥편,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,갓 오브 워 2,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,Y,만화로 보는 그리스 로마 신화,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,올림포스 가디언,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,Fate 시리즈,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,Rise of the Argonauts,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,,하루만 네가 되고 싶어,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,Y,초등 인문학 그리스 로마 신화,https://namu.wiki/w/이아손
+24,이아손,이아손,Y,신화 속 양치기 노예가 되었다,https://namu.wiki/w/이아손
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+26,미다스,미다스,Y,만화로 보는 그리스 로마 신화,https://namu.wiki/w/미다스
+26,미다스,미다스,,올림포스 가디언,https://namu.wiki/w/미다스
+26,미다스,미다스,,갓 오브 워: 고스트 오브 스파르타,https://namu.wiki/w/미다스
+26,미다스,미다스,Y,그리스 로마 신화 : 전설의 수호자들,https://namu.wiki/w/미다스
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+27,시시포스,시시포스,,아우톨리코스와의 대결,https://namu.wiki/w/시시포스
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+27,시시포스,시시포스,,영원한 형벌,https://namu.wiki/w/시시포스
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+      "던전에서 만남을 추구하면 안 되는 걸까",
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+      "히드라 처치",
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+      "게리온의 소를 데려오기",
+      "황금사과를 구해오기",
+      "케르베로스 생포",
+      "옴팔레 여왕의 노예",
+      "그 이후",
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+    ],
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+      "서방 프로젝트의 등장인물",
+      "파이브 스타 스토리의 등장인물 발란셰 파티마"
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+  }
+]

generator/animation_greekroman/gen.py

@@ -0,0 +1,308 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+animation_greekroman 생성 단계 (나레이션 + 스토리보드) — 병합본
+==================================================================
+그리스 로마 신화 '썰' CSV → ① 병맛 마케팅 나레이션 ② 장면 분할 스토리보드 를 한 파일에 모음.
+(animation(조선왕) 폴더와 동일 구조 — 소재만 '조선왕' → '그리스 로마 신화 신·영웅'.)
+scraper.py 가 만든 greek_keywords_*.csv 를 입력으로 한다.
+
+  · 나레이션:  latest_csv / load_rows / pick_seed / generate
+  · 스토리보드: clamp_scenes / make_storyboard
+
+구조: 훅 → 썰 전개(역사 + 병맛 과장) → 어거지 전환 → 마케팅 + CTA → 장면별 분할(자막+그림 프롬프트).
+"""
+
+import csv
+import json
+import random
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+import sys
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+
+HERE = Path(__file__).parent
+DATA_DIR = HERE / "data"          # 신화 인물 일화 CSV(선행 데이터). ★ output/ 이 아님 — 거긴 출력물(mp4)만.
+DEFAULT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+# 자막 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 없는 이모지·기호(😊▼★♥ 등)는 화면에서 □ 로 깨진다 → 제거.
+_TYPO = {"…": "...", "‘": "'", "’": "'", "“": '"',
+         "”": '"', "·": " ", "～": "~", "〜": "~"}
+# 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 확실히 있는 것 = 한글 음절·자모(ㅋㅋ ㅠㅠ) + ASCII 인쇄문자. 그 외(이모지·…·특수기호)는 제거.
+_KEEP_RE = re.compile(r"[^가-힣ㄱ-ㅣ\x20-\x7E]")
+
+
+def _no_emoji(s):
+    s = s or ""
+    for _k, _v in _TYPO.items():
+        s = s.replace(_k, _v)
+    return re.sub(r"  +", " ", _KEEP_RE.sub("", s)).strip()
+
+
+# ============================== ① 나레이션 (신화 썰 → 병맛 대본) ==============================
+
+def latest_csv() -> Path:
+    files = sorted(DATA_DIR.glob("greek_keywords_*.csv"))
+    if not files:
+        sys.exit("[!] animation_greekroman/data/ 에 greek_keywords_*.csv 가 없음. 먼저 'python scraper.py' 실행.")
+    return files[-1]
+
+
+def load_rows(csv_path: Path):
+    """CSV → [{order, king, doc, is_anecdote, keyword, url}, ...] (king = 신화 인물 이름)"""
+    rows = []
+    with csv_path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        r = csv.reader(f)
+        next(r, None)  # 헤더 스킵
+        for line in r:
+            if len(line) < 6:
+                continue
+            order, king, doc, anec, kw, url = line[:6]
+            rows.append({
+                "order": int(order) if order.isdigit() else 0,
+                "king": king, "doc": doc,
+                "is_anecdote": anec.strip().upper() == "Y",
+                "keyword": kw, "url": url,
+            })
+    return rows
+
+
+def pick_seed(rows, king=None, keyword=None, prefer_anecdote=True):
+    """대본의 씨앗이 될 (인물, 썰키워드) 한 건 선택."""
+    cand = rows
+    if king:
+        cand = [r for r in cand if r["king"] == king]
+        if not cand:
+            kings = sorted({r["king"] for r in rows})
+            sys.exit(f"[!] '{king}' 없음. 가능: {', '.join(kings)}")
+    if keyword:
+        kw_match = [r for r in cand if keyword in r["keyword"]]
+        if not kw_match:
+            sys.exit(f"[!] '{keyword}' 키워드가 {king or '전체'}에 없음.")
+        return random.choice(kw_match)
+    if prefer_anecdote:
+        anec = [r for r in cand if r["is_anecdote"]]
+        if anec:
+            cand = anec
+    return random.choice(cand)
+
+
+NARR_SYSTEM = """\
+너는 한국 숏폼(쇼츠/릴스) 전문 카피라이터다. '병맛(어이없고 황당하지만 묘하게 중독성 있는)' 유머 톤으로,
+그리스 로마 신화 속 신·영웅들의 '썰'을 풀다가 마지막에 자연스러운 척 억지로 광고로 갈아타는 {seconds}초 나레이션 대본을 쓴다.
+
+[톤 규칙]
+- 구어체 반말 나레이션. TTS(AI 음성)가 읽을 것을 전제로, 문장은 짧고 리듬감 있게.
+- 진지하게 시작했다가 갑자기 헛소리로 빠지는 낙차가 핵심. "근데", "그래서", "참고로" 같은 접속사로 능청스럽게 전환.
+- 신화 내용(인물 이름, 사건 키워드)은 최소한의 뼈대로만 쓰고, 디테일은 과장·왜곡해서 웃기게 채운다.
+  유명 신화 장면(판도라의 상자, 트로이 전쟁, 12과업, 미다스의 손, 시시포스의 바위 등)을 드립 소재로 적극 활용해도 된다.
+  제우스의 바람기, 헤라의 질투 같은 유명 밈은 써도 되지만 선정적으로 묘사하진 마라.
+  단, 시청자가 '진짜 역사'와 '드립'을 구분 못 할 정도로 거짓 정보를 사실처럼 단정하진 마라(가벼운 드립 신호 유지).
+- 욕설·혐오·정치 비방 금지. 누구나 웃을 수 있는 선.
+
+[구조] (반드시 이 4단)
+1) hook   : 3초 안에 스크롤 멈추게 하는 한 방. 질문/충격/궁금증.
+2) story  : 썰 본문. 역사로 시작해 점점 병맛으로 과열. 광고로 넘어갈 '연결고리'를 은근히 심어둔다.
+3) pivot  : "근데 알고 보니/그래서/요즘 같으면…" 식으로 광고로 억지 전환. 이 억지스러움 자체가 개그.
+4) cta    : 광고 대상의 핵심 셀링포인트 + 행동유도 한 줄.
+
+[분량]
+- 한국어 나레이션 기준 약 {seconds}초 분량 = {lo}~{hi}자. full_narration 은 반드시 이 글자수 범위로.
+- 이 범위를 넘기지 마라. 너무 길면 TTS가 빨라져 병맛이 죽고 영상도 길어진다. 간결하게.
+
+[SNS 캡션] (sns_caption 필드 — 유튜브/인스타/틱톡에 그대로 붙여넣을 업로드 설명)
+- 아래 '형식'을 지켜라. 이모지를 적극 사용(나레이션과 달리 캡션은 이모지 OK). 줄바꿈으로 구분.
+- 형식:
+    1) 첫 줄: 후킹 카피 한 줄 (예: "제우스가 사실 OO 단골이었다는 썰 풉니다.")
+    2) 본문 1~2줄: 신화 썰 ↔ 가게를 잇는 재밌는 소개 (이모지 곁들여)
+    3) 셀링 한 줄: 신이 반할 식으로 가게 핵심 (예: "제우스도 반할 OO시장 숨은 맛집 'OOO' 🍲")
+    4) 📍 가게명 (위치)            ← 가게명/위치 모르면 이 줄 생략
+    5) 🔥 대표 메뉴·포인트 나열        ← 모르면 생략
+    6) 👉 방문 팁 또는 행동유도 한 줄
+    7) 마지막 줄: 해시태그 나열. #그리스로마 #신화썰 을 앞에 두고, 가게·지역·메뉴·병맛 태그 + #shorts #AIO2O 로 끝.
+- 가게 정보(이름·위치·메뉴)는 '마케팅 대상' 텍스트에서 뽑아라. 없으면 그 줄은 자연스럽게 빼라(억지로 지어내지 마라).
+
+[출력]
+- 반드시 지정된 JSON 스키마로만 응답. 설명/사족 금지.
+- full_narration 은 hook+story+pivot+cta 를 자연스럽게 이어붙인 '읽는 그대로의' 최종 나레이션.
+- sns_caption 은 위 [SNS 캡션] 형식대로. title 에는 해시태그를 넣지 말 것(태그는 hashtags·sns_caption 에만).
+"""
+
+NARR_USER = """\
+[이번 쇼츠 소재]
+- 인물: {king} ({doc})
+- 썰 키워드: "{keyword}"
+- 참고 출처: {url}
+
+[마케팅 대상 (마지막에 이걸로 갈아타기)]
+- 가게명: {store}
+- 소개/키워드: {product}
+
+위 '썰 키워드'에서 출발해, 병맛으로 풀다가 마지막에 '마케팅 대상'으로 억지 전환하는
+{seconds}초 쇼츠 나레이션을 만들어라. 썰 키워드가 빈약하면 그 신/영웅의 유명한 신화 일화로 살을 붙여도 된다.
+"""
+
+NARR_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "title": {"type": "string", "description": "쇼츠 제목/썸네일 문구 (짧고 자극적). 해시태그(#…)를 넣지 말 것 — 태그는 hashtags 필드에만."},
+        "hook": {"type": "string"},
+        "story": {"type": "string"},
+        "pivot": {"type": "string"},
+        "cta": {"type": "string"},
+        "full_narration": {"type": "string", "description": "TTS가 읽을 최종 나레이션 전문"},
+        "estimated_seconds": {"type": "integer"},
+        "hashtags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
+        "sns_caption": {"type": "string", "description": "SNS 업로드용 설명 전문([SNS 캡션] 형식, 이모지·해시태그 포함)"},
+    },
+    "required": ["title", "hook", "story", "pivot", "cta", "full_narration", "sns_caption"],
+}
+
+
+def generate(client, model, seed, product, seconds, store=""):
+    """신화 인물 썰 + 마케팅 대상 → 병맛 나레이션 dict (Gemini)."""
+    # 글자수를 목표 길이에 비례시킨다(한국어 나레이션 ≒ 초당 5.4~6.4자). 60초면 ≒324~384자.
+    lo, hi = round(seconds * 5.4), round(seconds * 6.4)
+    user = NARR_USER.format(
+        king=seed["king"], doc=seed["doc"],
+        keyword=seed["keyword"], url=seed["url"], product=product,
+        store=(store or "(가게명 미상 — 소개 텍스트에서 유추)"), seconds=seconds,
+    )
+    sys_prompt = NARR_SYSTEM.format(seconds=seconds, lo=lo, hi=hi)
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=user,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=sys_prompt,
+            temperature=1.1,                 # 병맛 = 약간 높은 창의성
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=NARR_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    data = json.loads(resp.text)
+    data["full_narration"] = _no_emoji(data.get("full_narration", ""))   # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+    data["_seed"] = {"king": seed["king"], "keyword": seed["keyword"], "url": seed["url"]}
+    data["_product"] = product
+    return data
+
+
+# ============================== ② 스토리보드 (나레이션 → 장면 분할) ==============================
+
+SB_SYSTEM = """\
+너는 숏폼 영상 디렉터다. 주어진 '병맛 그리스 로마 신화 마케팅 나레이션'을 세로 쇼츠용 스토리보드로 쪼갠다.
+
+[핵심 규칙]
+- narration 필드에는 받은 나레이션 '원문을 그대로' 잘라 담아라. 절대 다시 쓰거나 요약하지 마라.
+  (이 텍스트가 그대로 TTS 음성이 되므로, 모든 장면 narration 을 이으면 원본과 100% 같아야 한다.)
+- 장면 수는 아래 '목표 장면 수'에 맞춰라. 한 장면 narration 이 너무 길어지지 않게(자막 한두 줄) 적당히 끊어 담아라.
+- caption: 화면에 띄울 굵은 자막. 짧고 임팩트 있게(최대 18자). narration 의 핵심을 뽑되 드립 살려서.
+- image_prompt: 그 장면 그림을 그릴 영어 프롬프트. character_sheet 와 style_guide 를 항상 전제로,
+  '이 장면에서 캐릭터가 뭘 하는지'를 구체적으로. (예: the muscular god dramatically throwing a lightning bolt from a cloud, sweating)
+  ★ 절대 그림 안에 '글자/간판 글씨/메뉴판 글자/브랜드명 텍스트'를 그리도록 요구하지 마라.
+    (AI가 한글을 깨진 글자로 그린다.) 간판·현수막·메뉴판이 등장해도 'blank sign with no text'처럼
+    글자 없는 상태로 묘사하라. 가게 이름 등 텍스트는 영상 자막에서 따로 넣는다.
+  ★ 감정이 강한 장면(웃음/울음/졸림/한숨/장난/좌절 등)에서는 눈 표정도 영어로 적어라
+    (예: eyes squeezed shut while laughing, sleepy half-closed eyes, a playful wink,
+    teary closed eyes). 평범한 장면은 굳이 눈을 적지 말고 뜬 눈(기본)으로 두면 된다.
+    → 그래야 컷마다 눈 표정이 다양해진다.
+
+[전역 설정]
+- character_sheet: 이 영상에 일관되게 등장할 주인공 캐릭터를 영어로 정의.
+  ★ 한국의 '그리스 로마 신화 학습만화'처럼, 신을 '진짜 신의 모습'으로 그린다 — 의인화 동물 금지.
+    · 남신/남자 영웅: 조각상 같은 근육질의 멋진 체격(broad shoulders, heroic muscular greek-statue
+      physique), 잘생긴 얼굴. · 여신: 아름답고 늘씬한 몸매(beautiful, slender, graceful), 긴 머리.
+    · 반드시 '성인 8등신 비율'로: tall adult heroic proportions, 8-heads-tall elegant body,
+      NOT chibi, NOT super-deformed, NOT cute mascot — 치비/SD/애기얼굴 금지.
+    → 단 과한 노출·선정적 묘사는 금지. 토가/키톤/갑옷 등 신화 복식은 제대로 입힌다.
+  복식/색/머리/상징물(번개·투구·부엉이·삼지창·월계관 등 그 신의 아이콘)을 못박아 컷마다 동일하게.
+  (예: Zeus as a tall handsome god with a heroic muscular greek-statue physique, long white hair and
+   majestic white beard, wearing a white toga with gold trim and a laurel wreath, holding a glowing
+   golden lightning bolt / Athena as a beautiful slender goddess with long dark hair, wearing a bronze
+   helmet and flowing white chiton with a golden owl emblem, holding a spear and round shield)
+  ★ 눈 그림체: 순정만화/한국 신화만화풍의 크고 또렷한 눈(large expressive sparkling manhwa eyes,
+    detailed irises with light reflections)으로 통일. 이 '그림체'만 유지하고, 장면 감정에 따라
+    눈을 감거나(eyes closed) 실눈(squint)·윙크·부릅뜸(wide dramatic glare) 등 표정은 바꿔도 된다.
+- style_guide: 그림 스타일을 영어로. 한국 그리스로마신화 학습만화풍(classic Korean mythology manhwa
+  style) — 깔끔하고 또렷한 외곽선, 화사하고 선명한 색, 반짝이는 하이라이트, 극적인 연출,
+  '성인 비율의 캐릭터(tall adult proportions, never chibi or super-deformed)',
+  단순 배경(고대 그리스 신전·올림포스·구름·대리석 기둥 분위기), 세로 9:16.
+
+[출력] 지정된 JSON 스키마로만.
+"""
+
+SB_USER = """\
+[마케팅 대상] {product}
+[소재 인물] {king}
+[목표 장면 수] 약 {scenes}개
+
+[나레이션 원문 — 이걸 그대로 잘라서 narration 필드에 담아라]
+{narration}
+"""
+
+SB_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "character_sheet": {"type": "string"},
+        "style_guide": {"type": "string"},
+        "scenes": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "narration": {"type": "string"},
+                    "caption": {"type": "string"},
+                    "image_prompt": {"type": "string"},
+                },
+                "required": ["narration", "caption", "image_prompt"],
+            },
+        },
+    },
+    "required": ["character_sheet", "style_guide", "scenes"],
+}
+
+
+def clamp_scenes(scene_list, target):
+    """장면 수가 target 보다 많으면, 가장 짧은 인접쌍을 병합해 target 개까지 줄인다.
+    narration 은 순서대로 보존된다(분할은 하지 않는다)."""
+    def clen(s):
+        return len(s.get("narration", "").strip())
+
+    while len(scene_list) > target:
+        # 합쳤을 때 가장 짧아지는 인접쌍을 골라 병합
+        i = min(range(len(scene_list) - 1),
+                key=lambda k: clen(scene_list[k]) + clen(scene_list[k + 1]))
+        base = dict(scene_list[i + 1])      # 이웃(뒤 컷)의 caption/image_prompt 유지
+        a, b = scene_list[i].get("narration", "").strip(), scene_list[i + 1].get("narration", "").strip()
+        base["narration"] = (a + " " + b).strip()
+        scene_list[i:i + 2] = [base]
+    return scene_list
+
+
+def make_storyboard(client, model, narration, product, king, scenes=8) -> dict:
+    """나레이션 → 스토리보드 dict (Gemini)."""
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=SB_USER.format(product=product, king=king,
+                                scenes=scenes, narration=narration),
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=SB_SYSTEM,
+            temperature=0.8,
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=SB_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    sb = json.loads(resp.text)
+    # 모델이 '목표 장면 수'를 채우려고 narration 이 빈 장면(닫는 CTA 컷 등)을 끼워넣을 때가 있다.
+    #   이 파이프라인은 narration 을 TTS·자막으로 쓰므로 빈 장면은 의미가 없고,
+    #   빈 텍스트를 TTS 에 넣으면 빈 응답을 반복하다 죽는다 → 생성 단계에서 미리 제거.
+    raw = sb.get("scenes", [])
+    kept = [s for s in raw if s.get("narration", "").strip()]
+    if len(kept) < len(raw):
+        print(f"[i] 빈 나레이션 장면 {len(raw) - len(kept)}개 제거")
+    sb["scenes"] = clamp_scenes(kept, scenes)   # 장면이 목표보다 많으면 병합해 맞춤
+    for sc in sb["scenes"]:                      # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+        sc["narration"] = _no_emoji(sc.get("narration", ""))
+        sc["caption"] = _no_emoji(sc.get("caption", ""))
+    sb["_product"] = product
+    sb["_king"] = king
+    return sb

generator/animation_greekroman/main.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+키워드 → 병맛 그리스 로마 신화 마케팅 쇼츠 (완전 자동, 원커맨드)
+==========================================================
+
+마케팅하고 싶은 대상을 '자유로운 키워드/문장'으로 주면:
+  1) 랜덤으로 그리스 로마 신화 신·영웅 '썰' 매칭
+  2) Gemini 로 병맛 마케팅 나레이션 생성
+  3) 장면 분할(스토리보드)
+  4) 장면별 이미지 + 음성 생성
+  5) Ken Burns + 자막(맨 위) + 음성 합성 → 세로 mp4
+  6) 한 작업의 결과(나레이션·스토리보드·이미지·음성·mp4)는
+     모두 output/<작업폴더>/ 안에만 저장. 완성 후 중간 파일(assets)은 자동 삭제.
+
+선행: scraper.py 로 만든 data/greek_keywords_*.csv 가 있어야 함.
+API 키: GEMINI_API_KEY 환경변수 (또는 --api-key). 이미지 생성은 결제 활성화 필요.
+
+★ 실행 (shorts_all 폴더 안에서, 키워드는 자유롭게):
+    python animation_greekroman\\main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 평창 숲속 1박 12만원
+    python animation_greekroman\\main.py "강원도 평창 '왕의휴식' 감성 펜션, 객실 노천탕, 1박 12만원"
+    python animation_greekroman\\main.py https://naver.me/xxxx
+
+옵션:
+    --label 왕의휴식     결과 폴더 이름에 쓸 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)
+    --king 제우스        특정 신/영웅 고정 (기본: 랜덤)
+    --scenes 12          장면 수=이미지 수 (기본 12)
+    --seconds 45         목표 길이 초 (기본 45)
+    --voice Puck         TTS 목소리
+    --keep               중간 파일(assets) 삭제하지 않고 보존
+"""
+
+import argparse
+import json
+import os
+import re
+import shutil
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+if hasattr(sys.stdout, "reconfigure"):
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
+
+from google import genai
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))  # 공유 모듈(naver.py, media.py)
+
+import gen                       # 나레이션 + 스토리보드 생성(병합: 이전 gen_narration + gen_storyboard)
+import render as MS              # animation 영상합성 엔진(이전 make_short.py)
+import naver as NV               # 공유 네이버 크롤러/브리핑/사진 선별
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation_greekroman"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation_greekroman/
+TEXT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+
+def safe_name(s: str) -> str:
+    s = re.sub(r"[^\w가-힣]+", "_", s).strip("_")
+    return s[:30] or "short"
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(
+        description="키워드 또는 네이버 링크 → 병맛 그리스 로마 신화 쇼츠 (완전 자동)",
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="예) python main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 1박 12만원\n"
+               "    python main.py https://naver.me/xxxx   (링크만 — AI브리핑 자동 키워드화)",
+    )
+    # 마케팅 대상: 자유 키워드(여러 단어/문장) 또는 네이버 링크(섞어 써도 됨)
+    ap.add_argument("keywords", nargs="*",
+                    help="마케팅 대상 키워드/문장, 또는 네이버 링크 (--link 없이 링크만 줘도 됨)")
+    # 결과 폴더 라벨
+    ap.add_argument("--label", help="결과 폴더 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)")
+    # 생성 옵션
+    ap.add_argument("--king", help="특정 신/영웅 고정 (예: 제우스, 기본: 랜덤)")
+    ap.add_argument("--scenes", type=int, default=12, help="장면 수=이미지 수 (기본 12)")
+    ap.add_argument("--seconds", type=int, default=45, help="목표 길이(초) (기본 45)")
+    ap.add_argument("--voice", default=MS.TTS_VOICE, help=f"TTS 목소리 (기본 {MS.TTS_VOICE})")
+    ap.add_argument("--keep", action="store_true", help="중간 파일(assets) 보존")
+    ap.add_argument("--csv", help="썰 CSV 경로 (기본: output/ 최신)")
+    # 실제 사진(가게/메뉴판) 섞기 + 마지막 링크 카드
+    ap.add_argument("--images", default="load_image",
+                    help="실제 사진 폴더. 가게 이름만 줘도 load_image/<가게>/ 를 찾음 "
+                         "(예: --images 연산골막국수). 비었으면 전부 AI")
+    ap.add_argument("--max-real", type=int, default=0,
+                    help="실제 사진으로 채울 최대 장면 수 (기본 0=폴더 사진 전부, 장면 수 한도 내)")
+    ap.add_argument("--real-scenes",
+                    help="실제 사진 깔 장면 번호 1-based, 콤마구분 (예: 5,6,7). 주면 내용매칭 대신 수동")
+    ap.add_argument("--no-match", action="store_true",
+                    help="실제 사진 내용 자동매칭(Gemini 비전) 끄고 위치 기반(뒤쪽 장면)으로")
+    ap.add_argument("--photos", type=int, default=4,
+                    help="네이버 사진탭에서 자동 선별할 공식사진 수 (기본 4, --link 줄 때)")
+    ap.add_argument("--no-photos", action="store_true",
+                    help="네이버 사진 자동 수집 끄기 (전부 AI 그림으로)")
+    ap.add_argument("--link", help="맨 마지막 화면에 띄울 링크/문구 (예: naver.me/xxxx)")
+    ap.add_argument("--link-seconds", type=float, default=3.0, help="링크 카드 길이(초)")
+    ap.add_argument("--store", help="링크 카드에 함께 띄울 가게 이름 (기본: 키워드 첫 부분 자동)")
+    ap.add_argument("--cta", default=MS.LINK_CTA, help=f"링크 카드 안내문구 (기본: '{MS.LINK_CTA}')")
+    ap.add_argument("--img-model", default=MS.IMG_MODEL,
+                    help=f"이미지 생성 모델 (기본 {MS.IMG_MODEL}). 글자 또렷하게: gemini-3.1-flash-image / gemini-3-pro-image")
+    ap.add_argument("--allow-text", action="store_true",
+                    help="그림 안 글자 금지 해제 (신형 모델로 간판에 진짜 이름 넣고 싶을 때)")
+    # 컷편집 느낌 (말 빠르게 + 컷 사이 침묵 제거 → 분량 ↓)
+    ap.add_argument("--speed", type=float, default=1.3,
+                    help="말 속도 배율 (기본 1.3=30%% 빠르게, 음정 유지). 1.0=원본")
+    ap.add_argument("--no-trim", action="store_true",
+                    help="컷 앞뒤 침묵 제거 끄기 (기본은 제거해 컷을 타이트하게)")
+    ap.add_argument("--tail", type=float, default=0.0,
+                    help="각 컷 말 끝난 뒤 여운(초). 기본 0=말 끝나자마자 다음 컷. 여유 주려면 0.1~0.2")
+    ap.add_argument("--workers", type=int, default=4,
+                    help="이미지·음성 동시 생성 수 (기본 4). 높이면 빠르지만 API 속도제한 주의")
+    ap.add_argument("--bgm",
+                    help="배경음악(병맛 BGM) 파일 또는 폴더. 폴더면 무작위 1곡. "
+                         "기본: bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 사용. "
+                         "특정 곡 고정하려면 --bgm 파일명. BGM 끄려면 --bgm none")
+    ap.add_argument("--bgm-volume", type=float, default=0.3,
+                    help="BGM 볼륨 0~1 (기본 0.3). 나레이션 안 묻히게 조절")
+    ap.add_argument("--api-key")
+    args = ap.parse_args()
+
+    # --link 안 써도 됨: 위치 인자에 네이버 링크가 섞여 있으면 그걸 링크로 빼낸다
+    #   (narration/kakao 처럼 `python main.py https://naver.me/xxxx` 만으로 실행 가능)
+    if not args.link:
+        link_tok = next((k for k in args.keywords if NV.looks_like_naver_place(k)), None)
+        if link_tok:
+            args.link = link_tok
+            args.keywords = [k for k in args.keywords if k != link_tok]
+
+    product = " ".join(args.keywords).strip()
+    # 키워드를 안 줬는데 --link 가 네이버 플레이스면 → AI 브리핑을 긁어와 마케팅 키워드로 사용
+    brief_store = None
+    if not product and NV.looks_like_naver_place(args.link or ""):
+        print("■ 키워드 없음 → 네이버 AI 브리핑 자동 수집...")
+        try:
+            brief_store, bullets, _cat = NV.fetch_briefing(args.link)   # 업종(cat)은 animation 미사용
+        except Exception as e:
+            sys.exit(f"[!] AI 브리핑 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+        if not bullets:
+            # AI 브리핑이 없으면 → 방문자 리뷰를 '더보기'까지 펼쳐 긁은 뒤 Gemini 로 요약(브리핑 대체)
+            print(f"■ '{brief_store or '이 가게'}' AI 브리핑 없음 → 방문자 리뷰 크롤링 후 요약...")
+            _key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+            if not _key:
+                sys.exit("[!] 리뷰 요약에 API 키 필요. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+            try:
+                rstore, reviews = NV.fetch_reviews(args.link, max_reviews=30)
+            except Exception as e:
+                sys.exit(f"[!] 리뷰 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+            if rstore and not brief_store:
+                brief_store = rstore
+            bullets = NV.summarize_reviews(genai.Client(api_key=_key), brief_store, reviews)
+            if not bullets:
+                sys.exit(f"[!] '{brief_store or '이 가게'}'는 AI 브리핑도 리뷰도 못 얻었어요. "
+                         "키워드를 직접 주거나 다른 링크를 쓰세요.")
+            print(f"■ 리뷰 {len(reviews)}개 수집 → 요약 {len(bullets)}줄 (브리핑 대체)")
+        product = " ".join(bullets)
+        print(f"■ 가게: {brief_store or '?'} / 소재 {len(bullets)}줄 → 키워드로 사용")
+        for b in bullets:
+            print(f"   • {b}")
+    if not product:
+        sys.exit("[!] 마케팅 키워드가 필요해. 예: python auto_short.py 감성 펜션 ... "
+                 "또는 --link 에 네이버 가게 링크(AI 브리핑 자동 수집).")
+
+    api_key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+    if not api_key:
+        sys.exit("[!] API 키 없음. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+
+    csv_path = Path(args.csv) if args.csv else gen.latest_csv()
+    rows = gen.load_rows(csv_path)
+
+    client = genai.Client(api_key=api_key)
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    # 네이버 링크 주고 사진 폴더를 직접 안 줬으면 → 사진탭 공식사진을 자동 수집·선별
+    if (not args.no_photos and NV.looks_like_naver_place(args.link or "")
+            and args.images == "load_image"):
+        store_for_dir = (brief_store or args.store or args.label
+                         or " ".join(args.keywords[:2]) or "naver_store")
+        photo_dir = HERE / "load_image" / safe_name(store_for_dir)
+        existing = [p for p in photo_dir.glob("*.jpg")] if photo_dir.exists() else []
+        if existing:
+            print(f"■ 사진 캐시 재사용: {photo_dir} ({len(existing)}장)")
+            args.images = safe_name(store_for_dir)
+        else:
+            print(f"■ 네이버 사진탭 → 공식사진 {args.photos}장 자동 수집·선별...")
+            try:
+                _, finals = NV.fetch_and_select(args.link, photo_dir,
+                                                n=args.photos, client=client)
+                if finals:
+                    args.images = safe_name(store_for_dir)
+                    print(f"■ 사진 {len(finals)}장 준비 → {photo_dir}")
+                else:
+                    print("■ 공식사진을 못 받았어요 → 전부 AI 그림으로 진행")
+            except Exception as e:
+                print(f"■ 사진 수집 실패({type(e).__name__}) → 전부 AI 그림으로 진행")
+
+    # 이 작업 전용 폴더 (모든 산출물은 여기 안에만)
+    label = args.label or " ".join(args.keywords[:3]) or brief_store or product[:20]
+    stem = f"{safe_name(label)}_{ts}"
+    job_dir = OUT_DIR / stem
+    job_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 1) 랜덤(또는 지정) 인물 썰 매칭
+    seed = gen.pick_seed(rows, king=args.king)
+    print(f"■ 작업 폴더   : {job_dir}")
+    print(f"■ 마케팅 대상 : {product}")
+    print(f"■ 매칭된 썰   : {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n")
+
+    # 2) 병맛 나레이션
+    print("[1/4] 나레이션 생성...")
+    store_name = brief_store or getattr(args, "store", None) or label
+    narr = gen.generate(client, TEXT_MODEL, seed, product, args.seconds, store=store_name)
+    # 제목엔 해시태그가 들어갈 이유가 없다 — LLM 이 끼워넣은 '#태그' 토큰 제거(태그는 hashtags 필드에만).
+    narr["title"] = re.sub(r"\s*#\S+", "", narr.get("title", "")).strip()
+    (job_dir / "narration.json").write_text(
+        json.dumps(narr, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    # 사람이 바로 읽는 나레이션 '가사' 텍스트 (제목 + 본문 + 해시태그)
+    lyric = (f"[제목] {narr.get('title','')}\n"
+             f"[소재] {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n"
+             f"[마케팅] {product}\n"
+             f"{'-'*40}\n"
+             f"{narr.get('full_narration','')}\n")
+    if narr.get("hashtags"):
+        lyric += f"\n{' '.join(narr['hashtags'])}\n"
+    (job_dir / "narration.txt").write_text(lyric, encoding="utf-8")
+    # SNS 업로드용 캡션(이모지·해시태그 포함) — content_sync/finalize 가 읽어 Content.caption 에 저장.
+    caption = (narr.get("sns_caption") or "").strip()
+    if caption:
+        (job_dir / "caption.txt").write_text(caption, encoding="utf-8")
+    print(f"      \"{narr['title']}\" ({len(narr['full_narration'])}자)")
+
+    # 3) 스토리보드(장면 분할)
+    print("[2/4] 스토리보드 분할...")
+    sb = gen.make_storyboard(client, TEXT_MODEL, narr["full_narration"],
+                            product, seed["king"], scenes=args.scenes)
+    (job_dir / "storyboard.json").write_text(
+        json.dumps(sb, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    print(f"      장면 {len(sb['scenes'])}개")
+
+    # 4) 이미지 + 음성 + 영상 합성 (assets·mp4 모두 job_dir 안)
+    #    실제 사진(가게/메뉴판)을 내용 맞는 장면에 AI 배경과 합성, 마지막에 링크 카드 추가
+    real_images, real_scenes = MS.resolve_real_images(args.images, args.real_scenes)
+    if not real_images:
+        print(f"■ 실제 사진   : 없음 ('{args.images}' 폴더 비었거나 없음) → 전부 AI")
+    # --bgm 안 줘도 bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 1곡 사용
+    bgm = MS.resolve_bgm(args.bgm or "bgm")
+    _off = str(args.bgm or "").strip().lower() in ("none", "off", "no")
+    if args.bgm and not _off and not bgm:
+        print(f"■ BGM '{args.bgm}' 를 못 찾음 → BGM 없이 진행")
+    elif bgm:
+        print(f"■ BGM        : {bgm.name} (bgm/ 무작위)")
+    print("[3/4] 이미지·음성 생성...")
+    store = args.store or brief_store or product.split(",")[0].strip() or None
+    out_mp4 = MS.produce(client, sb, stem, workdir=job_dir, voice=args.voice, force=False,
+                         real_images=real_images, real_scenes=real_scenes,
+                         max_real=args.max_real, match_content=not args.no_match,
+                         link=args.link, link_seconds=args.link_seconds, store=store, cta=args.cta,
+                         img_model=args.img_model, allow_text=args.allow_text,
+                         speed=args.speed, trim_silence=not args.no_trim, tail=args.tail,
+                         workers=args.workers, bgm=bgm, bgm_volume=args.bgm_volume)
+
+    # 5) 중간 파일 정리: assets/ + 기계용 json 삭제. 결과 mp4 와 narration.txt(제목/해시태그)만 남김.
+    if not args.keep and out_mp4.exists() and out_mp4.stat().st_size > 0:
+        shutil.rmtree(job_dir / "assets", ignore_errors=True)
+        for junk in ("narration.json", "storyboard.json"):
+            (job_dir / junk).unlink(missing_ok=True)
+        print("      중간 파일(assets·json) 삭제 완료 — mp4 + narration.txt 만 보존")
+
+    print(f"\n✅ 완성: {out_mp4}")
+    print(f"   {seed['king']} 썰 · {product}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

generator/animation_greekroman/render.py

@@ -0,0 +1,980 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+스토리보드 → 완성 쇼츠 영상(mp4) 조립  [A방식: 정지 일러스트 + 모션]
+=====================================================================
+
+gen_storyboard.py 가 만든 스토리보드를 받아 장면별로:
+  1) Gemini 이미지로 일러스트 생성 (캐릭터 일관성 = 1번 컷을 레퍼런스로 물림)
+  2) Gemini TTS 로 그 장면 나레이션 음성 생성 (장면 길이 = 음성 길이)
+  3) ffmpeg 로 Ken Burns(zoompan 줌) + 자막(PNG 오버레이) + 음성 합성 → 세로 1080x1920 mp4
+     (Intel QSV 하드웨어 인코딩 자동 사용, 없으면 libx264 ultrafast)
+
+이미지/음성은 output/ 에 장면별로 캐싱한다. 재실행 시 이미 있으면 재사용(재과금 X).
+다시 그리고 싶으면 --force.
+
+설치: pip install google-genai pillow imageio-ffmpeg   (moviepy 불필요 — ffmpeg 직접 렌더)
+실행:
+    python make_short.py                          # 최신 *_storyboard.json
+    python make_short.py --storyboard output/xxx_storyboard.json --voice Puck
+    python make_short.py --force                  # 이미지/음성 새로 생성
+"""
+
+import json
+import re
+import shutil
+import subprocess
+import sys
+import time
+import wave
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+from PIL import Image
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+import media as MU
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation_greekroman"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation_greekroman/
+W, H = 1080, 1920                       # 세로 쇼츠
+BAND_RATIO = 0.18                       # 상단 흰 자막 밴드 높이 비율(그림은 그 아래, 안 가림)
+NARR_SIZE = 48                          # 나레이션 자막 기본 글자 크기(밴드에 안 들어가면 자동 축소)
+NARR_MIN_SIZE = 30                      # 자동 축소 하한(이보다 작아지진 않음)
+BRAND_TITLE = "썰박스"         # 상단 밴드 제목(옆에 '×' + AI O2O 로고 결합)
+BRAND_LOGO = str(Path(__file__).parent / "fonts" / "brand_logo.png")  # 제목 옆 AI O2O 로고(흰배경·검정)
+IMG_MODEL = "gemini-3-pro-image"   # 최상위 이미지 모델(인체·화풍 품질 우선). 저렴하게: gemini-3.1-flash-image
+VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"          # 실제 사진 내용 분석 + 장면 매칭용
+TTS_MODEL = "gemini-2.5-pro-preview-tts"   # 최상위 TTS(발음 품질 우선). 저렴하게: gemini-3.1-flash-tts-preview
+TTS_VOICE = "Puck"
+TTS_STYLE = ("다음 한 문장을 한국 숏폼 병맛 나레이션처럼 신나고 빠르게, "
+             "능청스럽게 약간 오버해서 읽어줘:")
+# 한글 자막용 폰트 — 둥글둥글 B급 느낌의 '주아체'. per-engine fonts/ 우선, 없으면 상위 공유(generator/fonts).
+def _find_font(name):
+    for c in (HERE / "fonts" / name, HERE.parent / "fonts" / name):
+        if c.exists():
+            return str(c)
+    return str(HERE / "fonts" / name)
+FONT = _find_font("Jua-Regular.ttf")
+FONT_FALLBACK = r"C:\Windows\Fonts\malgunbd.ttf"
+# 상단 제목('썰록') 전용 폰트 — 조선 느낌 명조(송명체). 자막과 일부러 다르게.
+TITLE_FONT = _find_font("SongMyung-Regular.ttf")
+TITLE_SIZE = 58
+
+# AI 이미지 모델은 글자(특히 한글)를 제대로 못 그려 간판/메뉴 글씨가 깨진다.
+# → 모든 이미지 생성에서 '글자 자체를 그리지 말라'고 강하게 지시. (가게 이름은 자막/카드로 표기)
+NO_TEXT = (" CRITICAL: Render NO text of any kind in the image — no letters, words, numbers, "
+           "Korean hangul, logos, or signage text. Keep every sign, banner, board and menu "
+           "completely BLANK with no writing on them.")
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 데이터
+IMG_EXTS = (".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp")
+
+
+def resolve_real_images(images_dir, real_scenes_arg):
+    """--images 값 → 정렬된 실제 사진 경로 리스트, --real-scenes → 정수 리스트.
+
+    images_dir 해석 순서 (가게마다 load_image/<가게>/ 로 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 절대경로면 그대로
+      2) 상대경로/이름이면  HERE/<값>      (예: load_image/연산골막국수)
+      3) 그래도 없으면      HERE/load_image/<값>   (예: --images 연산골막국수)
+    가장 먼저 '이미지가 들어있는' 폴더를 채택. 없으면 빈 리스트.
+    """
+    real_images, used = [], None
+    if images_dir:
+        d = Path(images_dir)
+        candidates = [d] if d.is_absolute() else [HERE / d, HERE / "load_image" / d]
+        for c in candidates:
+            if c.exists() and c.is_dir():
+                imgs = sorted(p for p in c.iterdir() if p.suffix.lower() in IMG_EXTS)
+                if imgs:
+                    real_images, used = imgs, c
+                    break
+    if used:
+        print(f"■ 실제 사진 폴더: {used}  ({len(real_images)}장)")
+    real_scenes = None
+    if real_scenes_arg:
+        real_scenes = [int(x) for x in re.split(r"[,\s]+", str(real_scenes_arg).strip()) if x]
+    return real_images, real_scenes
+
+
+# 실제 사진 카드를 합성하는 장면에서, AI 배경이 카드 자리를 비워두도록 주는 포즈 힌트
+PRESENT_POSES = [
+    "Place the god character in the UPPER part of the frame, smiling and pointing down toward the "
+    "lower-center, leaving the lower-center area visually simple (a photo will be placed there).",
+    "Put the god character on the LEFT side presenting with one hand to the right-center, keeping the "
+    "right-center area simple and uncluttered (a photo will be placed there).",
+    "Show the god character at the BOTTOM looking up with sparkling eyes toward the upper-center, "
+    "keeping the upper-center area simple (a photo will be placed there).",
+]
+# PRESENT_POSES 순서에 맞춰 실제 사진 카드를 놓을 (가로,세로) 중심 비율
+PRESENT_SPOTS = [(0.50, 0.62), (0.62, 0.50), (0.50, 0.40)]
+
+# 신화만화풍 '눈' 그림체를 유지하되, 눈을 '떴을 때'의 모양만 고정한다.
+# (모든 장면을 부릅뜬 눈으로 강제하면 감김/실눈/윙크 같은 표정 다양성이 사라짐)
+EYE_STYLE = (
+    "When the character's eyes are open, they are the same beautiful expressive manhwa "
+    "eyes: large sparkling eyes with detailed irises and bright light reflections, in the "
+    "style of classic Korean mythology comics. Keep this consistent stylized eye art."
+)
+
+# 인체 해부학 가드: 레퍼런스 오염/인체 오류로 팔·손·소품이 중복 생성되는 것 방지.
+ANATOMY_GUARD = (
+    "The main character must have correct human anatomy: exactly two arms and two hands, "
+    "one head, no extra or duplicated limbs, no duplicated props or instruments."
+)
+
+# 눈을 감거나(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음으로 눈이 변하는) 장면용: 표정은 장면대로 두되 화풍만 유지.
+EYE_FREE = (
+    "In this scene the character's eye EXPRESSION follows the moment — the eyes may be "
+    "gently closed, squinting, blinking, winking, teary, sleepy half-closed or dramatically "
+    "widened as appropriate. Keep the same sparkling manhwa drawing style, but do NOT "
+    "force wide-open eyes here."
+)
+
+# image_prompt(영어)에 아래 표현이 있으면 '눈 표정 장면'으로 보고 뜬눈 고정/레퍼런스를 푼다.
+_EYE_EXPR_KW = (
+    "closed eye", "eyes closed", "close its eye", "close his eye", "shut eye",
+    "shut its eye", "squint", "narrowed eye", "wink", "half-closed", "half closed",
+    "sleepy", "sleeping", "asleep", "dozing", "doze", "napping", "yawn", "drowsy",
+    "crying", "sob", "weeping", "tears", "teary", "laughing", "giggl", "chuckl",
+    "wince", "grimac", "blink",
+)
+
+
+def scene_needs_eye_expression(sc) -> bool:
+    """장면이 눈 감김/실눈/윙크 등 '뜬눈 아닌' 표정을 필요로 하면 True."""
+    text = ((sc.get("image_prompt") or "") + " " + (sc.get("caption") or "")).lower()
+    return any(k in text for k in _EYE_EXPR_KW)
+
+# 캐릭터 공식 레퍼런스: 이 폴더에 이미지를 넣어두면(예: god_ref.png),
+# 모든 영상의 모든 컷이 그 캐릭터의 얼굴/눈/화풍을 그대로 따라간다.
+# ★ greekroman 은 '실제 신 모습'이라 조선/삼국지의 고양이 레퍼런스를 쓰지 않는다(폴더 비움).
+#   비어 있으면 각 영상의 첫 컷이 자동 앵커가 되어 컷 간 일관성을 유지한다.
+CHAR_REF_DIR = HERE / "character"
+
+
+def load_char_ref():
+    """Shorts/character/ 안의 첫 이미지 바이트 반환(없으면 None). 모든 영상의 캐릭터 앵커로 쓰인다."""
+    if not CHAR_REF_DIR.is_dir():
+        return None
+    for p in sorted(CHAR_REF_DIR.iterdir()):
+        if p.suffix.lower() in IMG_EXTS:
+            return p.read_bytes()
+    return None
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 이미지
+def gen_image(client, prompt, ref_bytes=None, model=None, no_text=True,
+              ref_mode="full") -> bytes:
+    """Gemini 이미지 생성. ref_bytes 주면 캐릭터 일관성 위해 레퍼런스로 사용.
+
+    model:    사용할 이미지 모델 (없으면 IMG_MODEL). 신형일수록 글자 렌더링 우수.
+    no_text:  True 면 '그림에 글자 금지' 지시를 붙인다(글자 깨짐 방지).
+    ref_mode: 'full' = 레퍼런스의 캐릭터/복장/화풍을 통째로 유지.
+              'eyes' = 레퍼런스에선 '눈/표정만' 복제하고 복장·장면은 프롬프트대로.
+    """
+    parts = []
+    if ref_bytes:
+        parts.append(types.Part.from_bytes(data=ref_bytes, mime_type="image/png"))
+        if ref_mode == "eyes":
+            prompt = ("Use the reference image ONLY to copy the character's EYES and "
+                      "facial expression exactly: the same large sparkling expressive eyes "
+                      "with detailed irises and light reflections. Do NOT copy the outfit, "
+                      "hair, pose, framing or background from the reference — those follow "
+                      "the scene description. New scene: " + prompt)
+        else:
+            # ★ '디자인만' 복사 — 포즈/소품까지 복사하면 팔·악기가 중복돼 그려진다(다지증 컷 원인)
+            prompt = ("Use the reference image ONLY for the character's IDENTITY: the same "
+                      "face, hair, outfit design, colors and art style. Do NOT copy the "
+                      "pose, arms, hands, props, objects or composition from the reference "
+                      "image — draw the new scene completely fresh. New scene: " + prompt)
+    parts.append(types.Part.from_text(text=prompt + (NO_TEXT if no_text else "")))
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model or IMG_MODEL,
+        contents=parts,
+        config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["IMAGE"]),
+    )
+    for p in resp.candidates[0].content.parts:
+        if getattr(p, "inline_data", None):
+            return p.inline_data.data
+    raise RuntimeError("이미지 파트 없음")
+
+
+def composite_card(base_path, photo_path, out_path,
+                   rel_w=0.60, center=(0.5, 0.60), angle=4.0, border=22):
+    """AI 배경(base) 위에 '실제 사진'을 작은 폴라로이드 카드로 얹어 합성 저장.
+
+    사진은 원본 그대로(왜곡 X) 축소만 하고, 흰 테두리+그림자+살짝 기울기로 자연스럽게 올린다.
+    rel_w: 카드 사진 가로 = 화면폭 * rel_w. center: 카드 중심 (가로,세로) 비율. angle: 기울기(도).
+    """
+    from PIL import Image, ImageFilter
+
+    base = Image.open(base_path).convert("RGBA")
+    photo = Image.open(photo_path).convert("RGB")
+
+    cw = int(W * rel_w)
+    ph = int(photo.height * (cw / photo.width))
+    max_h = int(H * 0.40)                       # 너무 길면 높이 기준으로 제한
+    if ph > max_h:
+        ph, cw = max_h, int(photo.width * (max_h / photo.height))
+    photo = photo.resize((cw, ph), Image.LANCZOS)
+
+    # 폴라로이드 흰 카드 (아래쪽 여백 좀 더)
+    card = Image.new("RGBA", (cw + 2 * border, ph + 2 * border + int(border * 1.4)),
+                     (255, 255, 255, 255))
+    card.paste(photo, (border, border))
+    card = card.rotate(angle, expand=True, resample=Image.BICUBIC)
+
+    cx, cy = int(W * center[0]), int(H * center[1])
+    x, y = cx - card.width // 2, cy - card.height // 2
+
+    # 그림자
+    alpha = card.split()[3]
+    shadow = Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 0))
+    shadow.paste(Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 150)), (0, 0), alpha)
+    shadow = shadow.filter(ImageFilter.GaussianBlur(18))
+    base.alpha_composite(shadow, (x + 10, y + 16))
+    base.alpha_composite(card, (x, y))
+    base.convert("RGB").save(out_path)
+
+
+def cover_crop(src: Path, dst: Path):
+    """이미지를 1080x1920 꽉 차게 cover-crop 해서 저장."""
+    im = Image.open(src).convert("RGB")
+    scale = max(W / im.width, H / im.height)
+    nw, nh = int(im.width * scale + 0.5), int(im.height * scale + 0.5)
+    im = im.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
+    left, top = (nw - W) // 2, (nh - H) // 2
+    im.crop((left, top, left + W, top + H)).save(dst)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 음성
+def _extract_audio(resp):
+    """TTS 응답에서 (pcm, rate) 추출. 비었으면 None 반환(재시도 신호)."""
+    cands = getattr(resp, "candidates", None) or []
+    for c in cands:
+        content = getattr(c, "content", None)
+        parts = getattr(content, "parts", None) or [] if content else []
+        for p in parts:
+            inline = getattr(p, "inline_data", None)
+            if inline and inline.data:
+                m = re.search(r"rate=(\d+)", inline.mime_type or "")
+                return inline.data, (int(m.group(1)) if m else 24000)
+    return None
+
+
+def gen_tts(client, text, voice, retries=4) -> bytes:
+    """Gemini TTS. 프리뷰 모델이 가끔 빈 응답(content=None)을 주므로 재시도한다."""
+    last = ""
+    for attempt in range(1, retries + 1):
+        try:
+            resp = client.models.generate_content(
+                model=TTS_MODEL,
+                contents=f"{TTS_STYLE}\n\n{text}",
+                config=types.GenerateContentConfig(
+                    response_modalities=["AUDIO"],
+                    speech_config=types.SpeechConfig(
+                        voice_config=types.VoiceConfig(
+                            prebuilt_voice_config=types.PrebuiltVoiceConfig(voice_name=voice)
+                        )
+                    ),
+                ),
+            )
+            got = _extract_audio(resp)
+            if got:
+                return got
+            # 비었으면 왜 비었는지(finish_reason 등) 기록하고 재시도
+            fr = ""
+            try:
+                fr = str(getattr(resp.candidates[0], "finish_reason", "") or "")
+            except Exception:
+                fr = "no-candidates"
+            last = f"빈 응답(finish_reason={fr or '?'})"
+        except Exception as e:
+            last = f"{type(e).__name__}: {e}"
+        if attempt < retries:
+            wait = 2 * attempt          # 2s, 4s, 6s … 점증 백오프
+            print(f"\n     ↻ TTS 재시도 {attempt}/{retries-1} ({last}) — {wait}s 후",
+                  end="", flush=True)
+            time.sleep(wait)
+    raise RuntimeError(f"TTS 실패(재시도 {retries}회): {last}\n  문장: {text[:40]}…")
+
+
+def pcm_to_wav(pcm, path, rate):
+    with wave.open(str(path), "wb") as w:
+        w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(rate)
+        w.writeframes(pcm)
+
+
+def wav_seconds(path: Path) -> float:
+    with wave.open(str(path), "rb") as w:
+        return w.getnframes() / w.getframerate()
+
+
+def _atempo_chain(speed: float) -> list:
+    """atempo 는 0.5~2.0 범위만 받으므로 큰 배율은 곱으로 쪼개 체이닝."""
+    chain, s = [], speed
+    while s > 2.0:
+        chain.append("atempo=2.0"); s /= 2.0
+    while s < 0.5:
+        chain.append("atempo=0.5"); s *= 2.0
+    chain.append(f"atempo={s:.4f}")
+    return chain
+
+
+def process_audio(exe, src_wav, dst_wav, speed=1.0, trim_silence=True,
+                  threshold="-38dB", keep=0.06):
+    """컷편집용 음성 가공: 앞뒤 침묵 제거 + 말 속도 올리기.
+
+    - trim_silence: 앞/뒤 침묵을 잘라 컷이 탁탁 넘어가게(가운데 호흡은 유지).
+        silenceremove 로 앞을 자르고, areverse 로 뒤집어 다시 앞(=원래 뒤)을 자른 뒤 복원.
+        keep: 잘라낸 끝에 남길 여유(초). 0 이면 너무 칼같이 잘려 어색할 수 있어 약간 남긴다.
+    - speed: 1.0=원본, 1.3 이면 30% 빠르게(음정 유지). 길이도 그만큼 줄어든다.
+    가공 결과가 비거나 실패하면 원본을 그대로 복사해 안전하게 폴백.
+    """
+    af = []
+    if trim_silence:
+        one = (f"silenceremove=start_periods=1:start_silence={keep}:"
+               f"start_threshold={threshold}:detection=peak")
+        af += [one, "areverse", one, "areverse"]
+    if speed and abs(speed - 1.0) > 1e-3:
+        af += _atempo_chain(speed)
+    if not af:
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav); return
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-i", str(src_wav), "-af", ",".join(af),
+              "-ar", "24000", "-ac", "1", str(dst_wav)])
+        if wav_seconds(dst_wav) < 0.15:        # 과하게 잘렸으면 폴백
+            raise RuntimeError("가공 후 음성이 너무 짧음")
+    except (RuntimeError, OSError):
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 조립 (ffmpeg 직접 렌더)
+FPS = 30
+
+
+def _ffmpeg() -> str:
+    import imageio_ffmpeg
+    return imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()
+
+
+def _run(cmd):
+    r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", errors="replace")
+    if r.returncode != 0:
+        raise RuntimeError("ffmpeg 실패:\n" + (r.stderr or "")[-1500:])
+    return r
+
+
+def pick_encoder(exe) -> list:
+    """Intel QSV 하드웨어 인코딩이 실제로 동작하면 그걸, 아니면 libx264 ultrafast."""
+    test = subprocess.run(
+        [exe, "-hide_banner", "-f", "lavfi", "-i", "color=c=black:s=128x128:d=1",
+         "-c:v", "h264_qsv", "-f", "null", "-"],
+        capture_output=True, text=True, errors="replace")
+    if test.returncode == 0:
+        print("   인코더: h264_qsv (Intel 하드웨어)")
+        return ["-c:v", "h264_qsv", "-global_quality", "24", "-preset", "fast"]
+    print("   인코더: libx264 (superfast)")
+    return ["-c:v", "libx264", "-preset", "superfast", "-crf", "26"]
+
+
+def _wrap_lines(draw, text, font, max_w):
+    """글자 단위로 픽셀 폭(max_w)에 맞춰 줄바꿈."""
+    lines, cur = [], ""
+    for ch in text:
+        if ch == "\n":
+            lines.append(cur); cur = ""; continue
+        if draw.textlength(cur + ch, font=font) <= max_w:
+            cur += ch
+        else:
+            lines.append(cur); cur = ch
+    if cur:
+        lines.append(cur)
+    return lines or [""]
+
+
+def _blossom(d, cx, cy, r, color):
+    """간단한 5장 꽃잎 벚꽃 장식(제목 양옆 무늬)."""
+    import math
+    pr = r * 0.62                                   # 꽃잎 반지름
+    for k in range(5):
+        a = math.radians(-90 + k * 72)
+        px, py = cx + r * 0.55 * math.cos(a), cy + r * 0.55 * math.sin(a)
+        d.ellipse([px - pr, py - pr, px + pr, py + pr], fill=color)
+    d.ellipse([cx - r * 0.32, cy - r * 0.32, cx + r * 0.32, cy + r * 0.32],
+              fill=(255, 238, 175, 255))            # 꽃심
+
+
+_LOGO_RGBA = None
+
+
+def _brand_logo():
+    """제목 옆 AI O2O 로고를 캐시 로드(흰 배경→투명, 검정 톤 통일). 파일 없으면 None."""
+    global _LOGO_RGBA
+    if _LOGO_RGBA is not None:
+        return _LOGO_RGBA
+    if not Path(BRAND_LOGO).exists():
+        return None
+    # 흰 배경 PNG → 밝기를 알파로 반전(검은 획=불투명, 흰 배경=투명). 안티에일리어싱도 자연 반투명.
+    g = Image.open(BRAND_LOGO).convert("L")
+    alpha = g.point(lambda p: 255 - p)
+    logo = Image.new("RGBA", g.size, (30, 30, 30, 255))
+    logo.putalpha(alpha)
+    _LOGO_RGBA = logo
+    return logo
+
+
+def render_band_png(text, out_path, font_path, title=BRAND_TITLE):
+    """상단 흰 밴드에 제목('썰박스' + '×' + AI O2O 로고) + 나레이션(검정 글씨)을 그린 1080x1920 PNG.
+    밴드 아래는 투명 → 그 자리에 그림이 들어가 '그림을 가리지 않는' 만화컷 레이아웃."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    band_h = int(H * BAND_RATIO)
+    img = Image.new("RGBA", (W, H), (0, 0, 0, 0))
+    d = ImageDraw.Draw(img)
+    d.rectangle([0, 0, W, band_h], fill=(255, 255, 255, 255))          # 흰 밴드
+    d.line([(0, band_h - 2), (W, band_h - 2)], fill=(0, 0, 0, 38), width=2)  # 옅은 구분선
+
+    # ── 제목: "썰박스" + "×" + AI O2O 로고 를 가로 중앙에 나란히 ──
+    title_y = int(H * 0.012)
+    title_fp = TITLE_FONT if Path(TITLE_FONT).exists() else font_path
+    tf = ImageFont.truetype(title_fp, TITLE_SIZE)
+    cy = title_y + TITLE_SIZE / 2                     # 제목 요소 세로 중심
+    ink = (30, 30, 30, 255)
+    sep = "×"                                    # 곱셈기호(×) — 콜라보 표기
+    gap = 26
+
+    w_title = d.textlength(title, font=tf)
+    w_sep = d.textlength(sep, font=tf)
+
+    logo = _brand_logo()
+    logo_h = 0
+    if logo is not None:
+        logo_h = int(TITLE_SIZE * 1.05)
+        logo_w = max(1, int(logo.width * logo_h / logo.height))
+        logo = logo.resize((logo_w, logo_h), Image.LANCZOS)
+    else:
+        logo_w = 0
+
+    total = w_title + gap + w_sep + (gap + logo_w if logo is not None else 0)
+    group_left = (W - total) / 2
+    x = group_left
+    d.text((x, cy), title, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_title + gap
+    d.text((x, cy), sep, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_sep + gap
+    if logo is not None:
+        img.alpha_composite(logo, (int(x), int(cy - logo_h / 2)))
+
+    # 제목 그룹 양옆 벚꽃(원래 디자인 유지)
+    rose = (228, 150, 168, 255)
+    bgap = 46
+    _blossom(d, group_left - bgap, cy, 17, rose)
+    _blossom(d, group_left + total + bgap, cy, 17, rose)
+
+    rule_y = title_y + TITLE_SIZE + 26               # 제목 아래 구분선: 화면 끝까지, 불투명
+    d.line([(0, rule_y), (W, rule_y)], fill=(60, 60, 60, 255), width=4)
+
+    # 나레이션: 기본은 NARR_SIZE, 밴드 높이를 넘칠 만큼 길면 폰트를 자동 축소해
+    # 항상 흰 밴드 '안'에만 그린다(넘쳐서 아래 그림을 침범하지 않도록). 세로 가운데 정렬.
+    top = rule_y + 22
+    avail = band_h - top - 24
+    size = NARR_SIZE
+    while size > NARR_MIN_SIZE:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(size * 1.4)
+        if len(lines) * lh <= avail:
+            break
+        size -= 2
+    else:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, NARR_MIN_SIZE)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(NARR_MIN_SIZE * 1.4)
+    y = top + max(0, (avail - len(lines) * lh) // 2)
+    for ln in lines:
+        d.text((W / 2, y), ln, font=f, fill=(20, 20, 20, 255), anchor="ma")
+        y += lh
+    img.save(out_path)
+
+
+LINK_CTA = "링크는 고정댓글 확인"   # ▼ 등 특수문자는 자막 폰트(주아체)에 없어 □로 깨짐 → 한글만
+
+
+def render_link_card_png(base_img_path, link, out_path, font_path, store=None, cta=None):
+    """배경 사진을 어둡게 깔고 가게 이름 + 안내문구 + 링크를 큼직하게 그린 1080x1920 PNG."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    base = Image.open(base_img_path).convert("RGB")
+    base = Image.blend(base, Image.new("RGB", base.size, (0, 0, 0)), 0.55)
+    d = ImageDraw.Draw(base)
+
+    def centered(text, y, size, fill, fit_one_line=False):
+        if fit_one_line:                       # 한 줄에 들어갈 때까지 폰트 축소
+            while size > 40 and d.textlength(text, font=ImageFont.truetype(font_path, size)) > W - 140:
+                size -= 4
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        for ln in _wrap_lines(d, text, f, W - 140):
+            w = d.textlength(ln, font=f)
+            d.text(((W - w) / 2, y), ln, font=f, fill=fill,
+                   stroke_width=5, stroke_fill="black")
+            y += int(size * 1.25)
+
+    if store:
+        centered(store, int(H * 0.33), 88, "white", fit_one_line=True)
+    centered(cta or LINK_CTA, int(H * 0.43), 58, "#FFFFFF", fit_one_line=True)
+    centered(link, int(H * 0.51), 72, "#FFE94A", fit_one_line=True)
+    base.save(out_path)
+
+
+# 모든 세그먼트를 같은 규격으로 만들어 concat copy 가 되게 한다.
+_AUDIO_ARGS = ["-c:a", "aac", "-b:a", "160k", "-ar", "44100", "-ac", "2"]
+
+# ---------------------------------------------------------------- BGM
+AUDIO_EXTS = (".mp3", ".wav", ".m4a", ".aac", ".ogg", ".flac", ".opus")
+
+
+def resolve_bgm(bgm_arg):
+    """--bgm 값 → 실제 음악 파일 경로(없으면 None).
+
+    해석 순서(가게/분위기별로 bgm/ 폴더에 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 파일이면 그대로
+      2) 폴더면 그 안 음악 중 무작위 1곡 (병맛 BGM 여러 개 넣어두고 매번 다르게)
+      3) 이름만 주면  HERE/<값>  →  HERE/bgm/<값>  순으로 파일/폴더 탐색
+    """
+    if not bgm_arg or str(bgm_arg).strip().lower() in ("none", "off", "no"):
+        return None
+    import random
+    p = Path(bgm_arg)
+    cands = [p] if p.is_absolute() else [HERE / p, HERE / "bgm" / p]
+    for c in cands:
+        if c.is_file():
+            return c
+        if c.is_dir():
+            files = [f for f in sorted(c.iterdir()) if f.suffix.lower() in AUDIO_EXTS]
+            if files:
+                return random.choice(files)
+    return None
+
+
+def mix_bgm(exe, video_path, bgm_path, out_path, volume=0.3, fade=1.0):
+    """완성 영상(나레이션 음성 포함) 위에 BGM 한 트랙을 작은 볼륨으로 깔아 최종본 저장.
+
+    - BGM 이 영상보다 짧으면 무한 루프(-stream_loop -1), 길면 영상 길이에 맞춰 잘림.
+    - 나레이션[0:a] + BGM[1:a]*volume 를 amix(duration=first)로 섞어 영상 길이에 맞춘다.
+    - 영상은 재인코딩하지 않는다(-c:v copy) → 빠름. 시작에 짧은 페이드인.
+    """
+    fc = (f"[1:a]volume={volume},afade=t=in:st=0:d={fade}[bg];"
+          f"[0:a][bg]amix=inputs=2:duration=first:dropout_transition=0[a]")
+    _run([exe, "-y", "-i", str(video_path), "-stream_loop", "-1", "-i", str(bgm_path),
+          "-filter_complex", fc, "-map", "0:v", "-map", "[a]",
+          "-c:v", "copy", *_AUDIO_ARGS, "-shortest", "-movflags", "+faststart",
+          str(out_path)])
+
+
+# Shared low-level media utilities. Keep local render.py for per-feature
+# layout, prompts, local fonts, BGM folder resolution, and produce().
+_ffmpeg = MU._ffmpeg
+_run = MU._run
+pick_encoder = MU.pick_encoder
+pcm_to_wav = MU.pcm_to_wav
+wav_seconds = MU.wav_seconds
+process_audio = MU.process_audio
+_wrap_lines = MU._wrap_lines
+mix_bgm = MU.mix_bgm
+
+
+def _scene_motion(idx: int, n: int, frames: int) -> str:
+    """장면별 zoompan 카메라 모션(z/x/y 표현식만 반환 — d/s/fps 는 호출부에서 붙임).
+    - 1번 컷(훅): 펀치인 — 1.30 에서 확 들어와 시선 고정 후 서서히 줌
+    - 뒤에서 3번째 컷(피벗 추정 — 억지 광고 전환): 셰이크. 장면 역할 태그가
+      스토리보드에 없어 위치 휴리스틱(hook→story→pivot→cta 순서상 cta 직전)
+    - 나머지: 줌인 / 줌아웃 / 좌→우 팬 / 우→좌 팬 순환
+    """
+    center = "x='iw/2-(iw/zoom/2)':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    f = max(frames, 1)
+    if idx == 1:                                   # 훅: 리빌(살짝 당김→전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if n >= 6 and idx == n - 2:                     # 피벗: 아주 약한 흔들림(줌 1.06 유지)
+        return ("zoompan=z='1.06':"
+                "x='iw/2-(iw/zoom/2)+8*sin(on*1.6)':"
+                "y='ih/2-(ih/zoom/2)+6*cos(on*2.2)'")
+    kind = idx % 4
+    if kind == 0:                                  # 줌아웃(끝에 전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if kind == 1:                                  # 줌인(시작에 전체)
+        return f"zoompan=z='min(1.0+0.10*on/{f},1.10)':{center}"
+    if kind == 2:                                  # 약한 좌→우 팬(줌 1.06, ~6%만 이동)
+        return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*on/{f}':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*(1-on/{f})':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+
+
+def build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out_path, link=None, link_seconds=3.0,
+                store=None, cta=None, speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15,
+                bgm=None, bgm_volume=0.3):
+    """장면별 ffmpeg 세그먼트(Ken Burns 줌 + 자막 오버레이 + 음성) → concat 으로 최종 mp4.
+
+    speed/trim_silence: 컷편집 느낌 — 음성을 빠르게 + 앞뒤 침묵 제거(→ 컷이 타이트).
+    tail: 각 컷 음성 끝에 붙일 정적(초). 0 이면 말 끝나자마자 바로 다음 컷.
+    bgm: 배경음악 파일 경로. 주면 concat 후 BGM 을 작은 볼륨으로 깔아 한 번 더 믹스.
+    bgm_volume: BGM 볼륨(0~1). 기본 0.12 = 나레이션 안 묻히게 12%.
+    """
+    print("[4/4] 영상 합성...", flush=True)
+    exe = _ffmpeg()
+    enc = pick_encoder(exe)
+    font = FONT if Path(FONT).exists() else FONT_FALLBACK
+    out_path = Path(out_path)
+    tmp = out_path.parent / "_render"
+    tmp.mkdir(exist_ok=True)
+    segs = []
+    total = 0.0
+
+    for idx, (sc, ap, ip) in enumerate(zip(scenes, audio_paths, img_paths), 1):
+        # 컷편집용으로 음성 가공(빠르게 + 침묵 제거) 후 그 길이를 컷 길이로 사용
+        proc_ap = tmp / f"aud{idx:02d}.wav"
+        process_audio(exe, ap, proc_ap, speed=speed, trim_silence=trim_silence)
+        speech = wav_seconds(proc_ap)
+        dur = speech + max(0.0, tail)          # 말 끝나고 약간의 여운만
+        frames = max(1, round(dur * FPS))
+        sub_png = tmp / f"sub{idx:02d}.png"
+        # 화면 자막 = 그 장면에서 '말하는 문장'(나레이션) 그대로 → 무음 시청자도 내용 전달
+        render_band_png(sc.get("narration") or sc.get("caption", ""), sub_png, font)
+        seg = tmp / f"seg{idx:02d}.mp4"
+        # 레이아웃: 흰 배경 위 → 그림은 상단 밴드 '아래' 영역에만(안 가림) → 밴드 PNG 오버레이
+        band_h = int(H * BAND_RATIO)
+        img_h = H - band_h
+        bw, bh = int(W * 3), int(img_h * 3)        # zoompan 정수픽셀 반올림 떨림 방지용 업스케일(2배는 떨림 재발, 3배로 메모리·화질 절충)
+        motion = _scene_motion(idx, len(scenes), frames)
+        fd = min(0.18, dur / 4)                    # 컷 전환 화이트 페이드(짧은 컷은 비례 축소)
+        # 페이드는 '그림'에만 → 캡션(자막)은 그 위에 나중에 얹어 항상 선명하게 유지.
+        # 첫 컷(hook)은 흰 화면 없이 바로 이미지로 시작 → 페이드인은 2번째 컷부터.
+        fades = "" if idx == 1 else f"fade=t=in:st=0:d={fd:.2f}:color=white,"
+        fades += f"fade=t=out:st={max(dur - fd, 0):.2f}:d={fd:.2f}:color=white"
+        fc = (f"color=c=white:s={W}x{H}:r={FPS}[bg];"
+              f"[0:v]scale={bw}:{bh}:force_original_aspect_ratio=increase:flags=lanczos,"
+              f"crop={bw}:{bh},"
+              f"{motion}:d={frames}:s={W}x{img_h}:fps={FPS}[img];"
+              f"[bg][img]overlay=0:{band_h},{fades}[base];"
+              f"[base][1:v]overlay=0:0[v]")
+        # 음성 뒤에 tail 만큼 무음을 붙여 영상 길이와 맞춤(apad + -t 로 컷)
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(ip), "-i", str(sub_png), "-i", str(proc_ap),
+              "-filter_complex", fc, "-map", "[v]", "-map", "2:a",
+              "-af", "apad", "-t", f"{dur:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        total += dur
+        print(f"[{idx:2d}] 세그먼트 (말 {speech:.1f}초 → 컷 {dur:.1f}초)")
+    print(f"   ▶ 본편 합계 {total:.1f}초" + (f" + 링크 {link_seconds:.1f}초" if link else ""))
+
+    # 링크 카드 (무음)
+    if link and img_paths:
+        card_png = tmp / "linkcard.png"
+        render_link_card_png(img_paths[-1], link, card_png, font, store=store, cta=cta)
+        seg = tmp / "seg_link.mp4"
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(card_png),
+              "-f", "lavfi", "-i", "anullsrc=r=44100:cl=stereo",
+              "-t", f"{link_seconds:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        print(f"[링크] 카드 세그먼트 ({link_seconds:.1f}초)")
+
+    # concat (재인코딩 없이 복사 → 즉시). 실패하면 재인코딩으로 폴백.
+    # BGM 이 있으면 일단 임시 본편으로 이어붙이고, 그 위에 BGM 을 믹스해 최종본을 만든다.
+    listf = tmp / "concat.txt"
+    # concat 목록은 절대경로로 (ffmpeg 가 목록파일 위치 기준으로 상대경로를 또 해석하는 문제 방지)
+    listf.write_text("".join(f"file '{s.resolve().as_posix()}'\n" for s in segs), encoding="utf-8")
+    concat_out = (tmp / "_body.mp4") if bgm else out_path
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              "-c", "copy",
+              # AAC priming(1024샘플) 탓에 concat 이 비디오 시작 pts 를 +0.023s 밀어버리면
+              # 페북/인스타(Buffer) 썸네일 추출(t=0)이 빈 구간=검은 화면을 잡는다 → pts 0 으로 재작성.
+              "-bsf:v", "setts=ts=TS-STARTDTS:pts=PTS-STARTPTS",
+              "-movflags", "+faststart", str(concat_out)])
+    except RuntimeError:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              *enc, *_AUDIO_ARGS, "-pix_fmt", "yuv420p", "-movflags", "+faststart",
+              str(concat_out)])
+
+    if bgm:
+        mix_bgm(exe, concat_out, bgm, out_path, volume=bgm_volume)
+        print(f"   ♪ BGM 믹스: {Path(bgm).name} (볼륨 {bgm_volume})")
+
+    shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+
+
+def _mime_of(path) -> str:
+    return "image/jpeg" if Path(path).suffix.lower() in (".jpg", ".jpeg") else "image/png"
+
+
+def analyze_photo(client, photo_path) -> str:
+    """실제 사진 1장을 Gemini 비전으로 보고 짧은 한국어 라벨 반환 (예: '수육 한 접시')."""
+    data = Path(photo_path).read_bytes()
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=VISION_MODEL,
+        contents=[
+            types.Part.from_bytes(data=data, mime_type=_mime_of(photo_path)),
+            types.Part.from_text(text=(
+                "이 사진의 핵심 대상을 한국어 명사구 12자 이내로만 답해. "
+                "음식이면 메뉴명(예: '수육', '메밀국수'), 가게면 '가게 외관'/'매장 내부', "
+                "메뉴판이면 '메뉴판'. 설명·문장 금지, 라벨만.")),
+        ],
+    )
+    return (resp.text or "").strip().splitlines()[0][:20] if resp.text else ""
+
+
+_MATCH_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "assignments": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "photo_index": {"type": "integer"},
+                    "scene_number": {"type": "integer"},
+                },
+                "required": ["photo_index", "scene_number"],
+            },
+        }
+    },
+    "required": ["assignments"],
+}
+
+
+def match_real_scenes(client, scenes, real_images, max_real=3) -> dict:
+    """각 실제 사진을 비전 분석 → 내용이 가장 맞는 장면에 배치한 {장면번호: 사진경로} 반환.
+
+    실패하면 위치 기반(plan_real_scenes)으로 폴백한다.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    if not real_images:
+        return {}
+
+    # 1) 사진별 내용 라벨
+    labels = []
+    for p in real_images:
+        try:
+            lab = analyze_photo(client, p)
+        except Exception:
+            lab = ""
+        labels.append(lab)
+        print(f"   · {Path(p).name} → '{lab or '?'}'")
+
+    # 2) 라벨 ↔ 장면 매칭 (구조화 출력 1회)
+    scene_lines = "\n".join(
+        f"{i+1}. [{s.get('caption','')}] {s.get('narration','')}"
+        for i, s in enumerate(scenes))
+    photo_lines = "\n".join(f"{i}. {labels[i] or '내용불명'}" for i in range(len(real_images)))
+    prompt = (
+        "아래는 영상의 '장면 목록'과, 영상에 넣을 '실제 사진'들의 내용 라벨이다.\n"
+        "각 사진을 그 내용이 가장 잘 어울리는 장면에 배치하라.\n"
+        "[규칙]\n"
+        "- 한 장면엔 사진 하나, 한 사진은 한 장면에만.\n"
+        "- 그 음식/메뉴/가게를 직접 언급·소개하는 장면에 우선 배치.\n"
+        "- 비슷하면 마케팅/소개가 나오는 뒤쪽 장면을 선호.\n"
+        f"- 최대 {max_real}장까지만 배치(나머지는 제외).\n\n"
+        f"[장면 목록]\n{scene_lines}\n\n[사진 라벨]\n{photo_lines}\n")
+    try:
+        resp = client.models.generate_content(
+            model=VISION_MODEL,
+            contents=prompt,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.2,
+                response_mime_type="application/json",
+                response_schema=_MATCH_SCHEMA,
+            ),
+        )
+        assigns = json.loads(resp.text).get("assignments", [])
+    except Exception as e:
+        print(f"   (매칭 실패 → 위치 기반으로 폴백: {type(e).__name__})")
+        return plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+    real_map, used_photo = {}, set()
+    for a in assigns:
+        pi, sn = a.get("photo_index"), a.get("scene_number")
+        if pi is None or sn is None:
+            continue
+        if 0 <= pi < len(real_images) and 1 <= sn <= len(scenes) \
+                and pi not in used_photo and sn not in real_map:
+            real_map[sn] = Path(real_images[pi])
+            used_photo.add(pi)
+        if len(real_map) >= max_real:
+            break
+    return real_map or plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+
+def plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes=None, max_real=3) -> dict:
+    """어느 장면 번호(1-based)에 어떤 실제 사진을 깔지 매핑 dict 로 반환.
+
+    - real_scenes 가 주어지면 그 장면 번호들에 사진을 순서대로 매핑.
+    - 없으면 '뒤쪽(마케팅 전환부) 장면들'에 사진 개수만큼(최대 max_real) 자동 배치.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    real_map = {}
+    if not real_images:
+        return real_map
+    if real_scenes:
+        for no, img in zip(real_scenes, real_images):
+            if 1 <= no <= len(scenes):
+                real_map[no] = Path(img)
+    else:
+        n = min(len(real_images), max_real, len(scenes))
+        start = len(scenes) - n + 1          # 뒤에서 n개
+        for k in range(n):
+            real_map[start + k] = Path(real_images[k])
+    return real_map
+
+
+def produce(client, sb, stem, workdir=None, voice=TTS_VOICE, force=False,
+            real_images=None, real_scenes=None, max_real=3, match_content=True,
+            link=None, link_seconds=3.0, store=None, cta=None,
+            img_model=None, allow_text=False,
+            speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15, workers=4,
+            bgm=None, bgm_volume=0.3) -> Path:
+    """스토리보드 dict → 장면별 이미지/음성 생성 후 mp4 합성. 완성 경로 반환.
+
+    workdir: 이 작업의 결과/중간파일을 담을 폴더. 이미지·음성은 workdir/assets/ 에,
+             완성 mp4 는 workdir/{stem}.mp4 로 저장한다. (기본: output/{stem})
+    real_images: 실제 사진(가게/메뉴판 등) 경로 리스트. 뒤쪽 장면에 깔아 AI 컷과 섞는다.
+    real_scenes: 실제 사진을 깔 장면 번호(1-based) 리스트. 없으면 뒤쪽 자동.
+    max_real:    자동 배치 시 실제 사진으로 채울 최대 장면 수.
+    link:        주면 맨 마지막에 링크 카드 1장을 붙인다.
+    """
+    scenes = sb["scenes"]
+    style = sb.get("style_guide", "")
+    char = sb.get("character_sheet", "")
+    workdir = Path(workdir) if workdir else (OUT_DIR / stem)
+    workdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    assets = workdir / "assets"
+    assets.mkdir(exist_ok=True)
+
+    # 실제 사진 → 장면 배치 결정
+    #  · real_scenes 수동지정이 최우선
+    #  · 아니면 내용 매칭(비전). 단, 새로 생성할 장면이 있을 때만(전부 캐시면 비전 호출 낭비라 생략)
+    real_images = list(real_images or [])
+    # max_real 이 None/0/음수면 '폴더 사진 전부 사용'(장면 수 한도 내)
+    eff_max = max_real if (max_real and max_real > 0) else len(real_images)
+    need_gen = force or any(not (assets / f"scene{i:02d}.png").exists()
+                            for i in range(1, len(scenes) + 1))
+    if not real_images:
+        real_map = {}
+    elif real_scenes:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes, eff_max)
+    elif match_content and client is not None and need_gen:
+        print(f"■ 실제 사진 내용 분석(Gemini 비전) → 장면 매칭 (최대 {eff_max}장)")
+        real_map = match_real_scenes(client, scenes, real_images, eff_max)
+    else:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, None, eff_max)
+    real_order = {no: k for k, no in enumerate(sorted(real_map))}   # 포즈/위치 번갈아 쓰기용
+    if real_map:
+        picks = ", ".join(f"{no}←{real_map[no].name}" for no in sorted(real_map))
+        print(f"■ 실제 사진 합성 장면: {picks}")
+
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+    img_paths = [assets / f"scene{i:02d}.png" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+    audio_paths = [assets / f"scene{i:02d}.wav" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+
+    def make_image(i, ref, ref_mode="full"):
+        """장면 i 이미지 1장 생성(필요시 실사진 합성). ref=캐릭터 앵커 바이트."""
+        sc = scenes[i - 1]
+        raw_png = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+        img_png = assets / f"scene{i:02d}.png"
+        # 눈 표정 장면(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음 등)은 뜬눈 고정을 풀고 표정대로 그린다.
+        #  · '눈만 고정(eyes)' 레퍼런스도 이런 장면에선 빼야 눈이 안 떠짐.
+        free_eyes = scene_needs_eye_expression(sc)
+        eye = EYE_FREE if free_eyes else EYE_STYLE
+        use_ref = None if (free_eyes and ref_mode == "eyes") else ref
+        if i in real_map:
+            k = real_order[i]
+            pose = PRESENT_POSES[k % len(PRESENT_POSES)]
+            spot = PRESENT_SPOTS[k % len(PRESENT_SPOTS)]
+            prompt = (f"{style}. {char}. {eye} {ANATOMY_GUARD} Scene: {sc['image_prompt']}. {pose} "
+                      f"Vertical 9:16 composition.")
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)                       # 1) AI 배경
+            composite_card(img_png, real_map[i], img_png, center=spot)  # 2) 실사진 카드
+        else:
+            prompt = (f"{style}. {char}. {eye} {ANATOMY_GUARD} "
+                      f"Scene: {sc['image_prompt']}. Vertical 9:16 composition.")
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)
+
+    import time as _tm; _t_img = _tm.monotonic()
+    # --- 이미지: 캐릭터 앵커(1컷) 먼저, 나머지는 병렬 ---
+    # 앵커 의존성: 모든 컷이 1번 컷(캐릭터)을 ref 로 참조해야 일관성이 유지된다.
+    # → 앵커 1장만 순차로 만든 뒤, 나머지는 동시에 생성(서로 독립).
+    need_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not img_paths[i - 1].exists()]
+    cached_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_img]
+    for i in cached_img:
+        print(f"[{i:2d}] 이미지 캐시 사용")
+
+    # 공식 캐릭터 레퍼런스가 있으면 '눈만 고정' 모드: 모든 컷이 레퍼런스에서 눈/표정만 복제.
+    # 토가·월계관 등 복장은 복제하지 않고 인물별 character_sheet/장면 프롬프트대로 그려진다.
+    char_ref = load_char_ref()
+    if char_ref is not None:
+        print("■ 캐릭터 레퍼런스(눈만 고정) 사용: character/ "
+              "→ 눈/표정은 통일, 복장은 인물별로 다르게")
+        ref_bytes, ref_mode, anchor = char_ref, "eyes", None
+    else:
+        ref_mode = "full"
+        ref_bytes = None
+        for i in range(1, len(scenes) + 1):                    # 캐시된 raw 가 있으면 앵커로 재사용
+            raw = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+            if raw.exists() and not force:
+                ref_bytes = raw.read_bytes(); break
+        anchor = None
+        if ref_bytes is None:
+            anchor = next((i for i in need_img if i not in real_map), None)
+            if anchor is not None:
+                print(f"[{anchor:2d}] 캐릭터 앵커 이미지 생성...", flush=True)
+                make_image(anchor, None)
+                ref_bytes = (assets / f"scene{anchor:02d}_raw.png").read_bytes()
+
+    rest = [i for i in need_img if i != anchor]
+    if rest:
+        print(f"■ 이미지 {len(rest)}장 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_image, i, ref_bytes, ref_mode): i for i in rest}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                tag = f"실사합성({real_map[i].name})" if i in real_map else "이미지"
+                print(f"[{i:2d}] {tag} done", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 이미지 {_tm.monotonic() - _t_img:.1f}초", flush=True); _t_tts = _tm.monotonic()
+    # --- 음성: 전부 독립 → 병렬 ---
+    def make_tts(i):
+        text = (scenes[i - 1].get("narration") or "").strip()
+        if not text:
+            # 빈 나레이션 방어: TTS 가 빈 텍스트에 빈 응답을 반복하다 죽으므로 0.3초 무음으로 대체.
+            #   (정상 경로에선 gen_storyboard 가 빈 장면을 미리 거르지만, 만약을 대비한 이중 안전장치)
+            pcm_to_wav(b"\x00\x00" * int(24000 * 0.3), audio_paths[i - 1], 24000)
+            return
+        pcm, rate = gen_tts(client, text, voice)
+        pcm_to_wav(pcm, audio_paths[i - 1], rate)
+
+    need_wav = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not audio_paths[i - 1].exists()]
+    for i in (i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_wav):
+        print(f"     [{i:2d}] 음성 캐시 사용 ({wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초)")
+    if need_wav:
+        print(f"■ 음성 {len(need_wav)}개 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_tts, i): i for i in need_wav}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                print(f"     [{i:2d}] 음성 {wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 음성 {_tm.monotonic() - _t_tts:.1f}초", flush=True)
+    out = workdir / f"{stem}.mp4"
+    print(f"\n영상 합성 → {out.name}")
+    build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out, link=link, link_seconds=link_seconds,
+                store=store, cta=cta, speed=speed, trim_silence=trim_silence, tail=tail,
+                bgm=bgm, bgm_volume=bgm_volume)
+    print(f"완성: {out}")
+    return out

generator/animation_greekroman/scraper.py

@@ -0,0 +1,287 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+나무위키 그리스 로마 신화 신·영웅 '썰 키워드' 스크래퍼
+====================================================
+
+그리스 로마 신화의 주요 신·영웅 28명의 나무위키 문서에서 목차(섹션 제목)를 긁어와
+숏폼 소재가 될 만한 '썰/일화 키워드'를 추출해 JSON / CSV 로 저장한다.
+
+나무위키는 Cloudflare 보호 + JS 렌더링이라 requests 로는 막히므로
+Playwright(Chromium)로 실제 브라우저를 띄워 렌더링된 목차를 읽는다.
+
+설치:
+    pip install playwright beautifulsoup4
+    playwright install chromium   # (이미 설치돼 있으면 생략)
+
+실행:
+    python scraper.py
+
+옵션:
+    python scraper.py --headful   # 브라우저 창 보이게
+    python scraper.py --only 제우스 헤라클레스   # 특정 인물만
+"""
+
+import argparse
+import asyncio
+import csv
+import json
+import re
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+# ----------------------------------------------------------------------------
+# 설정
+# ----------------------------------------------------------------------------
+BASE = "https://namu.wiki/w/"
+OUT_DIR = Path(__file__).parent / "data"   # 신화 인물 일화 CSV/JSON(선행 데이터). ★ output/ 아님 — 거긴 mp4만.
+
+# 그리스 로마 신화 주요 신·영웅 28명: (번호, 이름, 나무위키 문서 제목)
+# 동음이의어 문서는 worker 가 "이름" ↔ "이름(그리스 로마 신화)" ↔ "이름(그리스 신화)" 를 자동 재시도한다.
+GREEK_FIGURES = [
+    # 올림포스 12신
+    (1,  "제우스",     "제우스"),
+    (2,  "헤라",       "헤라"),
+    (3,  "포세이돈",   "포세이돈"),
+    (4,  "데메테르",   "데메테르"),
+    (5,  "아테나",     "아테나"),
+    (6,  "아폴론",     "아폴론"),
+    (7,  "아르테미스", "아르테미스"),
+    (8,  "아레스",     "아레스"),
+    (9,  "아프로디테", "아프로디테"),
+    (10, "헤파이스토스", "헤파이스토스"),
+    (11, "헤르메스",   "헤르메스"),
+    (12, "디오니소스", "디오니소스"),
+    # 그 외 주요 신
+    (13, "하데스",     "하데스"),
+    (14, "헤스티아",   "헤스티아"),
+    (15, "프로메테우스", "프로메테우스"),
+    (16, "크로노스",   "크로노스(그리스 로마 신화)"),
+    (17, "에로스",     "에로스"),
+    # 영웅·인간
+    (18, "헤라클레스", "헤라클레스"),
+    (19, "페르세우스", "페르세우스"),
+    (20, "테세우스",   "테세우스"),
+    (21, "오디세우스", "오디세우스"),
+    (22, "아킬레우스", "아킬레우스"),
+    (23, "오르페우스", "오르페우스"),
+    (24, "이아손",     "이아손"),
+    # 유명 괴물·일화 인물
+    (25, "메두사",     "메두사"),
+    (26, "미다스",     "미다스"),
+    (27, "시시포스",   "시시포스"),
+    (28, "이카로스",   "이카로스"),
+]
+
+# 썰/일화/논란성 키워드가 모이는 섹션 (목차 제목에 이 단어가 들어가면 '썰' 우선순위↑)
+ANECDOTE_HINTS = [
+    "여담", "일화", "야사", "평가", "논란", "비판", "사건", "기타",
+    "이야기", "에피소드", "어록", "대중매체", "미디어", "기록", "사망", "죽음",
+    "업적", "가족", "이름", "별명",
+    "신화", "전승", "전설", "설화", "사랑", "연인", "상징", "숭배", "창작물", "최후",
+]
+
+
+def clean_heading(text: str) -> str:
+    """목차 항목 텍스트 정리: 앞 번호와 [편집] 등 제거."""
+    t = text.replace("[편집]", "").strip()
+    # 앞쪽 "1.", "2.3.", "10." 같은 목차 번호 제거
+    t = re.sub(r"^\s*[\d.]+\s*", "", t)
+    return t.strip()
+
+
+def is_anecdote(keyword: str) -> bool:
+    return any(h in keyword for h in ANECDOTE_HINTS)
+
+
+async def scrape_king(page, title: str):
+    """한 인물 문서를 열고 목차 키워드 목록을 반환."""
+    url = BASE + title
+    result = {"title": title, "url": url, "page_title": None,
+              "keywords": [], "anecdote_keywords": [], "error": None}
+    try:
+        resp = await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
+
+        # 고정 sleep 대신 목차 요소가 뜰 때까지만 대기 (없으면 짧게 폴백)
+        try:
+            await page.wait_for_selector(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a',
+                timeout=8000,
+            )
+        except Exception:
+            # 목차가 없는 문서일 수 있으니 헤딩 렌더만 잠깐 기다림
+            await page.wait_for_timeout(800)
+
+        # 문서 실제 제목
+        try:
+            result["page_title"] = (await page.title()).split(" - ")[0].strip()
+        except Exception:
+            pass
+
+        if resp and resp.status >= 400:
+            result["error"] = f"HTTP {resp.status}"
+            return result
+
+        # 렌더링된 목차/제목에서 키워드 추출 (클래스명이 자주 바뀌므로 여러 선택자 시도)
+        keywords = await page.evaluate(
+            """
+            () => {
+              const clean = s => s.replace('[편집]', '').trim();
+              let items = [];
+
+              // 1순위: 목차(table of contents)
+              const tocLinks = document.querySelectorAll(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a'
+              );
+              if (tocLinks.length) {
+                items = Array.from(tocLinks).map(a => clean(a.textContent));
+              }
+
+              // 2순위(목차가 없으면): 본문 헤딩 태그
+              if (items.length === 0) {
+                const hs = document.querySelectorAll('h1,h2,h3,h4,h5,h6');
+                items = Array.from(hs).map(h => clean(h.textContent));
+              }
+              return items.filter(Boolean);
+            }
+            """
+        )
+
+        # 중복 제거 + 번호 정리
+        seen, cleaned = set(), []
+        for raw in keywords:
+            kw = clean_heading(raw)
+            if kw and kw not in seen and len(kw) <= 60:
+                seen.add(kw)
+                cleaned.append(kw)
+
+        result["keywords"] = cleaned
+        result["anecdote_keywords"] = [k for k in cleaned if is_anecdote(k)]
+    except Exception as e:
+        result["error"] = f"{type(e).__name__}: {e}"
+    return result
+
+
+async def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--headful", action="store_true", help="브라우저 창 표시")
+    parser.add_argument("--only", nargs="*", help="특정 인물만 (이름으로 지정)")
+    parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=4,
+                        help="동시에 열 페이지 수 (기본 4)")
+    args = parser.parse_args()
+
+    kings = GREEK_FIGURES
+    if args.only:
+        wanted = set(args.only)
+        kings = [k for k in GREEK_FIGURES if k[1] in wanted]
+        if not kings:
+            print(f"[!] 매칭되는 인물 없음: {args.only}")
+            print("    가능한 값:", ", ".join(k[1] for k in GREEK_FIGURES))
+            return
+
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    all_results = []
+
+    total = len(kings)
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(headless=not args.headful)
+        context = await browser.new_context(
+            user_agent=(
+                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+                "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+                "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
+            ),
+            locale="ko-KR",
+        )
+
+        # 목차 텍스트만 필요하므로 이미지/CSS/폰트/미디어는 받지 않음 (로딩 대폭 단축)
+        async def _block(route):
+            if route.request.resource_type in {"image", "stylesheet", "font", "media"}:
+                await route.abort()
+            else:
+                await route.continue_()
+        await context.route("**/*", _block)
+
+        sem = asyncio.Semaphore(max(1, args.concurrency))
+        done = 0
+
+        async def worker(idx, name, title):
+            nonlocal done
+            # 문서 제목 후보: 지정 제목 → "이름" → "이름(그리스 로마 신화)" → "이름(그리스 신화)" 순으로 자동 재시도
+            #   (나무위키 동음이의어 처리 방식이 인물마다 달라 제목을 못 맞출 수 있어서)
+            titles = [title]
+            for alt in (name, f"{name}(그리스 로마 신화)", f"{name}(그리스 신화)"):
+                if alt not in titles:
+                    titles.append(alt)
+            async with sem:
+                page = await context.new_page()
+                try:
+                    r = None
+                    for t in titles:
+                        # 나무위키는 동시 요청 시 간헐적으로 404/차단을 주므로
+                        # 실패하면 백오프하며 최대 3회까지 재시도
+                        r = await scrape_king(page, t)
+                        for attempt in range(3):
+                            if not r["error"]:
+                                break
+                            await page.wait_for_timeout(1500 * (attempt + 1))
+                            r = await scrape_king(page, t)
+                        # 성공했고 목차도 나왔으면 이 제목으로 확정
+                        if not r["error"] and r["keywords"]:
+                            break
+                finally:
+                    await page.close()
+            r["order"] = idx
+            r["name"] = name
+            done += 1
+            if r["error"]:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) 실패: {r['error']}", flush=True)
+            else:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) "
+                      f"키워드 {len(r['keywords'])}개 "
+                      f"(썰후보 {len(r['anecdote_keywords'])}개)", flush=True)
+            return r
+
+        all_results = await asyncio.gather(
+            *(worker(idx, name, title) for idx, name, title in kings)
+        )
+        all_results = sorted(all_results, key=lambda r: r["order"])
+
+        await browser.close()
+
+    # 저장 ---------------------------------------------------------------
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    json_path = OUT_DIR / f"greek_keywords_{ts}.json"
+    json_path.write_text(
+        json.dumps(all_results, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
+    )
+
+    csv_path = OUT_DIR / f"greek_keywords_{ts}.csv"
+    with csv_path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        w = csv.writer(f)
+        w.writerow(["번호", "인물", "문서제목", "썰후보여부", "키워드", "URL"])
+        for r in all_results:
+            anec = set(r["anecdote_keywords"])
+            for kw in r["keywords"]:
+                w.writerow([r["order"], r["name"], r["title"],
+                            "Y" if kw in anec else "", kw, r["url"]])
+
+    total_kw = sum(len(r["keywords"]) for r in all_results)
+    total_anec = sum(len(r["anecdote_keywords"]) for r in all_results)
+    fails = [r["name"] for r in all_results if r["error"]]
+
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print(f"완료: 인물 {len(all_results)}명 / 키워드 {total_kw}개 / 썰후보 {total_anec}개")
+    if fails:
+        print(f"수집 실패: {', '.join(fails)}")
+    print(f"JSON -> {json_path}")
+    print(f"CSV  -> {csv_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if sys.platform == "win32":
+        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
+    asyncio.run(main())

generator/animation_odyssey/character/README.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+[캐릭터 공식 레퍼런스 폴더 — odyssey 는 기본 '비움']
+
+odyssey(오디세이) 버전은 고양이 의인화가 아니라 '실제 사람'
+(근육질 영웅·신 / 아름답고 늘씬한 여신, 한국 신화만화풍)으로 그리므로,
+조선/삼국지에서 쓰던 고양이 눈 레퍼런스 이미지를 넣지 않습니다.
+
+- 폴더가 비어 있으면: 각 영상의 '첫 컷'이 자동 앵커가 되어
+  나머지 컷들이 그 캐릭터 디자인/화풍을 그대로 따라갑니다(영상 내 일관성 유지).
+- 특정 그림체를 전 영상에 걸쳐 고정하고 싶으면 기준 이미지를 1장 넣으세요
+  (폴더 안 '첫 번째' 이미지 파일 사용. png/jpg/jpeg/webp).
+  단 이 경우 '눈만 고정' 모드라 눈/표정만 통일되고 복장은 신별로 다르게 나옵니다.
+
+연결 코드: render.py 의 load_char_ref() / CHAR_REF_DIR / gen_image(ref_mode="eyes")

generator/animation_odyssey/data/odyssey_keywords_20260720_000000.csv

@@ -0,0 +1,91 @@
+번호,인물,문서제목,썰후보여부,키워드,URL
+1,오디세우스,오디세우스,Y,트로이 목마 계략,https://namu.wiki/w/오디세우스
+2,오디세우스,오디세우스,Y,10년 귀향길 표류,https://namu.wiki/w/오디세우스
+3,오디세우스,오디세우스,Y,아무도 아니다 라는 이름 사기,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+4,폴리페모스,폴리페모스,Y,외눈박이 거인의 동굴 감금,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+5,폴리페모스,폴리페모스,Y,포도주 먹여 눈 찌르기,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+6,폴리페모스,폴리페모스,Y,양 배에 매달려 탈출,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+7,아이올로스,아이올로스,Y,모든 역풍을 가둔 바람주머니 선물,https://namu.wiki/w/아이올로스
+8,아이올로스,아이올로스,Y,선원들이 몰래 열어본 바람주머니,https://namu.wiki/w/아이올로스
+9,로토파고이,로토파고이,Y,망각의 열매를 먹고 귀향을 잊은 선원들,https://namu.wiki/w/로토파고이
+10,키르케,키르케,Y,선원들을 돼지로 만든 마법,https://namu.wiki/w/키르케
+11,키르케,키르케,Y,헤르메스가 준 마법 약초로 저항,https://namu.wiki/w/키르케
+12,키르케,키르케,Y,1년간 섬에 눌러앉은 오디세우스,https://namu.wiki/w/키르케
+13,오디세우스,오디세우스,Y,저승에서 들은 테이레시아스의 귀향 예언,https://namu.wiki/w/오디세우스
+14,세이렌,세이렌,Y,아름다운 노래로 선원을 유혹해 죽이는 괴물,https://namu.wiki/w/세이렌
+15,세이렌,세이렌,Y,선원 귀 밀랍 막고 자신만 돛대에 결박,https://namu.wiki/w/세이렌
+16,스킬라,스킬라,Y,여섯 개 머리로 선원을 잡아먹는 괴물,https://namu.wiki/w/스킬라
+17,카립디스,카립디스,Y,배를 통째로 삼키는 거대한 소용돌이,https://namu.wiki/w/카립디스
+18,오디세우스,오디세우스,Y,헬리오스의 신성한 소를 잡아먹은 선원들,https://namu.wiki/w/오디세우스
+19,오디세우스,오디세우스,Y,제우스의 벼락으로 배 전체가 난파,https://namu.wiki/w/오디세우스
+20,칼립소,칼립소,Y,7년간 섬에 억류하며 청혼한 님프,https://namu.wiki/w/칼립소
+21,칼립소,칼립소,Y,불멸을 미끼로 붙잡았지만 결국 놓아준 사연,https://namu.wiki/w/칼립소
+22,오디세우스,오디세우스,Y,아들 폴리페모스 실명에 분노한 포세이돈의 저주,https://namu.wiki/w/오디세우스
+23,오디세우스,오디세우스,Y,오디세우스를 몰래 도운 수호신 아테나,https://namu.wiki/w/오디세우스
+24,나우시카,나우시카(그리스 로마 신화),Y,해변에 표류한 오디세우스를 구해준 공주,https://namu.wiki/w/나우시카(그리스 로마 신화)
+25,페넬로페,페넬로페,Y,낮에 짜고 밤에 풀며 구혼자를 버틴 수의,https://namu.wiki/w/페넬로페
+26,페넬로페,페넬로페,Y,20년을 기다린 정절의 상징,https://namu.wiki/w/페넬로페
+27,텔레마코스,텔레마코스,Y,아버지를 찾아 떠난 성장 여정,https://namu.wiki/w/텔레마코스
+28,안티노오스,안티노오스,Y,페넬로페 재산을 축내며 눌러앉은 구혼자들,https://namu.wiki/w/안티노오스
+29,오디세우스,오디세우스,Y,거지로 변장해 몰래 귀향,https://namu.wiki/w/오디세우스
+30,오디세우스,오디세우스,Y,오디세우스만 당길 수 있는 활 시합,https://namu.wiki/w/오디세우스
+31,오디세우스,오디세우스,Y,구혼자 전원 응징하고 왕좌 탈환,https://namu.wiki/w/오디세우스
+32,오디세우스,오디세우스,Y,참전 피하려고 미친 척 밭 갈다 아들 앞에서 들통,https://namu.wiki/w/오디세우스
+33,오디세우스,오디세우스,Y,여장한 아킬레우스를 무기 장사꾼 변장으로 색출,https://namu.wiki/w/오디세우스
+34,오디세우스,오디세우스,Y,아킬레우스의 무구를 놓고 아이아스와 말싸움 승리,https://namu.wiki/w/오디세우스
+35,오디세우스,오디세우스,Y,거지 변장으로 트로이 성내 잠입 정찰,https://namu.wiki/w/오디세우스
+36,오디세우스,오디세우스,Y,트로이 수호 신상 팔라디온 훔치기 작전,https://namu.wiki/w/오디세우스
+37,오디세우스,오디세이아,Y,귀향길 첫 정거장 키코네스족 약탈하다 역관광,https://namu.wiki/w/오디세이아
+38,폴리페모스,폴리페모스,Y,다 도망쳐놓고 굳이 본명 외쳐서 저주 확정,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+39,폴리페모스,폴리페모스,Y,사람을 통째로 잡아먹는 식사 매너,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+40,아이올로스,아이올로스,Y,두 번째 찾아간 오디세우스를 문전박대,https://namu.wiki/w/아이올로스
+41,라이스트리고네스,오디세이아,Y,귀향 함대 12척 중 11척을 전멸시킨 식인 거인족,https://namu.wiki/w/오디세이아
+42,로토파고이,로토파고이,Y,울며 버티는 선원들을 배에 묶어 끌고 온 오디세우스,https://namu.wiki/w/로토파고이
+43,키르케,키르케,Y,돼지가 된 부하들을 되돌리는 조건 협상,https://namu.wiki/w/키르케
+44,키르케,키르케,Y,귀향하려면 저승부터 다녀오라는 미션 브리핑,https://namu.wiki/w/키르케
+45,엘페노르,오디세이아,Y,지붕에서 자다 떨어져 죽고 저승에서 재회한 막내 선원,https://namu.wiki/w/오디세이아
+46,오디세우스,오디세우스,Y,저승에서 어머니의 망령과 마주친 오디세우스,https://namu.wiki/w/오디세우스
+47,오디세우스,오디세우스,Y,저승의 아가멤논이 해준 아내 조심하라는 조언,https://namu.wiki/w/오디세우스
+48,오디세우스,오디세우스,Y,죽은 영웅보다 산 머슴이 낫다는 아킬레우스의 저승 명언,https://namu.wiki/w/오디세우스
+49,오디세우스,오디세우스,Y,저승에서 목격한 시시포스와 탄탈로스의 형벌,https://namu.wiki/w/오디세우스
+50,세이렌,세이렌,Y,노래 듣고 풀어달라 몸부림친 오디세우스,https://namu.wiki/w/세이렌
+51,스킬라,스킬라,Y,카립디스 피하려다 부하 여섯 명을 상납한 선택,https://namu.wiki/w/스킬라
+52,카립디스,카립디스,Y,난파 후 무화과나무에 매달려 소용돌이를 버틴 생존기,https://namu.wiki/w/카립디스
+53,오디세우스,오디세우스,Y,굶주린 선원들이 금기를 깨고 소를 구운 항해 최악의 바비큐,https://namu.wiki/w/오디세우스
+54,칼립소,칼립소,Y,뗏목 만들어 탈출했지만 포세이돈 폭풍으로 또 난파,https://namu.wiki/w/칼립소
+55,오디세우스,오디세우스,Y,여신 이노의 마법 스카프 하나로 이틀 밤낮 헤엄친 표류,https://namu.wiki/w/오디세우스
+56,나우시카,나우시카(그리스 로마 신화),Y,빨래하러 나왔다가 알몸 표류자를 주운 공주,https://namu.wiki/w/나우시카(그리스 로마 신화)
+57,알키노오스,오디세이아,Y,모험담 들려준 값으로 보물 실어 귀향시켜준 왕,https://namu.wiki/w/오디세이아
+58,데모도코스,오디세이아,Y,트로이 목마 노래에 몰래 울다 들킨 오디세우스,https://namu.wiki/w/오디세이아
+59,오디세우스,오디세우스,Y,파이아케스 청년들 도발에 원반던지기 한 방으로 제압,https://namu.wiki/w/오디세우스
+60,오디세우스,오디세이아,Y,오디세우스를 데려다준 배를 돌로 만든 포세이돈,https://namu.wiki/w/오디세이아
+61,오디세우스,오디세우스,Y,잠든 채 이타카 해변에 짐짝처럼 내려진 귀향,https://namu.wiki/w/오디세우스
+62,오디세우스,오디세우스,Y,안개 때문에 20년 만의 고향을 못 알아본 오디세우스,https://namu.wiki/w/오디세우스
+63,오디세우스,오디세우스,Y,아테나의 분장술로 폭삭 늙은 거지로 변신,https://namu.wiki/w/오디세우스
+64,에우마이오스,오디세이아,Y,거지 변장한 주인을 극진히 대접한 충직한 돼지치기,https://namu.wiki/w/오디세이아
+65,아르고스,오디세이아,Y,20년을 기다려 변장한 오디세우스를 알아보고 숨을 거둔 개,https://namu.wiki/w/오디세이아
+66,에우리클레이아,오디세이아,Y,발 씻기다 흉터를 만지고 오디세우스의 정체를 눈치챈 유모,https://namu.wiki/w/오디세이아
+67,이로스,오디세이아,Y,거지 변장한 오디세우스에게 권투 한 방에 뻗은 진짜 거지,https://namu.wiki/w/오디세이아
+68,텔레마코스,텔레마코스,Y,아버지 소식 찾아 스파르타의 메넬라오스와 헬레네 방문,https://namu.wiki/w/텔레마코스
+69,텔레마코스,텔레마코스,Y,구혼자들이 짠 매복 암살을 피해 돌아온 귀환길,https://namu.wiki/w/텔레마코스
+70,텔레마코스,텔레마코스,Y,거지가 아버지라는 사실에 오열한 부자 상봉,https://namu.wiki/w/텔레마코스
+71,페넬로페,페넬로페,Y,시녀의 밀고로 들통난 수의 되풀기 3년 사기,https://namu.wiki/w/페넬로페
+72,페넬로페,페넬로페,Y,남편을 앞에 두고도 활 시합을 제안한 촉,https://namu.wiki/w/페넬로페
+73,페넬로페,페넬로페,Y,침대를 옮겨보라는 함정 문제로 남편 최종 검증,https://namu.wiki/w/페넬로페
+74,오디세우스,오디세우스,Y,올리브나무를 통째로 깎아 만든 부부만 아는 침대의 비밀,https://namu.wiki/w/오디세우스
+75,안티노오스,안티노오스,Y,술잔 들다 첫 화살에 목이 꿰뚫린 구혼자 대장,https://namu.wiki/w/안티노오스
+76,안티노오스,안티노오스,Y,거지에게 의자를 집어던진 구혼자의 최후 복선,https://namu.wiki/w/안티노오스
+77,안티노오스,안티노오스,Y,금품으로 목숨을 흥정하다 실패한 구혼자들,https://namu.wiki/w/안티노오스
+78,오디세우스,오디세우스,Y,도끼 열두 자루 구멍을 화살 하나로 관통한 활 솜씨,https://namu.wiki/w/오디세우스
+79,오디세우스,오디세우스,Y,활 시합 우승 직후 시작된 연회장 대숙청,https://namu.wiki/w/오디세우스
+80,라에르테스,라에르테스,Y,과수원 나무 목록을 읊어 아버지에게 정체 증명한 오디세우스,https://namu.wiki/w/라에르테스
+81,라에르테스,라에르테스,Y,아들이 트로이에서 죽은 줄 알고 농사만 짓던 전직 왕,https://namu.wiki/w/라에르테스
+82,오디세우스,오디세우스,Y,구혼자 유족들과의 내전 직전 아테나의 강제 중재,https://namu.wiki/w/오디세우스
+83,키르케,키르케,Y,세이렌과 스킬라 공략법을 알려준 항해 스포일러,https://namu.wiki/w/키르케
+84,폴리페모스,폴리페모스,Y,눈 찔리고 아무도가 그랬다며 동료 도움을 못 받은 거인,https://namu.wiki/w/폴리페모스
+85,오디세우스,오디세우스,Y,부하들은 다 죽고 혼자만 살아 돌아온 함대의 최후,https://namu.wiki/w/오디세우스
+86,페넬로페,페넬로페,Y,재회하고도 밤새 모험담을 들은 부부의 회포,https://namu.wiki/w/페넬로페
+87,오디세우스,오디세우스,Y,트로이 전쟁 10년에 귀향 10년 도합 20년 출장,https://namu.wiki/w/오디세우스
+88,세이렌,세이렌,Y,오디세우스를 놓치고 체면을 구긴 세이렌 자매,https://namu.wiki/w/세이렌
+89,칼립소,칼립소,Y,신들은 되면서 님프 연애는 안 되냐고 항의한 칼립소,https://namu.wiki/w/칼립소
+90,오디세우스,오디세우스,Y,노를 어깨에 메고 바다 모르는 내륙까지 걸으라는 마지막 예언,https://namu.wiki/w/오디세우스

generator/animation_odyssey/gen.py

@@ -0,0 +1,358 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+animation_odyssey 생성 단계 (나레이션 + 스토리보드) — 병합본
+==================================================================
+오디세이아 '썰' CSV → ① 병맛 마케팅 나레이션 ② 장면 분할 스토리보드 를 한 파일에 모음.
+(animation_greekroman 폴더와 동일 구조 — 소재만 '그리스 로마 신화 신·영웅' → '오디세우스의 귀향 대모험'.)
+scraper.py 가 만든 odyssey_keywords_*.csv 를 입력으로 한다.
+
+  · 나레이션:  latest_csv / load_rows / pick_seed / generate
+  · 스토리보드: clamp_scenes / make_storyboard
+
+구조: 훅 → 썰 전개(역사 + 병맛 과장) → 어거지 전환 → 마케팅 + CTA → 장면별 분할(자막+그림 프롬프트).
+"""
+
+import csv
+import json
+import random
+import re
+import sys
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+
+HERE = Path(__file__).parent
+DATA_DIR = HERE / "data"          # 오디세이아 일화 CSV(선행 데이터). ★ output/ 이 아님 — 거긴 출력물(mp4)만.
+DEFAULT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+# 자막 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 없는 이모지·기호(😊▼★♥ 등)는 화면에서 □ 로 깨진다 → 제거.
+_TYPO = {"…": "...", "‘": "'", "’": "'", "“": '"',
+         "”": '"', "·": " ", "～": "~", "〜": "~"}
+# 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 확실히 있는 것 = 한글 음절·자모(ㅋㅋ ㅠㅠ) + ASCII 인쇄문자. 그 외(이모지·…·특수기호)는 제거.
+_KEEP_RE = re.compile(r"[^가-힣ㄱ-ㅣ\x20-\x7E]")
+
+
+def _no_emoji(s):
+    s = s or ""
+    for _k, _v in _TYPO.items():
+        s = s.replace(_k, _v)
+    return re.sub(r"  +", " ", _KEEP_RE.sub("", s)).strip()
+
+
+# ============================== ① 나레이션 (신화 썰 → 병맛 대본) ==============================
+
+def latest_csv() -> Path:
+    files = sorted(DATA_DIR.glob("odyssey_keywords_*.csv"))
+    if not files:
+        sys.exit("[!] animation_odyssey/data/ 에 odyssey_keywords_*.csv 가 없음. 먼저 'python scraper.py' 실행.")
+    return files[-1]
+
+
+def load_rows(csv_path: Path):
+    """CSV → [{order, king, doc, is_anecdote, keyword, url}, ...] (king = 신화 인물 이름)"""
+    rows = []
+    with csv_path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        r = csv.reader(f)
+        next(r, None)  # 헤더 스킵
+        for line in r:
+            if len(line) < 6:
+                continue
+            order, king, doc, anec, kw, url = line[:6]
+            rows.append({
+                "order": int(order) if order.isdigit() else 0,
+                "king": king, "doc": doc,
+                "is_anecdote": anec.strip().upper() == "Y",
+                "keyword": kw, "url": url,
+            })
+    return rows
+
+
+# 오디세이아(귀향 대모험) 핵심 사건·인물 신호 — 이런 키워드를 '썰 씨앗'으로 최우선.
+ODYSSEY_HINTS = [
+    "오디세이아", "오디세우스", "트로이", "목마", "섬", "동굴", "키클롭스", "폴리페모스",
+    "키르케", "칼립소", "세이렌", "스킬라", "카립디스", "아이올로스", "헬리오스",
+    "구혼자", "귀향", "파이에케스", "로토파고이", "수의", "표류", "항해", "저승",
+    "페넬로페", "텔레마코스", "안티노오스", "나우시카", "이타카",
+    "아무도", "난파", "변장", "활 시합",
+]
+# 오디세이아와 무관하거나 내용이 빈약한 위키 섹션 — 씨앗에서 제외(뽑히면 '그리스로마신화'로 샌다).
+SEED_DROP = [
+    "개요", "어원", "특징", "총평", "평가", "긍정적", "부정적", "기타", "그 외",
+    "가계도", "가족", "대중매체", "창작물", "미디어", "만화", "숭배", "해석",
+    "신화 속 행적", "신화에서", "전승", "이름", "별명", "어록", "상징",
+    "비블리오테케", "텔레고네이아",   # 오디세이아 외 전거(다른 신화 출처)
+]
+
+
+def _seed_pool(rows):
+    """범용·무관 섹션을 걸러 '오디세이아에 실질적으로 쓸 만한' 씨앗만 남긴다."""
+    pool = []
+    for r in rows:
+        kw = r["keyword"].strip()
+        if not kw or kw == r["king"]:            # 최상단 표제(= 인물명) 제외
+            continue
+        if any(bad in kw for bad in SEED_DROP):  # 범용/무관 섹션 제외
+            continue
+        pool.append(r)
+    return pool
+
+
+def pick_seed(rows, king=None, keyword=None):
+    """대본의 씨앗이 될 (인물, 썰키워드) 한 건 선택. ★원 소스는 항상 오디세이아.
+    ※ CSV 의 is_anecdote(Y) 는 '평가/기타/대중매체' 같은 범용 섹션에 붙어 오히려 오디세이아를 벗어나므로 쓰지 않는다."""
+    cand = rows
+    if king:
+        cand = [r for r in cand if r["king"] == king]
+        if not cand:
+            kings = sorted({r["king"] for r in rows})
+            sys.exit(f"[!] '{king}' 없음. 가능: {', '.join(kings)}")
+    if keyword:
+        kw_match = [r for r in cand if keyword in r["keyword"]]
+        if not kw_match:
+            sys.exit(f"[!] '{keyword}' 키워드가 {king or '전체'}에 없음.")
+        return random.choice(kw_match)
+    # ① 오디세이아 핵심 사건 키워드를 최우선(항해·괴물·귀향 등). 인물명도 함께 검사 —
+    #    키워드 문구에 힌트가 없어도 인물 자체가 오디세이아 전용(세이렌·키르케 등)이면 씨앗으로 유효.
+    odyssey = [r for r in cand
+               if any(h in r["keyword"] or h in r["king"] for h in ODYSSEY_HINTS)]
+    if odyssey:
+        return random.choice(odyssey)
+    # ② 없으면 범용/무관 섹션을 걸러낸 실질 씨앗 풀에서
+    pool = _seed_pool(cand)
+    if pool:
+        return random.choice(pool)
+    # ③ 최후 폴백: 빈 풀 방지
+    return random.choice(cand)
+
+
+NARR_SYSTEM = """\
+너는 한국 숏폼(쇼츠/릴스) 전문 카피라이터다. '병맛(어이없고 황당하지만 묘하게 중독성 있는)' 유머 톤으로,
+오디세이아 속 오디세우스와 그 일행·신들의 '썰'을 풀다가 마지막에 자연스러운 척 억지로 광고로 갈아타는 {seconds}초 나레이션 대본을 쓴다.
+
+[소재 원칙] (가장 중요)
+- 원 소스는 반드시 서사시 '오디세이아'(오디세우스의 10년 귀향 대모험)다. 모든 썰은 이 항해 이야기 안에서 풀어라.
+- 인물이 신(포세이돈·아테나·제우스 등)이라도 '오디세이아 속 그 신의 역할'로만 다뤄라
+  (포세이돈=귀향을 방해한 바다신, 아테나=오디세우스를 편애해 도운 여신 식). 오디세이아 밖 일반 그리스·로마 신화
+  일화(제우스의 바람기, 신들의 탄생·계보, 헤라클레스 과업 등)로 새지 마라 — 그건 다른 장르다.
+
+[톤 규칙]
+- 구어체 반말 나레이션. TTS(AI 음성)가 읽을 것을 전제로, 문장은 짧고 리듬감 있게.
+- 진지하게 시작했다가 갑자기 헛소리로 빠지는 낙차가 핵심. "근데", "그래서", "참고로" 같은 접속사로 능청스럽게 전환.
+- 오디세이아 내용(인물 이름, 사건 키워드)은 최소한의 뼈대로만 쓰고, 디테일은 과장·왜곡해서 웃기게 채운다.
+  유명 장면(트로이 목마, 외눈박이 폴리페모스 "아무도 아니다" 사기, 세이렌의 노래, 키르케의 돼지 마법,
+  칼립소의 섬, 스킬라와 카립디스, 페넬로페의 수의 짜기, 활쏘기 시합과 구혼자 응징 등)을 드립 소재로 적극 활용해도 된다.
+  포세이돈의 분노, 아테나의 편애 같은 유명 밈은 써도 되지만 선정적으로 묘사하진 마라.
+  단, 시청자가 '진짜 이야기'와 '드립'을 구분 못 할 정도로 거짓 정보를 사실처럼 단정하진 마라(가벼운 드립 신호 유지).
+- 욕설·혐오·정치 비방 금지. 누구나 웃을 수 있는 선.
+
+[구조] (반드시 이 4단)
+1) hook   : 3초 안에 스크롤 멈추게 하는 한 방. 질문/충격/궁금증.
+2) story  : 썰 본문. 역사로 시작해 점점 병맛으로 과열. 광고로 넘어갈 '연결고리'를 은근히 심어둔다.
+3) pivot  : "근데 알고 보니/그래서/요즘 같으면…" 식으로 광고로 억지 전환. 이 억지스러움 자체가 개그.
+4) cta    : 광고 대상의 핵심 셀링포인트 + 행동유도 한 줄.
+
+[분량]
+- 한국어 나레이션 기준 약 {seconds}초 분량 = {lo}~{hi}자. full_narration 은 반드시 이 글자수 범위로.
+- 이 범위를 넘기지 마라. 너무 길면 TTS가 빨라져 병맛이 죽고 영상도 길어진다. 간결하게.
+
+[SNS 캡션] (sns_caption 필드 — 유튜브/인스타/틱톡에 그대로 붙여넣을 업로드 설명)
+- 아래 '형식'을 지켜라. 이모지를 적극 사용(나레이션과 달리 캡션은 이모지 OK). 줄바꿈으로 구분.
+- 형식:
+    1) 첫 줄: 후킹 카피 한 줄 (예: "7년 스토킹 당한 오디세우스 썰 풉니다.")
+    2) 본문 1~2줄: 오디세이아 썰 ↔ 가게를 잇는 재밌는 소개 (이모지 곁들여)
+    3) 셀링 한 줄: 인물이 반할 식으로 가게 핵심 (예: "오디세우스도 반할 OO시장 숨은 맛집 'OOO' 🐟")
+    4) 📍 가게명 (위치)            ← 가게명/위치 모르면 이 줄 생략
+    5) 🔥 대표 메뉴·포인트 나열        ← 모르면 생략
+    6) 👉 방문 팁 또는 행동유도 한 줄
+    7) 마지막 줄: 해시태그 나열. #오디세이 #오디세우스 를 앞에 두고, 가게·지역·메뉴·병맛 태그 + #shorts #AIO2O 로 끝.
+- 가게 정보(이름·위치·메뉴)는 '마케팅 대상' 텍스트에서 뽑아라. 없으면 그 줄은 자연스럽게 빼라(억지로 지어내지 마라).
+
+[출력]
+- 반드시 지정된 JSON 스키마로만 응답. 설명/사족 금지.
+- full_narration 은 hook+story+pivot+cta 를 자연스럽게 이어붙인 '읽는 그대로의' 최종 나레이션.
+- sns_caption 은 위 [SNS 캡션] 형식대로. title 에는 해시태그를 넣지 말 것(태그는 hashtags·sns_caption 에만).
+"""
+
+NARR_USER = """\
+[이번 쇼츠 소재]
+- 인물: {king} ({doc})
+- 썰 키워드: "{keyword}"
+- 참고 출처: {url}
+
+[마케팅 대상 (마지막에 이걸로 갈아타기)]
+- 가게명: {store}
+- 소개/키워드: {product}
+
+위 '썰 키워드'에서 출발해, 병맛으로 풀다가 마지막에 '마케팅 대상'으로 억지 전환하는
+{seconds}초 쇼츠 나레이션을 만들어라.
+썰 키워드가 빈약하면, 그 인물이 '오디세이아(오디세우스의 귀향 대모험)'에서 맡은 역할·사건
+(항해·괴물·표류·귀향·구혼자 응징 등)으로 살을 붙여라. 오디세이아와 무관한 다른 신화 일화로 새지 마라.
+"""
+
+NARR_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "title": {"type": "string", "description": "쇼츠 제목/썸네일 문구 (짧고 자극적). 해시태그(#…)를 넣지 말 것 — 태그는 hashtags 필드에만."},
+        "hook": {"type": "string"},
+        "story": {"type": "string"},
+        "pivot": {"type": "string"},
+        "cta": {"type": "string"},
+        "full_narration": {"type": "string", "description": "TTS가 읽을 최종 나레이션 전문"},
+        "estimated_seconds": {"type": "integer"},
+        "hashtags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
+        "sns_caption": {"type": "string", "description": "SNS 업로드용 설명 전문([SNS 캡션] 형식, 이모지·해시태그 포함)"},
+    },
+    "required": ["title", "hook", "story", "pivot", "cta", "full_narration", "sns_caption"],
+}
+
+
+def generate(client, model, seed, product, seconds, store=""):
+    """신화 인물 썰 + 마케팅 대상 → 병맛 나레이션 dict (Gemini). store = 가게명(SNS 캡션용)."""
+    # 글자수를 목표 길이에 비례시킨다(한국어 나레이션 ≒ 초당 5.4~6.4자). 60초면 ≒324~384자.
+    lo, hi = round(seconds * 5.4), round(seconds * 6.4)
+    user = NARR_USER.format(
+        king=seed["king"], doc=seed["doc"], keyword=seed["keyword"], url=seed["url"],
+        product=product, store=(store or "(가게명 미상 — 소개 텍스트에서 유추)"), seconds=seconds,
+    )
+    sys_prompt = NARR_SYSTEM.format(seconds=seconds, lo=lo, hi=hi)
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=user,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=sys_prompt,
+            temperature=1.1,                 # 병맛 = 약간 높은 창의성
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=NARR_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    data = json.loads(resp.text)
+    data["full_narration"] = _no_emoji(data.get("full_narration", ""))   # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+    data["_seed"] = {"king": seed["king"], "keyword": seed["keyword"], "url": seed["url"]}
+    data["_product"] = product
+    return data
+
+
+# ============================== ② 스토리보드 (나레이션 → 장면 분할) ==============================
+
+SB_SYSTEM = """\
+너는 숏폼 영상 디렉터다. 주어진 '병맛 오디세이아 마케팅 나레이션'을 세로 쇼츠용 스토리보드로 쪼갠다.
+
+[핵심 규칙]
+- narration 필드에는 받은 나레이션 '원문을 그대로' 잘라 담아라. 절대 다시 쓰거나 요약하지 마라.
+  (이 텍스트가 그대로 TTS 음성이 되므로, 모든 장면 narration 을 이으면 원본과 100% 같아야 한다.)
+- 장면 수는 아래 '목표 장면 수'에 맞춰라. 한 장면 narration 이 너무 길어지지 않게(자막 한두 줄) 적당히 끊어 담아라.
+- caption: 화면에 띄울 굵은 자막. 짧고 임팩트 있게(최대 18자). narration 의 핵심을 뽑되 드립 살려서.
+- image_prompt: 그 장면 그림을 그릴 영어 프롬프트. character_sheet 와 style_guide 를 항상 전제로,
+  '이 장면에서 캐릭터가 뭘 하는지'를 구체적으로. (예: the muscular god dramatically throwing a lightning bolt from a cloud, sweating)
+  ★ 절대 그림 안에 '글자/간판 글씨/메뉴판 글자/브랜드명 텍스트'를 그리도록 요구하지 마라.
+    (AI가 한글을 깨진 글자로 그린다.) 간판·현수막·메뉴판이 등장해도 'blank sign with no text'처럼
+    글자 없는 상태로 묘사하라. 가게 이름 등 텍스트는 영상 자막에서 따로 넣는다.
+  ★ 감정이 강한 장면(웃음/울음/졸림/한숨/장난/좌절 등)에서는 눈 표정도 영어로 적어라
+    (예: eyes squeezed shut while laughing, sleepy half-closed eyes, a playful wink,
+    teary closed eyes). 평범한 장면은 굳이 눈을 적지 말고 뜬 눈(기본)으로 두면 된다.
+    → 그래야 컷마다 눈 표정이 다양해진다.
+  ★ 잔혹 장면(눈 찌르기, 학살, 잡아먹힘 등)은 이미지 안전필터에 걸려 생성이 거부된다.
+    폭력을 직접 묘사하지 말고 만화적으로 순화해 적어라 — 유혈/찌르는 순간/시체 금지.
+    (예: 눈 찌르기 → the cyclops comically covering his eye with cartoon stars around his head,
+     학살 → suitors comically fleeing in panic with exaggerated cartoon expressions)
+
+[전역 설정]
+- character_sheet: 이 영상에 일관되게 등장할 주인공 캐릭터를 영어로 정의.
+  ★ 한국의 '그리스 로마 신화 학습만화'처럼, 신을 '진짜 신의 모습'으로 그린다 — 의인화 동물 금지.
+    · 남신/남자 영웅: 조각상 같은 근육질의 멋진 체격(broad shoulders, heroic muscular greek-statue
+      physique), 잘생긴 얼굴. · 여신: 아름답고 늘씬한 몸매(beautiful, slender, graceful), 긴 머리.
+    · 반드시 '성인 8등신 비율'로: tall adult heroic proportions, 8-heads-tall elegant body,
+      NOT chibi, NOT super-deformed, NOT cute mascot — 치비/SD/애기얼굴 금지.
+    → 단 과한 노출·선정적 묘사는 금지. 토가/키톤/갑옷 등 신화 복식은 제대로 입힌다.
+  복식/색/머리/상징물(투구·활·삼지창·베일 등 그 인물의 아이콘)을 못박아 컷마다 동일하게.
+  (예: Odysseus as a tall rugged hero with a heroic muscular greek-statue physique, short dark curly
+   hair and a trimmed beard, wearing a worn bronze breastplate and a red cloak, holding a bow and a
+   spear / Athena as a beautiful slender goddess with long dark hair, wearing a bronze helmet and
+   flowing white chiton with a golden owl emblem, holding a spear and round shield)
+  ★ 눈 그림체: 순정만화/한국 신화만화풍의 크고 또렷한 눈(large expressive sparkling manhwa eyes,
+    detailed irises with light reflections)으로 통일. 이 '그림체'만 유지하고, 장면 감정에 따라
+    눈을 감거나(eyes closed) 실눈(squint)·윙크·부릅뜸(wide dramatic glare) 등 표정은 바꿔도 된다.
+- style_guide: 그림 스타일을 영어로. 한국 그리스로마신화 학습만화풍(classic Korean mythology manhwa
+  style) — 깔끔하고 또렷한 외곽선, 화사하고 선명한 색, 반짝이는 하이라이트, 극적인 연출,
+  '성인 비율의 캐릭터(tall adult proportions, never chibi or super-deformed)',
+  단순 배경(에게해·범선·동굴·고대 그리스 신전 등 오디세이아 항해 분위기), 세로 9:16.
+
+[출력] 지정된 JSON 스키마로만.
+"""
+
+SB_USER = """\
+[마케팅 대상] {product}
+[소재 인물] {king}
+[목표 장면 수] 약 {scenes}개
+
+[나레이션 원문 — 이걸 그대로 잘라서 narration 필드에 담아라]
+{narration}
+"""
+
+SB_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "character_sheet": {"type": "string"},
+        "style_guide": {"type": "string"},
+        "scenes": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "narration": {"type": "string"},
+                    "caption": {"type": "string"},
+                    "image_prompt": {"type": "string"},
+                },
+                "required": ["narration", "caption", "image_prompt"],
+            },
+        },
+    },
+    "required": ["character_sheet", "style_guide", "scenes"],
+}
+
+
+def clamp_scenes(scene_list, target):
+    """장면 수가 target 보다 많으면, 가장 짧은 인접쌍을 병합해 target 개까지 줄인다.
+    narration 은 순서대로 보존된다(분할은 하지 않는다)."""
+    def clen(s):
+        return len(s.get("narration", "").strip())
+
+    while len(scene_list) > target:
+        # 합쳤을 때 가장 짧아지는 인접쌍을 골라 병합
+        i = min(range(len(scene_list) - 1),
+                key=lambda k: clen(scene_list[k]) + clen(scene_list[k + 1]))
+        base = dict(scene_list[i + 1])      # 이웃(뒤 컷)의 caption/image_prompt 유지
+        a, b = scene_list[i].get("narration", "").strip(), scene_list[i + 1].get("narration", "").strip()
+        base["narration"] = (a + " " + b).strip()
+        scene_list[i:i + 2] = [base]
+    return scene_list
+
+
+def make_storyboard(client, model, narration, product, king, scenes=8) -> dict:
+    """나레이션 → 스토리보드 dict (Gemini)."""
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=SB_USER.format(product=product, king=king,
+                                scenes=scenes, narration=narration),
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=SB_SYSTEM,
+            temperature=0.8,
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=SB_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    sb = json.loads(resp.text)
+    # 모델이 '목표 장면 수'를 채우려고 narration 이 빈 장면(닫는 CTA 컷 등)을 끼워넣을 때가 있다.
+    #   이 파이프라인은 narration 을 TTS·자막으로 쓰므로 빈 장면은 의미가 없고,
+    #   빈 텍스트를 TTS 에 넣으면 빈 응답을 반복하다 죽는다 → 생성 단계에서 미리 제거.
+    raw = sb.get("scenes", [])
+    kept = [s for s in raw if s.get("narration", "").strip()]
+    if len(kept) < len(raw):
+        print(f"[i] 빈 나레이션 장면 {len(raw) - len(kept)}개 제거")
+    sb["scenes"] = clamp_scenes(kept, scenes)   # 장면이 목표보다 많으면 병합해 맞춤
+    for sc in sb["scenes"]:                      # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+        sc["narration"] = _no_emoji(sc.get("narration", ""))
+        sc["caption"] = _no_emoji(sc.get("caption", ""))
+    sb["_product"] = product
+    sb["_king"] = king
+    return sb

generator/animation_odyssey/main.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+키워드 → 병맛 오디세이 마케팅 쇼츠 (완전 자동, 원커맨드)
+==========================================================
+
+마케팅하고 싶은 대상을 '자유로운 키워드/문장'으로 주면:
+  1) 랜덤으로 오디세우스 귀향 모험 '썰' 매칭
+  2) Gemini 로 병맛 마케팅 나레이션 생성
+  3) 장면 분할(스토리보드)
+  4) 장면별 이미지 + 음성 생성
+  5) Ken Burns + 자막(맨 위) + 음성 합성 → 세로 mp4
+  6) 한 작업의 결과(나레이션·스토리보드·이미지·음성·mp4)는
+     모두 output/<작업폴더>/ 안에만 저장. 완성 후 중간 파일(assets)은 자동 삭제.
+
+선행: scraper.py 로 만든 data/odyssey_keywords_*.csv 가 있어야 함.
+API 키: GEMINI_API_KEY 환경변수 (또는 --api-key). 이미지 생성은 결제 활성화 필요.
+
+★ 실행 (shorts_all 폴더 안에서, 키워드는 자유롭게):
+    python animation_odyssey\\main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 평창 숲속 1박 12만원
+    python animation_odyssey\\main.py "강원도 평창 '왕의휴식' 감성 펜션, 객실 노천탕, 1박 12만원"
+    python animation_odyssey\\main.py https://naver.me/xxxx
+
+옵션:
+    --label 왕의휴식     결과 폴더 이름에 쓸 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)
+    --king 오디세우스     특정 인물 고정 (기본: 랜덤)
+    --scenes 12          장면 수=이미지 수 (기본 12)
+    --seconds 45         목표 길이 초 (기본 45)
+    --voice Puck         TTS 목소리
+    --keep               중간 파일(assets) 삭제하지 않고 보존
+"""
+
+import argparse
+import json
+import os
+import re
+import shutil
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+if hasattr(sys.stdout, "reconfigure"):
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
+
+from google import genai
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))  # 공유 모듈(naver.py, media.py)
+
+import gen                       # 나레이션 + 스토리보드 생성(병합: 이전 gen_narration + gen_storyboard)
+import render as MS              # animation 영상합성 엔진(이전 make_short.py)
+import naver as NV               # 공유 네이버 크롤러/브리핑/사진 선별
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation_odyssey"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation_odyssey/
+TEXT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+
+def safe_name(s: str) -> str:
+    s = re.sub(r"[^\w가-힣]+", "_", s).strip("_")
+    return s[:30] or "short"
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(
+        description="키워드 또는 네이버 링크 → 병맛 오디세이 쇼츠 (완전 자동)",
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="예) python main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 1박 12만원\n"
+               "    python main.py https://naver.me/xxxx   (링크만 — AI브리핑 자동 키워드화)",
+    )
+    # 마케팅 대상: 자유 키워드(여러 단어/문장) 또는 네이버 링크(섞어 써도 됨)
+    ap.add_argument("keywords", nargs="*",
+                    help="마케팅 대상 키워드/문장, 또는 네이버 링크 (--link 없이 링크만 줘도 됨)")
+    # 결과 폴더 라벨
+    ap.add_argument("--label", help="결과 폴더 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)")
+    # 생성 옵션
+    ap.add_argument("--king", help="특정 인물 고정 (예: 오디세우스, 기본: 랜덤)")
+    ap.add_argument("--scenes", type=int, default=12, help="장면 수=이미지 수 (기본 12)")
+    ap.add_argument("--seconds", type=int, default=45, help="목표 길이(초) (기본 45)")
+    ap.add_argument("--voice", default=MS.TTS_VOICE, help=f"TTS 목소리 (기본 {MS.TTS_VOICE})")
+    ap.add_argument("--keep", action="store_true", help="중간 파일(assets) 보존")
+    ap.add_argument("--csv", help="썰 CSV 경로 (기본: output/ 최신)")
+    # 실제 사진(가게/메뉴판) 섞기 + 마지막 링크 카드
+    ap.add_argument("--images", default="load_image",
+                    help="실제 사진 폴더. 가게 이름만 줘도 load_image/<가게>/ 를 찾음 "
+                         "(예: --images 연산골막국수). 비었으면 전부 AI")
+    ap.add_argument("--max-real", type=int, default=0,
+                    help="실제 사진으로 채울 최대 장면 수 (기본 0=폴더 사진 전부, 장면 수 한도 내)")
+    ap.add_argument("--real-scenes",
+                    help="실제 사진 깔 장면 번호 1-based, 콤마구분 (예: 5,6,7). 주면 내용매칭 대신 수동")
+    ap.add_argument("--no-match", action="store_true",
+                    help="실제 사진 내용 자동매칭(Gemini 비전) 끄고 위치 기반(뒤쪽 장면)으로")
+    ap.add_argument("--photos", type=int, default=4,
+                    help="네이버 사진탭에서 자동 선별할 공식사진 수 (기본 4, --link 줄 때)")
+    ap.add_argument("--no-photos", action="store_true",
+                    help="네이버 사진 자동 수집 끄기 (전부 AI 그림으로)")
+    ap.add_argument("--link", help="맨 마지막 화면에 띄울 링크/문구 (예: naver.me/xxxx)")
+    ap.add_argument("--link-seconds", type=float, default=3.0, help="링크 카드 길이(초)")
+    ap.add_argument("--store", help="링크 카드에 함께 띄울 가게 이름 (기본: 키워드 첫 부분 자동)")
+    ap.add_argument("--cta", default=MS.LINK_CTA, help=f"링크 카드 안내문구 (기본: '{MS.LINK_CTA}')")
+    ap.add_argument("--img-model", default=MS.IMG_MODEL,
+                    help=f"이미지 생성 모델 (기본 {MS.IMG_MODEL}). 글자 또렷하게: gemini-3.1-flash-image / gemini-3-pro-image")
+    ap.add_argument("--allow-text", action="store_true",
+                    help="그림 안 글자 금지 해제 (신형 모델로 간판에 진짜 이름 넣고 싶을 때)")
+    # 컷편집 느낌 (말 빠르게 + 컷 사이 침묵 제거 → 분량 ↓)
+    ap.add_argument("--speed", type=float, default=1.3,
+                    help="말 속도 배율 (기본 1.3=30%% 빠르게, 음정 유지). 1.0=원본")
+    ap.add_argument("--no-trim", action="store_true",
+                    help="컷 앞뒤 침묵 제거 끄기 (기본은 제거해 컷을 타이트하게)")
+    ap.add_argument("--tail", type=float, default=0.0,
+                    help="각 컷 말 끝난 뒤 여운(초). 기본 0=말 끝나자마자 다음 컷. 여유 주려면 0.1~0.2")
+    ap.add_argument("--workers", type=int, default=4,
+                    help="이미지·음성 동시 생성 수 (기본 4). 높이면 빠르지만 API 속도제한 주의")
+    ap.add_argument("--bgm",
+                    help="배경음악(병맛 BGM) 파일 또는 폴더. 폴더면 무작위 1곡. "
+                         "기본: bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 사용. "
+                         "특정 곡 고정하려면 --bgm 파일명. BGM 끄려면 --bgm none")
+    ap.add_argument("--bgm-volume", type=float, default=0.3,
+                    help="BGM 볼륨 0~1 (기본 0.3). 나레이션 안 묻히게 조절")
+    ap.add_argument("--api-key")
+    args = ap.parse_args()
+
+    # --link 안 써도 됨: 위치 인자에 네이버 링크가 섞여 있으면 그걸 링크로 빼낸다
+    #   (narration/kakao 처럼 `python main.py https://naver.me/xxxx` 만으로 실행 가능)
+    if not args.link:
+        link_tok = next((k for k in args.keywords if NV.looks_like_naver_place(k)), None)
+        if link_tok:
+            args.link = link_tok
+            args.keywords = [k for k in args.keywords if k != link_tok]
+
+    product = " ".join(args.keywords).strip()
+    # 키워드를 안 줬는데 --link 가 네이버 플레이스면 → AI 브리핑을 긁어와 마케팅 키워드로 사용
+    brief_store = None
+    if not product and NV.looks_like_naver_place(args.link or ""):
+        print("■ 키워드 없음 → 네이버 AI 브리핑 자동 수집...")
+        try:
+            brief_store, bullets, _cat = NV.fetch_briefing(args.link)   # 업종(cat)은 animation 미사용
+        except Exception as e:
+            sys.exit(f"[!] AI 브리핑 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+        if not bullets:
+            # AI 브리핑이 없으면 → 방문자 리뷰를 '더보기'까지 펼쳐 긁은 뒤 Gemini 로 요약(브리핑 대체)
+            print(f"■ '{brief_store or '이 가게'}' AI 브리핑 없음 → 방문자 리뷰 크롤링 후 요약...")
+            _key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+            if not _key:
+                sys.exit("[!] 리뷰 요약에 API 키 필요. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+            try:
+                rstore, reviews = NV.fetch_reviews(args.link, max_reviews=30)
+            except Exception as e:
+                sys.exit(f"[!] 리뷰 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+            if rstore and not brief_store:
+                brief_store = rstore
+            bullets = NV.summarize_reviews(genai.Client(api_key=_key), brief_store, reviews)
+            if not bullets:
+                sys.exit(f"[!] '{brief_store or '이 가게'}'는 AI 브리핑도 리뷰도 못 얻었어요. "
+                         "키워드를 직접 주거나 다른 링크를 쓰세요.")
+            print(f"■ 리뷰 {len(reviews)}개 수집 → 요약 {len(bullets)}줄 (브리핑 대체)")
+        product = " ".join(bullets)
+        print(f"■ 가게: {brief_store or '?'} / 소재 {len(bullets)}줄 → 키워드로 사용")
+        for b in bullets:
+            print(f"   • {b}")
+    if not product:
+        sys.exit("[!] 마케팅 키워드가 필요해. 예: python auto_short.py 감성 펜션 ... "
+                 "또는 --link 에 네이버 가게 링크(AI 브리핑 자동 수집).")
+
+    api_key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+    if not api_key:
+        sys.exit("[!] API 키 없음. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+
+    csv_path = Path(args.csv) if args.csv else gen.latest_csv()
+    rows = gen.load_rows(csv_path)
+
+    client = genai.Client(api_key=api_key)
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    # 네이버 링크 주고 사진 폴더를 직접 안 줬으면 → 사진탭 공식사진을 자동 수집·선별
+    if (not args.no_photos and NV.looks_like_naver_place(args.link or "")
+            and args.images == "load_image"):
+        store_for_dir = (brief_store or args.store or args.label
+                         or " ".join(args.keywords[:2]) or "naver_store")
+        photo_dir = HERE / "load_image" / safe_name(store_for_dir)
+        existing = [p for p in photo_dir.glob("*.jpg")] if photo_dir.exists() else []
+        if existing:
+            print(f"■ 사진 캐시 재사용: {photo_dir} ({len(existing)}장)")
+            args.images = safe_name(store_for_dir)
+        else:
+            print(f"■ 네이버 사진탭 → 공식사진 {args.photos}장 자동 수집·선별...")
+            try:
+                _, finals = NV.fetch_and_select(args.link, photo_dir,
+                                                n=args.photos, client=client)
+                if finals:
+                    args.images = safe_name(store_for_dir)
+                    print(f"■ 사진 {len(finals)}장 준비 → {photo_dir}")
+                else:
+                    print("■ 공식사진을 못 받았어요 → 전부 AI 그림으로 진행")
+            except Exception as e:
+                print(f"■ 사진 수집 실패({type(e).__name__}) → 전부 AI 그림으로 진행")
+
+    # 이 작업 전용 폴더 (모든 산출물은 여기 안에만)
+    label = args.label or " ".join(args.keywords[:3]) or brief_store or product[:20]
+    stem = f"{safe_name(label)}_{ts}"
+    job_dir = OUT_DIR / stem
+    job_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 1) 랜덤(또는 지정) 인물 썰 매칭
+    seed = gen.pick_seed(rows, king=args.king)
+    print(f"■ 작업 폴더   : {job_dir}")
+    print(f"■ 마케팅 대상 : {product}")
+    print(f"■ 매칭된 썰   : {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n")
+
+    # 2) 병맛 나레이션 (+ SNS 업로드용 캡션)
+    print("[1/4] 나레이션 생성...")
+    store_name = brief_store or getattr(args, "store", None) or label
+    narr = gen.generate(client, TEXT_MODEL, seed, product, args.seconds, store=store_name)
+    # 제목엔 해시태그가 들어갈 이유가 없다 — LLM 이 끼워넣은 '#태그' 토큰 제거(태그는 hashtags 필드에만).
+    narr["title"] = re.sub(r"\s*#\S+", "", narr.get("title", "")).strip()
+    (job_dir / "narration.json").write_text(
+        json.dumps(narr, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    # 사람이 바로 읽는 나레이션 '가사' 텍스트 (제목 + 본문 + 해시태그)
+    lyric = (f"[제목] {narr.get('title','')}\n"
+             f"[소재] {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n"
+             f"[마케팅] {product}\n"
+             f"{'-'*40}\n"
+             f"{narr.get('full_narration','')}\n")
+    if narr.get("hashtags"):
+        lyric += f"\n{' '.join(narr['hashtags'])}\n"
+    (job_dir / "narration.txt").write_text(lyric, encoding="utf-8")
+    # SNS 업로드용 캡션(이모지·해시태그 포함) — content_sync/finalize 가 읽어 Content.caption 에 저장.
+    caption = (narr.get("sns_caption") or "").strip()
+    if caption:
+        (job_dir / "caption.txt").write_text(caption, encoding="utf-8")
+    print(f"      \"{narr['title']}\" ({len(narr['full_narration'])}자)")
+
+    # 3) 스토리보드(장면 분할)
+    print("[2/4] 스토리보드 분할...")
+    sb = gen.make_storyboard(client, TEXT_MODEL, narr["full_narration"],
+                            product, seed["king"], scenes=args.scenes)
+    (job_dir / "storyboard.json").write_text(
+        json.dumps(sb, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    print(f"      장면 {len(sb['scenes'])}개")
+
+    # 4) 이미지 + 음성 + 영상 합성 (assets·mp4 모두 job_dir 안)
+    #    실제 사진(가게/메뉴판)을 내용 맞는 장면에 AI 배경과 합성, 마지막에 링크 카드 추가
+    real_images, real_scenes = MS.resolve_real_images(args.images, args.real_scenes)
+    if not real_images:
+        print(f"■ 실제 사진   : 없음 ('{args.images}' 폴더 비었거나 없음) → 전부 AI")
+    # --bgm 안 줘도 bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 1곡 사용
+    bgm = MS.resolve_bgm(args.bgm or "bgm")
+    _off = str(args.bgm or "").strip().lower() in ("none", "off", "no")
+    if args.bgm and not _off and not bgm:
+        print(f"■ BGM '{args.bgm}' 를 못 찾음 → BGM 없이 진행")
+    elif bgm:
+        print(f"■ BGM        : {bgm.name} (bgm/ 무작위)")
+    print("[3/4] 이미지·음성 생성...")
+    store = args.store or brief_store or product.split(",")[0].strip() or None
+    out_mp4 = MS.produce(client, sb, stem, workdir=job_dir, voice=args.voice, force=False,
+                         real_images=real_images, real_scenes=real_scenes,
+                         max_real=args.max_real, match_content=not args.no_match,
+                         link=args.link, link_seconds=args.link_seconds, store=store, cta=args.cta,
+                         img_model=args.img_model, allow_text=args.allow_text,
+                         speed=args.speed, trim_silence=not args.no_trim, tail=args.tail,
+                         workers=args.workers, bgm=bgm, bgm_volume=args.bgm_volume)
+
+    # 5) 중간 파일 정리: assets/ + 기계용 json 삭제. 결과 mp4 와 narration.txt(제목/해시태그)만 남김.
+    if not args.keep and out_mp4.exists() and out_mp4.stat().st_size > 0:
+        shutil.rmtree(job_dir / "assets", ignore_errors=True)
+        for junk in ("narration.json", "storyboard.json"):
+            (job_dir / junk).unlink(missing_ok=True)
+        print("      중간 파일(assets·json) 삭제 완료 — mp4 + narration.txt 만 보존")
+
+    print(f"\n✅ 완성: {out_mp4}")
+    print(f"   {seed['king']} 썰 · {product}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

generator/animation_odyssey/scraper.py

@@ -0,0 +1,276 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+나무위키 오디세이아 등장인물 '썰 키워드' 스크래퍼
+====================================================
+
+오디세이아(오디세우스의 귀향 대모험)에 등장하는 주요 인물·신 20여 명의 나무위키 문서에서
+목차(섹션 제목)를 긁어와 숏폼 소재가 될 만한 '썰/일화 키워드'를 추출해 JSON / CSV 로 저장한다.
+
+나무위키는 Cloudflare 보호 + JS 렌더링이라 requests 로는 막히므로
+Playwright(Chromium)로 실제 브라우저를 띄워 렌더링된 목차를 읽는다.
+
+설치:
+    pip install playwright beautifulsoup4
+    playwright install chromium   # (이미 설치돼 있으면 생략)
+
+실행:
+    python scraper.py
+
+옵션:
+    python scraper.py --headful   # 브라우저 창 보이게
+    python scraper.py --only 오디세우스 폴리페모스   # 특정 인물만
+"""
+
+import argparse
+import asyncio
+import csv
+import json
+import re
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+# ----------------------------------------------------------------------------
+# 설정
+# ----------------------------------------------------------------------------
+BASE = "https://namu.wiki/w/"
+OUT_DIR = Path(__file__).parent / "data"   # 오디세이아 등장인물 일화 CSV/JSON(선행 데이터). ★ output/ 아님 — 거긴 mp4만.
+
+# 오디세이아 서사에 '반드시 출현'하는 인물·괴물만: (번호, 이름, 나무위키 문서 제목)
+# ★ 제우스/포세이돈/아테나/헤르메스 같은 범용 신 문서는 넣지 않는다 —
+#   문서 전체 목차가 크롤되므로 오디세이아와 무관한 일반 신화 키워드(티타노마키아 등)가
+#   섞여 들어와 엉뚱한 인물이 주인공인 영상이 만들어진다(2026-07 제우스 썰 사고).
+#   신들의 개입 에피소드는 나레이션 프롬프트가 알아서 살을 붙인다.
+# 동음이의어 문서는 worker 가 "이름" ↔ "이름(그리스 로마 신화)" ↔ "이름(그리스 신화)" 를 자동 재시도한다.
+ODYSSEY_FIGURES = [
+    # 주인공·가족
+    (1,  "오디세우스", "오디세우스"),
+    (2,  "페넬로페",   "페넬로페"),
+    (3,  "텔레마코스", "텔레마코스"),
+    (4,  "라에르테스", "라에르테스"),
+    # 귀향길 사건의 등장인물·괴물 (오디세이아 서사 전용)
+    (5,  "폴리페모스", "폴리페모스"),
+    (6,  "키르케",     "키르케"),
+    (7,  "칼립소",     "칼립소"),
+    (8,  "세이렌",     "세이렌"),
+    (9,  "스킬라",     "스킬라"),
+    (10, "카립디스",   "카립디스"),
+    (11, "아이올로스", "아이올로스"),
+    (12, "나우시카",   "나우시카(그리스 로마 신화)"),
+    (13, "로토파고이", "로토파고이"),
+    # 이타카의 구혼자
+    (14, "안티노오스", "안티노오스"),
+]
+
+# 썰/일화/논란성 키워드가 모이는 섹션 (목차 제목에 이 단어가 들어가면 '썰' 우선순위↑)
+ANECDOTE_HINTS = [
+    "여담", "일화", "야사", "평가", "논란", "비판", "사건", "기타",
+    "이야기", "에피소드", "어록", "대중매체", "미디어", "기록", "사망", "죽음",
+    "업적", "가족", "이름", "별명",
+    "신화", "전승", "전설", "설화", "사랑", "연인", "상징", "숭배", "창작물", "최후",
+]
+
+
+def clean_heading(text: str) -> str:
+    """목차 항목 텍스트 정리: 앞 번호와 [편집] 등 제거."""
+    t = text.replace("[편집]", "").strip()
+    # 앞쪽 "1.", "2.3.", "10." 같은 목차 번호 제거
+    t = re.sub(r"^\s*[\d.]+\s*", "", t)
+    return t.strip()
+
+
+def is_anecdote(keyword: str) -> bool:
+    return any(h in keyword for h in ANECDOTE_HINTS)
+
+
+async def scrape_king(page, title: str):
+    """한 인물 문서를 열고 목차 키워드 목록을 반환."""
+    url = BASE + title
+    result = {"title": title, "url": url, "page_title": None,
+              "keywords": [], "anecdote_keywords": [], "error": None}
+    try:
+        resp = await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
+
+        # 고정 sleep 대신 목차 요소가 뜰 때까지만 대기 (없으면 짧게 폴백)
+        try:
+            await page.wait_for_selector(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a',
+                timeout=8000,
+            )
+        except Exception:
+            # 목차가 없는 문서일 수 있으니 헤딩 렌더만 잠깐 기다림
+            await page.wait_for_timeout(800)
+
+        # 문서 실제 제목
+        try:
+            result["page_title"] = (await page.title()).split(" - ")[0].strip()
+        except Exception:
+            pass
+
+        if resp and resp.status >= 400:
+            result["error"] = f"HTTP {resp.status}"
+            return result
+
+        # 렌더링된 목차/제목에서 키워드 추출 (클래스명이 자주 바뀌므로 여러 선택자 시도)
+        keywords = await page.evaluate(
+            """
+            () => {
+              const clean = s => s.replace('[편집]', '').trim();
+              let items = [];
+
+              // 1순위: 목차(table of contents)
+              const tocLinks = document.querySelectorAll(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a'
+              );
+              if (tocLinks.length) {
+                items = Array.from(tocLinks).map(a => clean(a.textContent));
+              }
+
+              // 2순위(목차가 없으면): 본문 헤딩 태그
+              if (items.length === 0) {
+                const hs = document.querySelectorAll('h1,h2,h3,h4,h5,h6');
+                items = Array.from(hs).map(h => clean(h.textContent));
+              }
+              return items.filter(Boolean);
+            }
+            """
+        )
+
+        # 중복 제거 + 번호 정리
+        seen, cleaned = set(), []
+        for raw in keywords:
+            kw = clean_heading(raw)
+            if kw and kw not in seen and len(kw) <= 60:
+                seen.add(kw)
+                cleaned.append(kw)
+
+        result["keywords"] = cleaned
+        result["anecdote_keywords"] = [k for k in cleaned if is_anecdote(k)]
+    except Exception as e:
+        result["error"] = f"{type(e).__name__}: {e}"
+    return result
+
+
+async def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--headful", action="store_true", help="브라우저 창 표시")
+    parser.add_argument("--only", nargs="*", help="특정 인물만 (이름으로 지정)")
+    parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=4,
+                        help="동시에 열 페이지 수 (기본 4)")
+    args = parser.parse_args()
+
+    kings = ODYSSEY_FIGURES
+    if args.only:
+        wanted = set(args.only)
+        kings = [k for k in ODYSSEY_FIGURES if k[1] in wanted]
+        if not kings:
+            print(f"[!] 매칭되는 인물 없음: {args.only}")
+            print("    가능한 값:", ", ".join(k[1] for k in ODYSSEY_FIGURES))
+            return
+
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    all_results = []
+
+    total = len(kings)
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(headless=not args.headful)
+        context = await browser.new_context(
+            user_agent=(
+                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+                "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+                "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
+            ),
+            locale="ko-KR",
+        )
+
+        # 목차 텍스트만 필요하므로 이미지/CSS/폰트/미디어는 받지 않음 (로딩 대폭 단축)
+        async def _block(route):
+            if route.request.resource_type in {"image", "stylesheet", "font", "media"}:
+                await route.abort()
+            else:
+                await route.continue_()
+        await context.route("**/*", _block)
+
+        sem = asyncio.Semaphore(max(1, args.concurrency))
+        done = 0
+
+        async def worker(idx, name, title):
+            nonlocal done
+            # 문서 제목 후보: 지정 제목 → "이름" → "이름(그리스 로마 신화)" → "이름(그리스 신화)" 순으로 자동 재시도
+            #   (나무위키 동음이의어 처리 방식이 인물마다 달라 제목을 못 맞출 수 있어서)
+            titles = [title]
+            for alt in (name, f"{name}(그리스 로마 신화)", f"{name}(그리스 신화)"):
+                if alt not in titles:
+                    titles.append(alt)
+            async with sem:
+                page = await context.new_page()
+                try:
+                    r = None
+                    for t in titles:
+                        # 나무위키는 동시 요청 시 간헐적으로 404/차단을 주므로
+                        # 실패하면 백오프하며 최대 3회까지 재시도
+                        r = await scrape_king(page, t)
+                        for attempt in range(3):
+                            if not r["error"]:
+                                break
+                            await page.wait_for_timeout(1500 * (attempt + 1))
+                            r = await scrape_king(page, t)
+                        # 성공했고 목차도 나왔으면 이 제목으로 확정
+                        if not r["error"] and r["keywords"]:
+                            break
+                finally:
+                    await page.close()
+            r["order"] = idx
+            r["name"] = name
+            done += 1
+            if r["error"]:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) 실패: {r['error']}", flush=True)
+            else:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) "
+                      f"키워드 {len(r['keywords'])}개 "
+                      f"(썰후보 {len(r['anecdote_keywords'])}개)", flush=True)
+            return r
+
+        all_results = await asyncio.gather(
+            *(worker(idx, name, title) for idx, name, title in kings)
+        )
+        all_results = sorted(all_results, key=lambda r: r["order"])
+
+        await browser.close()
+
+    # 저장 ---------------------------------------------------------------
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    json_path = OUT_DIR / f"odyssey_keywords_{ts}.json"
+    json_path.write_text(
+        json.dumps(all_results, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
+    )
+
+    csv_path = OUT_DIR / f"odyssey_keywords_{ts}.csv"
+    with csv_path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        w = csv.writer(f)
+        w.writerow(["번호", "인물", "문서제목", "썰후보여부", "키워드", "URL"])
+        for r in all_results:
+            anec = set(r["anecdote_keywords"])
+            for kw in r["keywords"]:
+                w.writerow([r["order"], r["name"], r["title"],
+                            "Y" if kw in anec else "", kw, r["url"]])
+
+    total_kw = sum(len(r["keywords"]) for r in all_results)
+    total_anec = sum(len(r["anecdote_keywords"]) for r in all_results)
+    fails = [r["name"] for r in all_results if r["error"]]
+
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print(f"완료: 인물 {len(all_results)}명 / 키워드 {total_kw}개 / 썰후보 {total_anec}개")
+    if fails:
+        print(f"수집 실패: {', '.join(fails)}")
+    print(f"JSON -> {json_path}")
+    print(f"CSV  -> {csv_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if sys.platform == "win32":
+        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
+    asyncio.run(main())

generator/animation_samgukji/character/README.txt

@@ -0,0 +1,15 @@
+[캐릭터 공식 레퍼런스 폴더 — '눈만 고정']
+
+이 폴더에 고양이 왕 기준 이미지를 1장 넣어두면(예: king_ref.png),
+모든 쇼츠 영상의 고양이 왕이 '그 눈과 표정'을 그대로 따라갑니다.
+
+- 고정되는 것  : 눈 모양 / 눈동자 / 표정 (귀여운 순한 눈으로 통일)
+- 고정 안 됨   : 곤룡포 색, 관모, 포즈, 배경 → 왕별 character_sheet / 장면 프롬프트대로
+                 (즉 광해군·순종 등 왕마다 복장은 다르게 나옴)
+
+- 파일명은 자유 (폴더 안 '첫 번째' 이미지 파일을 사용. png/jpg/jpeg/webp)
+- 한 장만 두는 걸 권장 (여러 장이면 정렬상 첫 파일만 사용)
+- 빼고 싶으면 이미지를 폴더 밖으로 빼거나 폴더를 비우면 됨
+  → 그럼 예전처럼 영상마다 캐릭터를 새로 그림(눈은 EYE_STYLE 텍스트 지시로 귀엽게 유지)
+
+연결 코드: make_short.py 의 load_char_ref() / CHAR_REF_DIR / gen_image(ref_mode="eyes")

generator/animation_samgukji/data/samguk_keywords_20260706_141831.csv

@@ -0,0 +1,408 @@
+번호,인물,문서제목,썰후보여부,키워드,URL
+1,조조,조조,,조조,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,,개요,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,이름,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,,생애,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,,무덤,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,평가,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,업적과 능력,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,,vs 유비,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,어록,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,기타,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,Y,기타 창작물,https://namu.wiki/w/조조
+1,조조,조조,,둘러보기,https://namu.wiki/w/조조
+2,사마의,사마의,,사마의,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,,개요,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,일생(정사),https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,연의,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,평가,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,기타,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,Y,미디어 믹스,https://namu.wiki/w/사마의
+2,사마의,사마의,,둘러보기,https://namu.wiki/w/사마의
+3,하후돈,하후돈,,하후돈,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,개요,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,정사 삼국지,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,초기 생애,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,동탁 토벌전,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,복양 전투,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,서주에서,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,조조 휘하,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,관도대전,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,박망파 전투,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,하북 평정,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,장로 정벌,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,216년~217년 유수구 전투,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,번성 공방전,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,죽음,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,사후 (위나라 건국),https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,삼국지연의,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,평가,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,친족 우대의 수혜자,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,긍정적 평가,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,연의에 기반한 오해 및 재평가,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,기타,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,Y,미디어 믹스,https://namu.wiki/w/하후돈
+3,하후돈,하후돈,,관련 문서,https://namu.wiki/w/하후돈
+4,장료,장료,,장료,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,개요,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,정사 삼국지,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,초기 생애,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,여포 휘하,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,관도대전,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,창희 토벌,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,하북 평정,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,진란 토벌,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,형주 정벌,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,환성 전투,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,2차 합비 공방전[7],https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,조조 휘하,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,유수구 전투,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,번성 공방전,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,조비 휘하,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,동구 전투,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,죽음,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,삼국지연의,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,평가,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,군사적 능력,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,인품과 성품,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,기타,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,Y,미디어 믹스,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,둘러보기,https://namu.wiki/w/장료
+4,장료,장료,,관련 문서,https://namu.wiki/w/장료
+5,허저,허저,,허저,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,개요,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,Y,정사 삼국지,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,초기 생애,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,Y,양 전투,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,관도대전,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,하북 평정,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,관중 평정,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,장로 정벌,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,,조조 휘하,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,Y,죽음,https://namu.wiki/w/허저
+5,허저,허저,Y,삼국지연의,https://namu.wiki/w/허저
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+5,허저,허저,Y,대중매체에서,https://namu.wiki/w/허저
+6,곽가,곽가,,곽가,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,,개요,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,,생애,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,,초기 생애,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,,조조에게 임관,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,,서주에서,https://namu.wiki/w/곽가
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+6,곽가,곽가,,별 볼일 없는 전공,https://namu.wiki/w/곽가
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+6,곽가,곽가,,사생활,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,Y,여담,https://namu.wiki/w/곽가
+6,곽가,곽가,Y,미디어 믹스,https://namu.wiki/w/곽가
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+7,순욱,순욱,,개요,https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,Y,생애(정사),https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,Y,연의,https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,Y,평가,https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/순욱
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+7,순욱,순욱,Y,기타,https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,,순욱/빈 찬합 밈,https://namu.wiki/w/순욱
+7,순욱,순욱,,둘러보기,https://namu.wiki/w/순욱
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+8,가후,가후,,개요,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,정사 삼국지,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,초기 생애,https://namu.wiki/w/가후
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+8,가후,가후,,장수 휘하,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,완 전투,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,양 전투,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,관도대전,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,적벽대전,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,관중 평정,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,조비에게 조언,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,,조비 휘하 (위나라 건국),https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,죽음,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,삼국지연의,https://namu.wiki/w/가후
+8,가후,가후,Y,평가,https://namu.wiki/w/가후
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+8,가후,가후,Y,기타,https://namu.wiki/w/가후
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+27,원소,원소(삼국지),,조조에게 열등감을 가졌었다?,https://namu.wiki/w/원소(삼국지)
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+27,원소,원소(삼국지),Y,가족 관계,https://namu.wiki/w/원소(삼국지)
+27,원소,원소(삼국지),Y,대중매체에서,https://namu.wiki/w/원소(삼국지)
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+      "700리 촉영을 불사르다, 이릉대전",
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+      "석정 전투",
+      "건업에서(오나라 건국)",
+      "4차 합비 공방전",
+      "형주에서 보여준 지략",
+      "손권과의 말년",
+      "이궁지쟁 사건과 최후",
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+      "환성 전투",
+      "익양대치",
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+      "예장을 정찰하다",
+      "동오의 명장",
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+      "무력",
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+      "지력",
+      "정치",
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+      "배신",
+      "색욕",
+      "번외: 항우와의 비교",
+      "유비와의 관계",
+      "이민족 떡밥",
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+      "대중매체에서"
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+      "둘러 보기"
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+      "군사적 능력",
+      "용인술",
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+      "외모와 쇼맨십",
+      "여담",
+      "조조에게 열등감을 가졌었다?",
+      "후계자 선정에서 잘못을 했나?",
+      "우유부단했는가?",
+      "투구 대신에 모자와 정장 차림",
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+      "둘러보기"
+    ],
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+  },
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+      "생애",
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+      "여담",
+      "대중매체에서",
+      "둘러보기(계보)"
+    ],
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+      "평가",
+      "가족 관계",
+      "여담",
+      "대중매체에서"
+    ],
+    "error": null,
+    "order": 28,
+    "name": "원술"
+  }
+]

generator/animation_samgukji/gen.py

@@ -0,0 +1,298 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+animation_samgukji 생성 단계 (나레이션 + 스토리보드) — 병합본
+==================================================================
+삼국지 인물 '썰' CSV → ① 병맛 마케팅 나레이션 ② 장면 분할 스토리보드 를 한 파일에 모음.
+(animation(조선왕) 폴더와 동일 구조 — 소재만 '조선왕' → '삼국지 인물'.)
+scraper.py 가 만든 samguk_keywords_*.csv 를 입력으로 한다.
+
+  · 나레이션:  latest_csv / load_rows / pick_seed / generate
+  · 스토리보드: clamp_scenes / make_storyboard
+
+구조: 훅 → 썰 전개(역사 + 병맛 과장) → 어거지 전환 → 마케팅 + CTA → 장면별 분할(자막+그림 프롬프트).
+"""
+
+import csv
+import json
+import random
+import re
+import sys
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+
+HERE = Path(__file__).parent
+DATA_DIR = HERE / "data"          # 삼국지 인물 일화 CSV(선행 데이터). ★ output/ 이 아님 — 거긴 출력물(mp4)만.
+DEFAULT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+# 자막 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 없는 이모지·기호(😊▼★♥ 등)는 화면에서 □ 로 깨진다 → 제거.
+_TYPO = {"…": "...", "‘": "'", "’": "'", "“": '"',
+         "”": '"', "·": " ", "～": "~", "〜": "~"}
+# 폰트(주아/송명/맑은고딕)에 확실히 있는 것 = 한글 음절·자모(ㅋㅋ ㅠㅠ) + ASCII 인쇄문자. 그 외(이모지·…·특수기호)는 제거.
+_KEEP_RE = re.compile(r"[^가-힣ㄱ-ㅣ\x20-\x7E]")
+
+
+def _no_emoji(s):
+    s = s or ""
+    for _k, _v in _TYPO.items():
+        s = s.replace(_k, _v)
+    return re.sub(r"  +", " ", _KEEP_RE.sub("", s)).strip()
+
+
+# ============================== ① 나레이션 (삼국지 썰 → 병맛 대본) ==============================
+
+def latest_csv() -> Path:
+    files = sorted(DATA_DIR.glob("samguk_keywords_*.csv"))
+    if not files:
+        sys.exit("[!] animation_samgukji/data/ 에 samguk_keywords_*.csv 가 없음. 먼저 'python scraper.py' 실행.")
+    return files[-1]
+
+
+def load_rows(csv_path: Path):
+    """CSV → [{order, king, doc, is_anecdote, keyword, url}, ...] (king = 삼국지 인물 이름)"""
+    rows = []
+    with csv_path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        r = csv.reader(f)
+        next(r, None)  # 헤더 스킵
+        for line in r:
+            if len(line) < 6:
+                continue
+            order, king, doc, anec, kw, url = line[:6]
+            rows.append({
+                "order": int(order) if order.isdigit() else 0,
+                "king": king, "doc": doc,
+                "is_anecdote": anec.strip().upper() == "Y",
+                "keyword": kw, "url": url,
+            })
+    return rows
+
+
+def pick_seed(rows, king=None, keyword=None, prefer_anecdote=True):
+    """대본의 씨앗이 될 (인물, 썰키워드) 한 건 선택."""
+    cand = rows
+    if king:
+        cand = [r for r in cand if r["king"] == king]
+        if not cand:
+            kings = sorted({r["king"] for r in rows})
+            sys.exit(f"[!] '{king}' 없음. 가능: {', '.join(kings)}")
+    if keyword:
+        kw_match = [r for r in cand if keyword in r["keyword"]]
+        if not kw_match:
+            sys.exit(f"[!] '{keyword}' 키워드가 {king or '전체'}에 없음.")
+        return random.choice(kw_match)
+    if prefer_anecdote:
+        anec = [r for r in cand if r["is_anecdote"]]
+        if anec:
+            cand = anec
+    return random.choice(cand)
+
+
+NARR_SYSTEM = """\
+너는 한국 숏폼(쇼츠/릴스) 전문 카피라이터다. '병맛(어이없고 황당하지만 묘하게 중독성 있는)' 유머 톤으로,
+삼국지(중국 후한 말~삼국시대) 인물들의 '썰'을 풀다가 마지막에 자연스러운 척 억지로 광고로 갈아타는 {seconds}초 나레이션 대본을 쓴다.
+
+[톤 규칙]
+- 구어체 반말 나레이션. TTS(AI 음성)가 읽을 것을 전제로, 문장은 짧고 리듬감 있게.
+- 진지하게 시작했다가 갑자기 헛소리로 빠지는 낙차가 핵심. "근데", "그래서", "참고로" 같은 접속사로 능청스럽게 전환.
+- 역사적 사실(인물 이름, 사건 키워드)은 최소한의 뼈대로만 쓰고, 디테일은 과장·왜곡해서 웃기게 채운다.
+  삼국지연의(소설) 속 유명 장면(도원결의, 삼고초려, 적벽대전, 장판파 등)을 드립 소재로 적극 활용해도 된다.
+  단, 시청자가 '진짜 역사'와 '드립'을 구분 못 할 정도로 거짓 정보를 사실처럼 단정하진 마라(가벼운 드립 신호 유지).
+- 욕설·혐오·정치 비방 금지. 누구나 웃을 수 있는 선.
+
+[구조] (반드시 이 4단)
+1) hook   : 3초 안에 스크롤 멈추게 하는 한 방. 질문/충격/궁금증.
+2) story  : 썰 본문. 역사로 시작해 점점 병맛으로 과열. 광고로 넘어갈 '연결고리'를 은근히 심어둔다.
+3) pivot  : "근데 알고 보니/그래서/요즘 같으면…" 식으로 광고로 억지 전환. 이 억지스러움 자체가 개그.
+4) cta    : 광고 대상의 핵심 셀링포인트 + 행동유도 한 줄.
+
+[분량]
+- 한국어 나레이션 기준 약 {seconds}초 분량 = {lo}~{hi}자. full_narration 은 반드시 이 글자수 범위로.
+- 이 범위를 넘기지 마라. 너무 길면 TTS가 빨라져 병맛이 죽고 영상도 길어진다. 간결하게.
+
+[SNS 캡션] (sns_caption 필드 — 유튜브/인스타/틱톡에 그대로 붙여넣을 업로드 설명)
+- 아래 '형식'을 지켜라. 이모지를 적극 사용(나레이션과 달리 캡션은 이모지 OK). 줄바꿈으로 구분.
+- 형식:
+    1) 첫 줄: 후킹 카피 한 줄 (예: "제갈량이 사실 OO 단골이었다는 썰 풉니다.")
+    2) 본문 1~2줄: 삼국지 썰 ↔ 가게를 잇는 재밌는 소개 (이모지 곁들여)
+    3) 셀링 한 줄: 명장이 탐낼 식으로 가게 핵심 (예: "조조도 탐낼 OO시장 숨은 맛집 'OOO' 🍲")
+    4) 📍 가게명 (위치)            ← 가게명/위치 모르면 이 줄 생략
+    5) 🔥 대표 메뉴·포인트 나열        ← 모르면 생략
+    6) 👉 방문 팁 또는 행동유도 한 줄
+    7) 마지막 줄: 해시태그 나열. #삼국지 #역사썰 을 앞에 두고, 가게·지역·메뉴·병맛 태그 + #shorts #AIO2O 로 끝.
+- 가게 정보(이름·위치·메뉴)는 '마케팅 대상' 텍스트에서 뽑아라. 없으면 그 줄은 자연스럽게 빼라(억지로 지어내지 마라).
+
+[출력]
+- 반드시 지정된 JSON 스키마로만 응답. 설명/사족 금지.
+- full_narration 은 hook+story+pivot+cta 를 자연스럽게 이어붙인 '읽는 그대로의' 최종 나레이션.
+- sns_caption 은 위 [SNS 캡션] 형식대로. title 에는 해시태그를 넣지 말 것(태그는 hashtags·sns_caption 에만).
+"""
+
+NARR_USER = """\
+[이번 쇼츠 소재]
+- 인물: {king} ({doc})
+- 썰 키워드: "{keyword}"
+- 참고 출처: {url}
+
+[마케팅 대상 (마지막에 이걸로 갈아타기)]
+- 가게명: {store}
+- 소개/키워드: {product}
+
+위 '썰 키워드'에서 출발해, 병맛으로 풀다가 마지막에 '마케팅 대상'으로 억지 전환하는
+{seconds}초 쇼츠 나레이션을 만들어라. 썰 키워드가 빈약하면 그 인물의 유명한 일화(연의 속 명장면 포함)로 살을 붙여도 된다.
+"""
+
+NARR_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "title": {"type": "string", "description": "쇼츠 제목/썸네일 문구 (짧고 자극적). 해시태그(#…)를 넣지 말 것 — 태그는 hashtags 필드에만."},
+        "hook": {"type": "string"},
+        "story": {"type": "string"},
+        "pivot": {"type": "string"},
+        "cta": {"type": "string"},
+        "full_narration": {"type": "string", "description": "TTS가 읽을 최종 나레이션 전문"},
+        "estimated_seconds": {"type": "integer"},
+        "hashtags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
+        "sns_caption": {"type": "string", "description": "SNS 업로드용 설명 전문([SNS 캡션] 형식, 이모지·해시태그 포함)"},
+    },
+    "required": ["title", "hook", "story", "pivot", "cta", "full_narration", "sns_caption"],
+}
+
+
+def generate(client, model, seed, product, seconds, store=""):
+    """삼국지 인물 썰 + 마케팅 대상 → 병맛 나레이션 dict (Gemini)."""
+    # 글자수를 목표 길이에 비례시킨다(한국어 나레이션 ≒ 초당 5.4~6.4자). 60초면 ≒324~384자.
+    lo, hi = round(seconds * 5.4), round(seconds * 6.4)
+    user = NARR_USER.format(
+        king=seed["king"], doc=seed["doc"],
+        keyword=seed["keyword"], url=seed["url"], product=product,
+        store=(store or "(가게명 미상 — 소개 텍스트에서 유추)"), seconds=seconds,
+    )
+    sys_prompt = NARR_SYSTEM.format(seconds=seconds, lo=lo, hi=hi)
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=user,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=sys_prompt,
+            temperature=1.1,                 # 병맛 = 약간 높은 창의성
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=NARR_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    data = json.loads(resp.text)
+    data["full_narration"] = _no_emoji(data.get("full_narration", ""))   # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+    data["_seed"] = {"king": seed["king"], "keyword": seed["keyword"], "url": seed["url"]}
+    data["_product"] = product
+    return data
+
+
+# ============================== ② 스토리보드 (나레이션 → 장면 분할) ==============================
+
+SB_SYSTEM = """\
+너는 숏폼 영상 디렉터다. 주어진 '병맛 삼국지 마케팅 나레이션'을 세로 쇼츠용 스토리보드로 쪼갠다.
+
+[핵심 규칙]
+- narration 필드에는 받은 나레이션 '원문을 그대로' 잘라 담아라. 절대 다시 쓰거나 요약하지 마라.
+  (이 텍스트가 그대로 TTS 음성이 되므로, 모든 장면 narration 을 이으면 원본과 100% 같아야 한다.)
+- 장면 수는 아래 '목표 장면 수'에 맞춰라. 한 장면 narration 이 너무 길어지지 않게(자막 한두 줄) 적당히 끊어 담아라.
+- caption: 화면에 띄울 굵은 자막. 짧고 임팩트 있게(최대 18자). narration 의 핵심을 뽑되 드립 살려서.
+- image_prompt: 그 장면 그림을 그릴 영어 프롬프트. character_sheet 와 style_guide 를 항상 전제로,
+  '이 장면에서 캐릭터가 뭘 하는지'를 구체적으로. (예: the cat general sweating while defending a castle gate alone)
+  ★ 절대 그림 안에 '글자/간판 글씨/메뉴판 글자/브랜드명 텍스트'를 그리도록 요구하지 마라.
+    (AI가 한글을 깨진 글자로 그린다.) 간판·현수막·메뉴판이 등장해도 'blank sign with no text'처럼
+    글자 없는 상태로 묘사하라. 가게 이름 등 텍스트는 영상 자막에서 따로 넣는다.
+  ★ 감정이 강한 장면(웃음/울음/졸림/한숨/장난/좌절 등)에서는 눈 표정도 영어로 적어라
+    (예: eyes squeezed shut while laughing, sleepy half-closed eyes, a playful wink,
+    teary closed eyes). 평범한 장면은 굳이 눈을 적지 말고 뜬 눈(기본)으로 두면 된다.
+    → 그래야 컷마다 눈 표정이 다양해진다.
+
+[전역 설정]
+- character_sheet: 이 영상에 일관되게 등장할 주인공 캐릭터를 영어로 정의. 삼국지 인물을 '귀여운 통통한 고양이'로 의인화.
+  복식/색/특징(갑옷·한푸·무기·수염 등 그 인물의 상징)을 못박아 컷마다 동일하게.
+  (예: a chubby cute cat as Guan Yu from Three Kingdoms, wearing green hanfu robe and golden armor,
+   long flowing black beard, holding a tiny green dragon crescent blade, round face /
+   a chubby cute cat as Zhuge Liang, wearing white-and-teal hanfu scholar robe, holding a white feather fan)
+  ★ 눈 그림체: 눈을 떴을 때는 large round eyes with big round solid black pupils and a small
+    soft white highlight, gentle innocent look (귀엽고 둥근 눈)으로 통일. 단 이 '그림체'만 유지하고,
+    장면 감정에 따라 눈을 감거나(eyes closed) 실눈(squint)·윙크·졸린 눈 등 표정은 바꿔도 된다.
+    절대 날카롭거나 찢어진/화난/매서운/사실적인 맹수 눈은 금지.
+- style_guide: 그림 스타일을 영어로. 한국 웹툰풍 플랫 일러스트, 굵은 외곽선, 따뜻한 색, 단순 배경(고대 중국 삼국시대 분위기), 세로 9:16.
+
+[출력] 지정된 JSON 스키마로만.
+"""
+
+SB_USER = """\
+[마케팅 대상] {product}
+[소재 인물] {king}
+[목표 장면 수] 약 {scenes}개
+
+[나레이션 원문 — 이걸 그대로 잘라서 narration 필드에 담아라]
+{narration}
+"""
+
+SB_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "character_sheet": {"type": "string"},
+        "style_guide": {"type": "string"},
+        "scenes": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "narration": {"type": "string"},
+                    "caption": {"type": "string"},
+                    "image_prompt": {"type": "string"},
+                },
+                "required": ["narration", "caption", "image_prompt"],
+            },
+        },
+    },
+    "required": ["character_sheet", "style_guide", "scenes"],
+}
+
+
+def clamp_scenes(scene_list, target):
+    """장면 수가 target 보다 많으면, 가장 짧은 인접쌍을 병합해 target 개까지 줄인다.
+    narration 은 순서대로 보존된다(분할은 하지 않는다)."""
+    def clen(s):
+        return len(s.get("narration", "").strip())
+
+    while len(scene_list) > target:
+        # 합쳤을 때 가장 짧아지는 인접쌍을 골라 병합
+        i = min(range(len(scene_list) - 1),
+                key=lambda k: clen(scene_list[k]) + clen(scene_list[k + 1]))
+        base = dict(scene_list[i + 1])      # 이웃(뒤 컷)의 caption/image_prompt 유지
+        a, b = scene_list[i].get("narration", "").strip(), scene_list[i + 1].get("narration", "").strip()
+        base["narration"] = (a + " " + b).strip()
+        scene_list[i:i + 2] = [base]
+    return scene_list
+
+
+def make_storyboard(client, model, narration, product, king, scenes=8) -> dict:
+    """나레이션 → 스토리보드 dict (Gemini)."""
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model,
+        contents=SB_USER.format(product=product, king=king,
+                                scenes=scenes, narration=narration),
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=SB_SYSTEM,
+            temperature=0.8,
+            response_mime_type="application/json",
+            response_schema=SB_SCHEMA,
+        ),
+    )
+    sb = json.loads(resp.text)
+    # 모델이 '목표 장면 수'를 채우려고 narration 이 빈 장면(닫는 CTA 컷 등)을 끼워넣을 때가 있다.
+    #   이 파이프라인은 narration 을 TTS·자막으로 쓰므로 빈 장면은 의미가 없고,
+    #   빈 텍스트를 TTS 에 넣으면 빈 응답을 반복하다 죽는다 → 생성 단계에서 미리 제거.
+    raw = sb.get("scenes", [])
+    kept = [s for s in raw if s.get("narration", "").strip()]
+    if len(kept) < len(raw):
+        print(f"[i] 빈 나레이션 장면 {len(raw) - len(kept)}개 제거")
+    sb["scenes"] = clamp_scenes(kept, scenes)   # 장면이 목표보다 많으면 병합해 맞춤
+    for sc in sb["scenes"]:                      # 이모지 제거(자막·TTS 깨짐 방지)
+        sc["narration"] = _no_emoji(sc.get("narration", ""))
+        sc["caption"] = _no_emoji(sc.get("caption", ""))
+    sb["_product"] = product
+    sb["_king"] = king
+    return sb

generator/animation_samgukji/main.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+키워드 → 병맛 삼국지 마케팅 쇼츠 (완전 자동, 원커맨드)
+==========================================================
+
+마케팅하고 싶은 대상을 '자유로운 키워드/문장'으로 주면:
+  1) 랜덤으로 삼국지 인물 '썰' 매칭
+  2) Gemini 로 병맛 마케팅 나레이션 생성
+  3) 장면 분할(스토리보드)
+  4) 장면별 이미지 + 음성 생성
+  5) Ken Burns + 자막(맨 위) + 음성 합성 → 세로 mp4
+  6) 한 작업의 결과(나레이션·스토리보드·이미지·음성·mp4)는
+     모두 output/<작업폴더>/ 안에만 저장. 완성 후 중간 파일(assets)은 자동 삭제.
+
+선행: scraper.py 로 만든 data/samguk_keywords_*.csv 가 있어야 함.
+API 키: GEMINI_API_KEY 환경변수 (또는 --api-key). 이미지 생성은 결제 활성화 필요.
+
+★ 실행 (shorts_all 폴더 안에서, 키워드는 자유롭게):
+    python animation_samgukji\\main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 평창 숲속 1박 12만원
+    python animation_samgukji\\main.py "강원도 평창 '왕의휴식' 감성 펜션, 객실 노천탕, 1박 12만원"
+    python animation_samgukji\\main.py https://naver.me/xxxx
+
+옵션:
+    --label 왕의휴식     결과 폴더 이름에 쓸 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)
+    --king 조조          특정 인물 고정 (기본: 랜덤)
+    --scenes 12          장면 수=이미지 수 (기본 12)
+    --seconds 45         목표 길이 초 (기본 45)
+    --voice Puck         TTS 목소리
+    --keep               중간 파일(assets) 삭제하지 않고 보존
+"""
+
+import argparse
+import json
+import os
+import re
+import shutil
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+if hasattr(sys.stdout, "reconfigure"):
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
+
+from google import genai
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))  # 공유 모듈(naver.py, media.py)
+
+import gen                       # 나레이션 + 스토리보드 생성(병합: 이전 gen_narration + gen_storyboard)
+import render as MS              # animation 영상합성 엔진(이전 make_short.py)
+import naver as NV               # 공유 네이버 크롤러/브리핑/사진 선별
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation_samgukji"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation_samgukji/
+TEXT_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+
+def safe_name(s: str) -> str:
+    s = re.sub(r"[^\w가-힣]+", "_", s).strip("_")
+    return s[:30] or "short"
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(
+        description="키워드 또는 네이버 링크 → 병맛 삼국지 쇼츠 (완전 자동)",
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="예) python main.py 감성 펜션 왕의휴식 객실 노천탕 1박 12만원\n"
+               "    python main.py https://naver.me/xxxx   (링크만 — AI브리핑 자동 키워드화)",
+    )
+    # 마케팅 대상: 자유 키워드(여러 단어/문장) 또는 네이버 링크(섞어 써도 됨)
+    ap.add_argument("keywords", nargs="*",
+                    help="마케팅 대상 키워드/문장, 또는 네이버 링크 (--link 없이 링크만 줘도 됨)")
+    # 결과 폴더 라벨
+    ap.add_argument("--label", help="결과 폴더 라벨 (기본: 키워드 앞부분 자동)")
+    # 생성 옵션
+    ap.add_argument("--king", help="특정 인물 고정 (예: 조조, 기본: 랜덤)")
+    ap.add_argument("--scenes", type=int, default=12, help="장면 수=이미지 수 (기본 12)")
+    ap.add_argument("--seconds", type=int, default=45, help="목표 길이(초) (기본 45)")
+    ap.add_argument("--voice", default=MS.TTS_VOICE, help=f"TTS 목소리 (기본 {MS.TTS_VOICE})")
+    ap.add_argument("--keep", action="store_true", help="중간 파일(assets) 보존")
+    ap.add_argument("--csv", help="썰 CSV 경로 (기본: output/ 최신)")
+    # 실제 사진(가게/메뉴판) 섞기 + 마지막 링크 카드
+    ap.add_argument("--images", default="load_image",
+                    help="실제 사진 폴더. 가게 이름만 줘도 load_image/<가게>/ 를 찾음 "
+                         "(예: --images 연산골막국수). 비었으면 전부 AI")
+    ap.add_argument("--max-real", type=int, default=0,
+                    help="실제 사진으로 채울 최대 장면 수 (기본 0=폴더 사진 전부, 장면 수 한도 내)")
+    ap.add_argument("--real-scenes",
+                    help="실제 사진 깔 장면 번호 1-based, 콤마구분 (예: 5,6,7). 주면 내용매칭 대신 수동")
+    ap.add_argument("--no-match", action="store_true",
+                    help="실제 사진 내용 자동매칭(Gemini 비전) 끄고 위치 기반(뒤쪽 장면)으로")
+    ap.add_argument("--photos", type=int, default=4,
+                    help="네이버 사진탭에서 자동 선별할 공식사진 수 (기본 4, --link 줄 때)")
+    ap.add_argument("--no-photos", action="store_true",
+                    help="네이버 사진 자동 수집 끄기 (전부 AI 그림으로)")
+    ap.add_argument("--link", help="맨 마지막 화면에 띄울 링크/문구 (예: naver.me/xxxx)")
+    ap.add_argument("--link-seconds", type=float, default=3.0, help="링크 카드 길이(초)")
+    ap.add_argument("--store", help="링크 카드에 함께 띄울 가게 이름 (기본: 키워드 첫 부분 자동)")
+    ap.add_argument("--cta", default=MS.LINK_CTA, help=f"링크 카드 안내문구 (기본: '{MS.LINK_CTA}')")
+    ap.add_argument("--img-model", default=MS.IMG_MODEL,
+                    help=f"이미지 생성 모델 (기본 {MS.IMG_MODEL}). 글자 또렷하게: gemini-3.1-flash-image / gemini-3-pro-image")
+    ap.add_argument("--allow-text", action="store_true",
+                    help="그림 안 글자 금지 해제 (신형 모델로 간판에 진짜 이름 넣고 싶을 때)")
+    # 컷편집 느낌 (말 빠르게 + 컷 사이 침묵 제거 → 분량 ↓)
+    ap.add_argument("--speed", type=float, default=1.3,
+                    help="말 속도 배율 (기본 1.3=30%% 빠르게, 음정 유지). 1.0=원본")
+    ap.add_argument("--no-trim", action="store_true",
+                    help="컷 앞뒤 침묵 제거 끄기 (기본은 제거해 컷을 타이트하게)")
+    ap.add_argument("--tail", type=float, default=0.0,
+                    help="각 컷 말 끝난 뒤 여운(초). 기본 0=말 끝나자마자 다음 컷. 여유 주려면 0.1~0.2")
+    ap.add_argument("--workers", type=int, default=4,
+                    help="이미지·음성 동시 생성 수 (기본 4). 높이면 빠르지만 API 속도제한 주의")
+    ap.add_argument("--bgm",
+                    help="배경음악(병맛 BGM) 파일 또는 폴더. 폴더면 무작위 1곡. "
+                         "기본: bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 사용. "
+                         "특정 곡 고정하려면 --bgm 파일명. BGM 끄려면 --bgm none")
+    ap.add_argument("--bgm-volume", type=float, default=0.3,
+                    help="BGM 볼륨 0~1 (기본 0.3). 나레이션 안 묻히게 조절")
+    ap.add_argument("--api-key")
+    args = ap.parse_args()
+
+    # --link 안 써도 됨: 위치 인자에 네이버 링크가 섞여 있으면 그걸 링크로 빼낸다
+    #   (narration/kakao 처럼 `python main.py https://naver.me/xxxx` 만으로 실행 가능)
+    if not args.link:
+        link_tok = next((k for k in args.keywords if NV.looks_like_naver_place(k)), None)
+        if link_tok:
+            args.link = link_tok
+            args.keywords = [k for k in args.keywords if k != link_tok]
+
+    product = " ".join(args.keywords).strip()
+    # 키워드를 안 줬는데 --link 가 네이버 플레이스면 → AI 브리핑을 긁어와 마케팅 키워드로 사용
+    brief_store = None
+    if not product and NV.looks_like_naver_place(args.link or ""):
+        print("■ 키워드 없음 → 네이버 AI 브리핑 자동 수집...")
+        try:
+            brief_store, bullets, _cat = NV.fetch_briefing(args.link)   # 업종(cat)은 animation 미사용
+        except Exception as e:
+            sys.exit(f"[!] AI 브리핑 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+        if not bullets:
+            # AI 브리핑이 없으면 → 방문자 리뷰를 '더보기'까지 펼쳐 긁은 뒤 Gemini 로 요약(브리핑 대체)
+            print(f"■ '{brief_store or '이 가게'}' AI 브리핑 없음 → 방문자 리뷰 크롤링 후 요약...")
+            _key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+            if not _key:
+                sys.exit("[!] 리뷰 요약에 API 키 필요. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+            try:
+                rstore, reviews = NV.fetch_reviews(args.link, max_reviews=30)
+            except Exception as e:
+                sys.exit(f"[!] 리뷰 수집 실패: {type(e).__name__}: {e}")
+            if rstore and not brief_store:
+                brief_store = rstore
+            bullets = NV.summarize_reviews(genai.Client(api_key=_key), brief_store, reviews)
+            if not bullets:
+                sys.exit(f"[!] '{brief_store or '이 가게'}'는 AI 브리핑도 리뷰도 못 얻었어요. "
+                         "키워드를 직접 주거나 다른 링크를 쓰세요.")
+            print(f"■ 리뷰 {len(reviews)}개 수집 → 요약 {len(bullets)}줄 (브리핑 대체)")
+        product = " ".join(bullets)
+        print(f"■ 가게: {brief_store or '?'} / 소재 {len(bullets)}줄 → 키워드로 사용")
+        for b in bullets:
+            print(f"   • {b}")
+    if not product:
+        sys.exit("[!] 마케팅 키워드가 필요해. 예: python auto_short.py 감성 펜션 ... "
+                 "또는 --link 에 네이버 가게 링크(AI 브리핑 자동 수집).")
+
+    api_key = args.api_key or os.getenv("GEMINI_API_KEY") or os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+    if not api_key:
+        sys.exit("[!] API 키 없음. setx GEMINI_API_KEY \"키\" 후 새 터미널, 또는 --api-key.")
+
+    csv_path = Path(args.csv) if args.csv else gen.latest_csv()
+    rows = gen.load_rows(csv_path)
+
+    client = genai.Client(api_key=api_key)
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    # 네이버 링크 주고 사진 폴더를 직접 안 줬으면 → 사진탭 공식사진을 자동 수집·선별
+    if (not args.no_photos and NV.looks_like_naver_place(args.link or "")
+            and args.images == "load_image"):
+        store_for_dir = (brief_store or args.store or args.label
+                         or " ".join(args.keywords[:2]) or "naver_store")
+        photo_dir = HERE / "load_image" / safe_name(store_for_dir)
+        existing = [p for p in photo_dir.glob("*.jpg")] if photo_dir.exists() else []
+        if existing:
+            print(f"■ 사진 캐시 재사용: {photo_dir} ({len(existing)}장)")
+            args.images = safe_name(store_for_dir)
+        else:
+            print(f"■ 네이버 사진탭 → 공식사진 {args.photos}장 자동 수집·선별...")
+            try:
+                _, finals = NV.fetch_and_select(args.link, photo_dir,
+                                                n=args.photos, client=client)
+                if finals:
+                    args.images = safe_name(store_for_dir)
+                    print(f"■ 사진 {len(finals)}장 준비 → {photo_dir}")
+                else:
+                    print("■ 공식사진을 못 받았어요 → 전부 AI 그림으로 진행")
+            except Exception as e:
+                print(f"■ 사진 수집 실패({type(e).__name__}) → 전부 AI 그림으로 진행")
+
+    # 이 작업 전용 폴더 (모든 산출물은 여기 안에만)
+    label = args.label or " ".join(args.keywords[:3]) or brief_store or product[:20]
+    stem = f"{safe_name(label)}_{ts}"
+    job_dir = OUT_DIR / stem
+    job_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 1) 랜덤(또는 지정) 인물 썰 매칭
+    seed = gen.pick_seed(rows, king=args.king)
+    print(f"■ 작업 폴더   : {job_dir}")
+    print(f"■ 마케팅 대상 : {product}")
+    print(f"■ 매칭된 썰   : {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n")
+
+    # 2) 병맛 나레이션
+    print("[1/4] 나레이션 생성...")
+    store_name = brief_store or getattr(args, "store", None) or label
+    narr = gen.generate(client, TEXT_MODEL, seed, product, args.seconds, store=store_name)
+    # 제목엔 해시태그가 들어갈 이유가 없다 — LLM 이 끼워넣은 '#태그' 토큰 제거(태그는 hashtags 필드에만).
+    narr["title"] = re.sub(r"\s*#\S+", "", narr.get("title", "")).strip()
+    (job_dir / "narration.json").write_text(
+        json.dumps(narr, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    # 사람이 바로 읽는 나레이션 '가사' 텍스트 (제목 + 본문 + 해시태그)
+    lyric = (f"[제목] {narr.get('title','')}\n"
+             f"[소재] {seed['king']} / \"{seed['keyword']}\"\n"
+             f"[마케팅] {product}\n"
+             f"{'-'*40}\n"
+             f"{narr.get('full_narration','')}\n")
+    if narr.get("hashtags"):
+        lyric += f"\n{' '.join(narr['hashtags'])}\n"
+    (job_dir / "narration.txt").write_text(lyric, encoding="utf-8")
+    # SNS 업로드용 캡션(이모지·해시태그 포함) — content_sync/finalize 가 읽어 Content.caption 에 저장.
+    caption = (narr.get("sns_caption") or "").strip()
+    if caption:
+        (job_dir / "caption.txt").write_text(caption, encoding="utf-8")
+    print(f"      \"{narr['title']}\" ({len(narr['full_narration'])}자)")
+
+    # 3) 스토리보드(장면 분할)
+    print("[2/4] 스토리보드 분할...")
+    sb = gen.make_storyboard(client, TEXT_MODEL, narr["full_narration"],
+                            product, seed["king"], scenes=args.scenes)
+    (job_dir / "storyboard.json").write_text(
+        json.dumps(sb, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    print(f"      장면 {len(sb['scenes'])}개")
+
+    # 4) 이미지 + 음성 + 영상 합성 (assets·mp4 모두 job_dir 안)
+    #    실제 사진(가게/메뉴판)을 내용 맞는 장면에 AI 배경과 합성, 마지막에 링크 카드 추가
+    real_images, real_scenes = MS.resolve_real_images(args.images, args.real_scenes)
+    if not real_images:
+        print(f"■ 실제 사진   : 없음 ('{args.images}' 폴더 비었거나 없음) → 전부 AI")
+    # --bgm 안 줘도 bgm/ 폴더에 곡이 있으면 자동으로 무작위 1곡 사용
+    bgm = MS.resolve_bgm(args.bgm or "bgm")
+    _off = str(args.bgm or "").strip().lower() in ("none", "off", "no")
+    if args.bgm and not _off and not bgm:
+        print(f"■ BGM '{args.bgm}' 를 못 찾음 → BGM 없이 진행")
+    elif bgm:
+        print(f"■ BGM        : {bgm.name} (bgm/ 무작위)")
+    print("[3/4] 이미지·음성 생성...")
+    store = args.store or brief_store or product.split(",")[0].strip() or None
+    out_mp4 = MS.produce(client, sb, stem, workdir=job_dir, voice=args.voice, force=False,
+                         real_images=real_images, real_scenes=real_scenes,
+                         max_real=args.max_real, match_content=not args.no_match,
+                         link=args.link, link_seconds=args.link_seconds, store=store, cta=args.cta,
+                         img_model=args.img_model, allow_text=args.allow_text,
+                         speed=args.speed, trim_silence=not args.no_trim, tail=args.tail,
+                         workers=args.workers, bgm=bgm, bgm_volume=args.bgm_volume)
+
+    # 5) 중간 파일 정리: assets/ + 기계용 json 삭제. 결과 mp4 와 narration.txt(제목/해시태그)만 남김.
+    if not args.keep and out_mp4.exists() and out_mp4.stat().st_size > 0:
+        shutil.rmtree(job_dir / "assets", ignore_errors=True)
+        for junk in ("narration.json", "storyboard.json"):
+            (job_dir / junk).unlink(missing_ok=True)
+        print("      중간 파일(assets·json) 삭제 완료 — mp4 + narration.txt 만 보존")
+
+    print(f"\n✅ 완성: {out_mp4}")
+    print(f"   {seed['king']} 썰 · {product}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

generator/animation_samgukji/render.py

@@ -0,0 +1,970 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+스토리보드 → 완성 쇼츠 영상(mp4) 조립  [A방식: 정지 일러스트 + 모션]
+=====================================================================
+
+gen_storyboard.py 가 만든 스토리보드를 받아 장면별로:
+  1) Gemini 이미지로 일러스트 생성 (캐릭터 일관성 = 1번 컷을 레퍼런스로 물림)
+  2) Gemini TTS 로 그 장면 나레이션 음성 생성 (장면 길이 = 음성 길이)
+  3) ffmpeg 로 Ken Burns(zoompan 줌) + 자막(PNG 오버레이) + 음성 합성 → 세로 1080x1920 mp4
+     (Intel QSV 하드웨어 인코딩 자동 사용, 없으면 libx264 ultrafast)
+
+이미지/음성은 output/ 에 장면별로 캐싱한다. 재실행 시 이미 있으면 재사용(재과금 X).
+다시 그리고 싶으면 --force.
+
+설치: pip install google-genai pillow imageio-ffmpeg   (moviepy 불필요 — ffmpeg 직접 렌더)
+실행:
+    python make_short.py                          # 최신 *_storyboard.json
+    python make_short.py --storyboard output/xxx_storyboard.json --voice Puck
+    python make_short.py --force                  # 이미지/음성 새로 생성
+"""
+
+import json
+import re
+import shutil
+import subprocess
+import sys
+import time
+import wave
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+from PIL import Image
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+import media as MU
+
+HERE = Path(__file__).parent
+OUT_DIR = HERE.parent / "output" / "animation_samgukji"   # 통합 출력: shorts_all/output/animation_samgukji/
+W, H = 1080, 1920                       # 세로 쇼츠
+BAND_RATIO = 0.18                       # 상단 흰 자막 밴드 높이 비율(그림은 그 아래, 안 가림)
+NARR_SIZE = 48                          # 나레이션 자막 기본 글자 크기(밴드에 안 들어가면 자동 축소)
+NARR_MIN_SIZE = 30                      # 자동 축소 하한(이보다 작아지진 않음)
+BRAND_TITLE = "썰박스"         # 상단 밴드 제목(옆에 '×' + AI O2O 로고 결합)
+BRAND_LOGO = str(Path(__file__).parent / "fonts" / "brand_logo.png")  # 제목 옆 AI O2O 로고(흰배경·검정)
+IMG_MODEL = "gemini-2.5-flash-image"
+VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"          # 실제 사진 내용 분석 + 장면 매칭용
+TTS_MODEL = "gemini-2.5-pro-preview-tts"   # 최상위 TTS(발음 품질 우선). 저렴하게: gemini-3.1-flash-tts-preview
+TTS_VOICE = "Puck"
+TTS_STYLE = ("다음 한 문장을 한국 숏폼 병맛 나레이션처럼 신나고 빠르게, "
+             "능청스럽게 약간 오버해서 읽어줘:")
+# 한글 자막용 폰트 — 둥글둥글 B급 느낌의 '주아체'. per-engine fonts/ 우선, 없으면 상위 공유(generator/fonts).
+def _find_font(name):
+    for c in (HERE / "fonts" / name, HERE.parent / "fonts" / name):
+        if c.exists():
+            return str(c)
+    return str(HERE / "fonts" / name)
+FONT = _find_font("Jua-Regular.ttf")
+FONT_FALLBACK = r"C:\Windows\Fonts\malgunbd.ttf"
+# 상단 제목('썰록') 전용 폰트 — 조선 느낌 명조(송명체). 자막과 일부러 다르게.
+TITLE_FONT = _find_font("SongMyung-Regular.ttf")
+TITLE_SIZE = 58
+
+# AI 이미지 모델은 글자(특히 한글)를 제대로 못 그려 간판/메뉴 글씨가 깨진다.
+# → 모든 이미지 생성에서 '글자 자체를 그리지 말라'고 강하게 지시. (가게 이름은 자막/카드로 표기)
+NO_TEXT = (" CRITICAL: Render NO text of any kind in the image — no letters, words, numbers, "
+           "Korean hangul, logos, or signage text. Keep every sign, banner, board and menu "
+           "completely BLANK with no writing on them.")
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 데이터
+IMG_EXTS = (".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp")
+
+
+def resolve_real_images(images_dir, real_scenes_arg):
+    """--images 값 → 정렬된 실제 사진 경로 리스트, --real-scenes → 정수 리스트.
+
+    images_dir 해석 순서 (가게마다 load_image/<가게>/ 로 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 절대경로면 그대로
+      2) 상대경로/이름이면  HERE/<값>      (예: load_image/연산골막국수)
+      3) 그래도 없으면      HERE/load_image/<값>   (예: --images 연산골막국수)
+    가장 먼저 '이미지가 들어있는' 폴더를 채택. 없으면 빈 리스트.
+    """
+    real_images, used = [], None
+    if images_dir:
+        d = Path(images_dir)
+        candidates = [d] if d.is_absolute() else [HERE / d, HERE / "load_image" / d]
+        for c in candidates:
+            if c.exists() and c.is_dir():
+                imgs = sorted(p for p in c.iterdir() if p.suffix.lower() in IMG_EXTS)
+                if imgs:
+                    real_images, used = imgs, c
+                    break
+    if used:
+        print(f"■ 실제 사진 폴더: {used}  ({len(real_images)}장)")
+    real_scenes = None
+    if real_scenes_arg:
+        real_scenes = [int(x) for x in re.split(r"[,\s]+", str(real_scenes_arg).strip()) if x]
+    return real_images, real_scenes
+
+
+# 실제 사진 카드를 합성하는 장면에서, AI 배경이 카드 자리를 비워두도록 주는 포즈 힌트
+PRESENT_POSES = [
+    "Place the cat king in the UPPER part of the frame, smiling and pointing down toward the "
+    "lower-center, leaving the lower-center area visually simple (a photo will be placed there).",
+    "Put the cat king on the LEFT side presenting with one paw to the right-center, keeping the "
+    "right-center area simple and uncluttered (a photo will be placed there).",
+    "Show the cat king at the BOTTOM looking up with sparkling eyes toward the upper-center, "
+    "keeping the upper-center area simple (a photo will be placed there).",
+]
+# PRESENT_POSES 순서에 맞춰 실제 사진 카드를 놓을 (가로,세로) 중심 비율
+PRESENT_SPOTS = [(0.50, 0.62), (0.62, 0.50), (0.50, 0.40)]
+
+# 고양이 왕의 '눈' 그림체를 귀엽게 유지하되, 눈을 '떴을 때'의 모양만 고정한다.
+# (모든 장면을 동그란 뜬눈으로 강제하면 감김/실눈/윙크 같은 표정 다양성이 사라짐)
+EYE_STYLE = (
+    "When the cat's eyes are open, they are the same cute friendly eyes: large round eyes "
+    "with big round solid black pupils and a small soft white highlight, gentle innocent "
+    "look. Keep this cute rounded eye style; never sharp, angry, fierce, glaring or "
+    "realistic predatory eyes."
+)
+
+# 눈을 감거나(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음으로 눈이 변하는) 장면용: 표정은 장면대로 두되 화풍만 유지.
+EYE_FREE = (
+    "In this scene the cat's eye EXPRESSION follows the moment — the eyes may be gently "
+    "closed, squinting, blinking, winking, teary or sleepy half-closed as appropriate. "
+    "Keep the same cute, soft, rounded drawing style (never sharp, angry or realistic), "
+    "but do NOT force wide-open round eyes here."
+)
+
+# image_prompt(영어)에 아래 표현이 있으면 '눈 표정 장면'으로 보고 뜬눈 고정/레퍼런스를 푼다.
+_EYE_EXPR_KW = (
+    "closed eye", "eyes closed", "close its eye", "close his eye", "shut eye",
+    "shut its eye", "squint", "narrowed eye", "wink", "half-closed", "half closed",
+    "sleepy", "sleeping", "asleep", "dozing", "doze", "napping", "yawn", "drowsy",
+    "crying", "sob", "weeping", "tears", "teary", "laughing", "giggl", "chuckl",
+    "wince", "grimac", "blink",
+)
+
+
+def scene_needs_eye_expression(sc) -> bool:
+    """장면이 눈 감김/실눈/윙크 등 '뜬눈 아닌' 표정을 필요로 하면 True."""
+    text = ((sc.get("image_prompt") or "") + " " + (sc.get("caption") or "")).lower()
+    return any(k in text for k in _EYE_EXPR_KW)
+
+# 캐릭터 공식 레퍼런스: 이 폴더에 이미지를 넣어두면(예: king_ref.png),
+# 모든 영상의 모든 컷이 그 고양이 왕의 얼굴/눈/복장/화풍을 그대로 따라간다.
+CHAR_REF_DIR = HERE / "character"
+
+
+def load_char_ref():
+    """Shorts/character/ 안의 첫 이미지 바이트 반환(없으면 None). 모든 영상의 캐릭터 앵커로 쓰인다."""
+    if not CHAR_REF_DIR.is_dir():
+        return None
+    for p in sorted(CHAR_REF_DIR.iterdir()):
+        if p.suffix.lower() in IMG_EXTS:
+            return p.read_bytes()
+    return None
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 이미지
+def gen_image(client, prompt, ref_bytes=None, model=None, no_text=True,
+              ref_mode="full") -> bytes:
+    """Gemini 이미지 생성. ref_bytes 주면 캐릭터 일관성 위해 레퍼런스로 사용.
+
+    model:    사용할 이미지 모델 (없으면 IMG_MODEL). 신형일수록 글자 렌더링 우수.
+    no_text:  True 면 '그림에 글자 금지' 지시를 붙인다(글자 깨짐 방지).
+    ref_mode: 'full' = 레퍼런스의 캐릭터/복장/화풍을 통째로 유지.
+              'eyes' = 레퍼런스에선 '눈/표정만' 복제하고 복장·장면은 프롬프트대로.
+    """
+    parts = []
+    if ref_bytes:
+        parts.append(types.Part.from_bytes(data=ref_bytes, mime_type="image/png"))
+        if ref_mode == "eyes":
+            prompt = ("Use the reference image ONLY to copy the cat character's EYES and "
+                      "facial expression exactly: the same large round eyes with big round "
+                      "solid black pupils and a small soft white highlight, gentle innocent "
+                      "look. Do NOT copy the outfit, hat, robe color, pose, framing or "
+                      "background from the reference — those follow the scene description. "
+                      "New scene: " + prompt)
+        else:
+            prompt = ("Keep the EXACT same character design, outfit and art style as the "
+                      "reference image. New scene: " + prompt)
+    parts.append(types.Part.from_text(text=prompt + (NO_TEXT if no_text else "")))
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model or IMG_MODEL,
+        contents=parts,
+        config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["IMAGE"]),
+    )
+    for p in resp.candidates[0].content.parts:
+        if getattr(p, "inline_data", None):
+            return p.inline_data.data
+    raise RuntimeError("이미지 파트 없음")
+
+
+def composite_card(base_path, photo_path, out_path,
+                   rel_w=0.60, center=(0.5, 0.60), angle=4.0, border=22):
+    """AI 배경(base) 위에 '실제 사진'을 작은 폴라로이드 카드로 얹어 합성 저장.
+
+    사진은 원본 그대로(왜곡 X) 축소만 하고, 흰 테두리+그림자+살짝 기울기로 자연스럽게 올린다.
+    rel_w: 카드 사진 가로 = 화면폭 * rel_w. center: 카드 중심 (가로,세로) 비율. angle: 기울기(도).
+    """
+    from PIL import Image, ImageFilter
+
+    base = Image.open(base_path).convert("RGBA")
+    photo = Image.open(photo_path).convert("RGB")
+
+    cw = int(W * rel_w)
+    ph = int(photo.height * (cw / photo.width))
+    max_h = int(H * 0.40)                       # 너무 길면 높이 기준으로 제한
+    if ph > max_h:
+        ph, cw = max_h, int(photo.width * (max_h / photo.height))
+    photo = photo.resize((cw, ph), Image.LANCZOS)
+
+    # 폴라로이드 흰 카드 (아래쪽 여백 좀 더)
+    card = Image.new("RGBA", (cw + 2 * border, ph + 2 * border + int(border * 1.4)),
+                     (255, 255, 255, 255))
+    card.paste(photo, (border, border))
+    card = card.rotate(angle, expand=True, resample=Image.BICUBIC)
+
+    cx, cy = int(W * center[0]), int(H * center[1])
+    x, y = cx - card.width // 2, cy - card.height // 2
+
+    # 그림자
+    alpha = card.split()[3]
+    shadow = Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 0))
+    shadow.paste(Image.new("RGBA", card.size, (0, 0, 0, 150)), (0, 0), alpha)
+    shadow = shadow.filter(ImageFilter.GaussianBlur(18))
+    base.alpha_composite(shadow, (x + 10, y + 16))
+    base.alpha_composite(card, (x, y))
+    base.convert("RGB").save(out_path)
+
+
+def cover_crop(src: Path, dst: Path):
+    """이미지를 1080x1920 꽉 차게 cover-crop 해서 저장."""
+    im = Image.open(src).convert("RGB")
+    scale = max(W / im.width, H / im.height)
+    nw, nh = int(im.width * scale + 0.5), int(im.height * scale + 0.5)
+    im = im.resize((nw, nh), Image.LANCZOS)
+    left, top = (nw - W) // 2, (nh - H) // 2
+    im.crop((left, top, left + W, top + H)).save(dst)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 음성
+def _extract_audio(resp):
+    """TTS 응답에서 (pcm, rate) 추출. 비었으면 None 반환(재시도 신호)."""
+    cands = getattr(resp, "candidates", None) or []
+    for c in cands:
+        content = getattr(c, "content", None)
+        parts = getattr(content, "parts", None) or [] if content else []
+        for p in parts:
+            inline = getattr(p, "inline_data", None)
+            if inline and inline.data:
+                m = re.search(r"rate=(\d+)", inline.mime_type or "")
+                return inline.data, (int(m.group(1)) if m else 24000)
+    return None
+
+
+def gen_tts(client, text, voice, retries=4) -> bytes:
+    """Gemini TTS. 프리뷰 모델이 가끔 빈 응답(content=None)을 주므로 재시도한다."""
+    last = ""
+    for attempt in range(1, retries + 1):
+        try:
+            resp = client.models.generate_content(
+                model=TTS_MODEL,
+                contents=f"{TTS_STYLE}\n\n{text}",
+                config=types.GenerateContentConfig(
+                    response_modalities=["AUDIO"],
+                    speech_config=types.SpeechConfig(
+                        voice_config=types.VoiceConfig(
+                            prebuilt_voice_config=types.PrebuiltVoiceConfig(voice_name=voice)
+                        )
+                    ),
+                ),
+            )
+            got = _extract_audio(resp)
+            if got:
+                return got
+            # 비었으면 왜 비었는지(finish_reason 등) 기록하고 재시도
+            fr = ""
+            try:
+                fr = str(getattr(resp.candidates[0], "finish_reason", "") or "")
+            except Exception:
+                fr = "no-candidates"
+            last = f"빈 응답(finish_reason={fr or '?'})"
+        except Exception as e:
+            last = f"{type(e).__name__}: {e}"
+        if attempt < retries:
+            wait = 2 * attempt          # 2s, 4s, 6s … 점증 백오프
+            print(f"\n     ↻ TTS 재시도 {attempt}/{retries-1} ({last}) — {wait}s 후",
+                  end="", flush=True)
+            time.sleep(wait)
+    raise RuntimeError(f"TTS 실패(재시도 {retries}회): {last}\n  문장: {text[:40]}…")
+
+
+def pcm_to_wav(pcm, path, rate):
+    with wave.open(str(path), "wb") as w:
+        w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(rate)
+        w.writeframes(pcm)
+
+
+def wav_seconds(path: Path) -> float:
+    with wave.open(str(path), "rb") as w:
+        return w.getnframes() / w.getframerate()
+
+
+def _atempo_chain(speed: float) -> list:
+    """atempo 는 0.5~2.0 범위만 받으므로 큰 배율은 곱으로 쪼개 체이닝."""
+    chain, s = [], speed
+    while s > 2.0:
+        chain.append("atempo=2.0"); s /= 2.0
+    while s < 0.5:
+        chain.append("atempo=0.5"); s *= 2.0
+    chain.append(f"atempo={s:.4f}")
+    return chain
+
+
+def process_audio(exe, src_wav, dst_wav, speed=1.0, trim_silence=True,
+                  threshold="-38dB", keep=0.06):
+    """컷편집용 음성 가공: 앞뒤 침묵 제거 + 말 속도 올리기.
+
+    - trim_silence: 앞/뒤 침묵을 잘라 컷이 탁탁 넘어가게(가운데 호흡은 유지).
+        silenceremove 로 앞을 자르고, areverse 로 뒤집어 다시 앞(=원래 뒤)을 자른 뒤 복원.
+        keep: 잘라낸 끝에 남길 여유(초). 0 이면 너무 칼같이 잘려 어색할 수 있어 약간 남긴다.
+    - speed: 1.0=원본, 1.3 이면 30% 빠르게(음정 유지). 길이도 그만큼 줄어든다.
+    가공 결과가 비거나 실패하면 원본을 그대로 복사해 안전하게 폴백.
+    """
+    af = []
+    if trim_silence:
+        one = (f"silenceremove=start_periods=1:start_silence={keep}:"
+               f"start_threshold={threshold}:detection=peak")
+        af += [one, "areverse", one, "areverse"]
+    if speed and abs(speed - 1.0) > 1e-3:
+        af += _atempo_chain(speed)
+    if not af:
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav); return
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-i", str(src_wav), "-af", ",".join(af),
+              "-ar", "24000", "-ac", "1", str(dst_wav)])
+        if wav_seconds(dst_wav) < 0.15:        # 과하게 잘렸으면 폴백
+            raise RuntimeError("가공 후 음성이 너무 짧음")
+    except (RuntimeError, OSError):
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 조립 (ffmpeg 직접 렌더)
+FPS = 30
+
+
+def _ffmpeg() -> str:
+    import imageio_ffmpeg
+    return imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()
+
+
+def _run(cmd):
+    r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", errors="replace")
+    if r.returncode != 0:
+        raise RuntimeError("ffmpeg 실패:\n" + (r.stderr or "")[-1500:])
+    return r
+
+
+def pick_encoder(exe) -> list:
+    """Intel QSV 하드웨어 인코딩이 실제로 동작하면 그걸, 아니면 libx264 ultrafast."""
+    test = subprocess.run(
+        [exe, "-hide_banner", "-f", "lavfi", "-i", "color=c=black:s=128x128:d=1",
+         "-c:v", "h264_qsv", "-f", "null", "-"],
+        capture_output=True, text=True, errors="replace")
+    if test.returncode == 0:
+        print("   인코더: h264_qsv (Intel 하드웨어)")
+        return ["-c:v", "h264_qsv", "-global_quality", "24", "-preset", "fast"]
+    print("   인코더: libx264 (superfast)")
+    return ["-c:v", "libx264", "-preset", "superfast", "-crf", "26"]
+
+
+def _wrap_lines(draw, text, font, max_w):
+    """글자 단위로 픽셀 폭(max_w)에 맞춰 줄바꿈."""
+    lines, cur = [], ""
+    for ch in text:
+        if ch == "\n":
+            lines.append(cur); cur = ""; continue
+        if draw.textlength(cur + ch, font=font) <= max_w:
+            cur += ch
+        else:
+            lines.append(cur); cur = ch
+    if cur:
+        lines.append(cur)
+    return lines or [""]
+
+
+def _blossom(d, cx, cy, r, color):
+    """간단한 5장 꽃잎 벚꽃 장식(제목 양옆 무늬)."""
+    import math
+    pr = r * 0.62                                   # 꽃잎 반지름
+    for k in range(5):
+        a = math.radians(-90 + k * 72)
+        px, py = cx + r * 0.55 * math.cos(a), cy + r * 0.55 * math.sin(a)
+        d.ellipse([px - pr, py - pr, px + pr, py + pr], fill=color)
+    d.ellipse([cx - r * 0.32, cy - r * 0.32, cx + r * 0.32, cy + r * 0.32],
+              fill=(255, 238, 175, 255))            # 꽃심
+
+
+_LOGO_RGBA = None
+
+
+def _brand_logo():
+    """제목 옆 AI O2O 로고를 캐시 로드(흰 배경→투명, 검정 톤 통일). 파일 없으면 None."""
+    global _LOGO_RGBA
+    if _LOGO_RGBA is not None:
+        return _LOGO_RGBA
+    if not Path(BRAND_LOGO).exists():
+        return None
+    # 흰 배경 PNG → 밝기를 알파로 반전(검은 획=불투명, 흰 배경=투명). 안티에일리어싱도 자연 반투명.
+    g = Image.open(BRAND_LOGO).convert("L")
+    alpha = g.point(lambda p: 255 - p)
+    logo = Image.new("RGBA", g.size, (30, 30, 30, 255))
+    logo.putalpha(alpha)
+    _LOGO_RGBA = logo
+    return logo
+
+
+def render_band_png(text, out_path, font_path, title=BRAND_TITLE):
+    """상단 흰 밴드에 제목('썰박스' + '×' + AI O2O 로고) + 나레이션(검정 글씨)을 그린 1080x1920 PNG.
+    밴드 아래는 투명 → 그 자리에 그림이 들어가 '그림을 가리지 않는' 만화컷 레이아웃."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    band_h = int(H * BAND_RATIO)
+    img = Image.new("RGBA", (W, H), (0, 0, 0, 0))
+    d = ImageDraw.Draw(img)
+    d.rectangle([0, 0, W, band_h], fill=(255, 255, 255, 255))          # 흰 밴드
+    d.line([(0, band_h - 2), (W, band_h - 2)], fill=(0, 0, 0, 38), width=2)  # 옅은 구분선
+
+    # ── 제목: "썰박스" + "×" + AI O2O 로고 를 가로 중앙에 나란히 ──
+    title_y = int(H * 0.012)
+    title_fp = TITLE_FONT if Path(TITLE_FONT).exists() else font_path
+    tf = ImageFont.truetype(title_fp, TITLE_SIZE)
+    cy = title_y + TITLE_SIZE / 2                     # 제목 요소 세로 중심
+    ink = (30, 30, 30, 255)
+    sep = "×"                                    # 곱셈기호(×) — 콜라보 표기
+    gap = 26
+
+    w_title = d.textlength(title, font=tf)
+    w_sep = d.textlength(sep, font=tf)
+
+    logo = _brand_logo()
+    logo_h = 0
+    if logo is not None:
+        logo_h = int(TITLE_SIZE * 1.05)
+        logo_w = max(1, int(logo.width * logo_h / logo.height))
+        logo = logo.resize((logo_w, logo_h), Image.LANCZOS)
+    else:
+        logo_w = 0
+
+    total = w_title + gap + w_sep + (gap + logo_w if logo is not None else 0)
+    group_left = (W - total) / 2
+    x = group_left
+    d.text((x, cy), title, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_title + gap
+    d.text((x, cy), sep, font=tf, fill=ink, anchor="lm")
+    x += w_sep + gap
+    if logo is not None:
+        img.alpha_composite(logo, (int(x), int(cy - logo_h / 2)))
+
+    # 제목 그룹 양옆 벚꽃(원래 디자인 유지)
+    rose = (228, 150, 168, 255)
+    bgap = 46
+    _blossom(d, group_left - bgap, cy, 17, rose)
+    _blossom(d, group_left + total + bgap, cy, 17, rose)
+
+    rule_y = title_y + TITLE_SIZE + 26               # 제목 아래 구분선: 화면 끝까지, 불투명
+    d.line([(0, rule_y), (W, rule_y)], fill=(60, 60, 60, 255), width=4)
+
+    # 나레이션: 기본은 NARR_SIZE, 밴드 높이를 넘칠 만큼 길면 폰트를 자동 축소해
+    # 항상 흰 밴드 '안'에만 그린다(넘쳐서 아래 그림을 침범하지 않도록). 세로 가운데 정렬.
+    top = rule_y + 22
+    avail = band_h - top - 24
+    size = NARR_SIZE
+    while size > NARR_MIN_SIZE:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(size * 1.4)
+        if len(lines) * lh <= avail:
+            break
+        size -= 2
+    else:
+        f = ImageFont.truetype(font_path, NARR_MIN_SIZE)
+        lines = _wrap_lines(d, text, f, W - 150)
+        lh = int(NARR_MIN_SIZE * 1.4)
+    y = top + max(0, (avail - len(lines) * lh) // 2)
+    for ln in lines:
+        d.text((W / 2, y), ln, font=f, fill=(20, 20, 20, 255), anchor="ma")
+        y += lh
+    img.save(out_path)
+
+
+LINK_CTA = "링크는 고정댓글 확인"   # ▼ 등 특수문자는 자막 폰트(주아체)에 없어 □로 깨짐 → 한글만
+
+
+def render_link_card_png(base_img_path, link, out_path, font_path, store=None, cta=None):
+    """배경 사진을 어둡게 깔고 가게 이름 + 안내문구 + 링크를 큼직하게 그린 1080x1920 PNG."""
+    from PIL import ImageDraw, ImageFont
+    base = Image.open(base_img_path).convert("RGB")
+    base = Image.blend(base, Image.new("RGB", base.size, (0, 0, 0)), 0.55)
+    d = ImageDraw.Draw(base)
+
+    def centered(text, y, size, fill, fit_one_line=False):
+        if fit_one_line:                       # 한 줄에 들어갈 때까지 폰트 축소
+            while size > 40 and d.textlength(text, font=ImageFont.truetype(font_path, size)) > W - 140:
+                size -= 4
+        f = ImageFont.truetype(font_path, size)
+        for ln in _wrap_lines(d, text, f, W - 140):
+            w = d.textlength(ln, font=f)
+            d.text(((W - w) / 2, y), ln, font=f, fill=fill,
+                   stroke_width=5, stroke_fill="black")
+            y += int(size * 1.25)
+
+    if store:
+        centered(store, int(H * 0.33), 88, "white", fit_one_line=True)
+    centered(cta or LINK_CTA, int(H * 0.43), 58, "#FFFFFF", fit_one_line=True)
+    centered(link, int(H * 0.51), 72, "#FFE94A", fit_one_line=True)
+    base.save(out_path)
+
+
+# 모든 세그먼트를 같은 규격으로 만들어 concat copy 가 되게 한다.
+_AUDIO_ARGS = ["-c:a", "aac", "-b:a", "160k", "-ar", "44100", "-ac", "2"]
+
+# ---------------------------------------------------------------- BGM
+AUDIO_EXTS = (".mp3", ".wav", ".m4a", ".aac", ".ogg", ".flac", ".opus")
+
+
+def resolve_bgm(bgm_arg):
+    """--bgm 값 → 실제 음악 파일 경로(없으면 None).
+
+    해석 순서(가게/분위기별로 bgm/ 폴더에 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 파일이면 그대로
+      2) 폴더면 그 안 음악 중 무작위 1곡 (병맛 BGM 여러 개 넣어두고 매번 다르게)
+      3) 이름만 주면  HERE/<값>  →  HERE/bgm/<값>  순으로 파일/폴더 탐색
+    """
+    if not bgm_arg or str(bgm_arg).strip().lower() in ("none", "off", "no"):
+        return None
+    import random
+    p = Path(bgm_arg)
+    cands = [p] if p.is_absolute() else [HERE / p, HERE / "bgm" / p]
+    for c in cands:
+        if c.is_file():
+            return c
+        if c.is_dir():
+            files = [f for f in sorted(c.iterdir()) if f.suffix.lower() in AUDIO_EXTS]
+            if files:
+                return random.choice(files)
+    return None
+
+
+def mix_bgm(exe, video_path, bgm_path, out_path, volume=0.3, fade=1.0):
+    """완성 영상(나레이션 음성 포함) 위에 BGM 한 트랙을 작은 볼륨으로 깔아 최종본 저장.
+
+    - BGM 이 영상보다 짧으면 무한 루프(-stream_loop -1), 길면 영상 길이에 맞춰 잘림.
+    - 나레이션[0:a] + BGM[1:a]*volume 를 amix(duration=first)로 섞어 영상 길이에 맞춘다.
+    - 영상은 재인코딩하지 않는다(-c:v copy) → 빠름. 시작에 짧은 페이드인.
+    """
+    fc = (f"[1:a]volume={volume},afade=t=in:st=0:d={fade}[bg];"
+          f"[0:a][bg]amix=inputs=2:duration=first:dropout_transition=0[a]")
+    _run([exe, "-y", "-i", str(video_path), "-stream_loop", "-1", "-i", str(bgm_path),
+          "-filter_complex", fc, "-map", "0:v", "-map", "[a]",
+          "-c:v", "copy", *_AUDIO_ARGS, "-shortest", "-movflags", "+faststart",
+          str(out_path)])
+
+
+# Shared low-level media utilities. Keep local render.py for per-feature
+# layout, prompts, local fonts, BGM folder resolution, and produce().
+_ffmpeg = MU._ffmpeg
+_run = MU._run
+pick_encoder = MU.pick_encoder
+pcm_to_wav = MU.pcm_to_wav
+wav_seconds = MU.wav_seconds
+process_audio = MU.process_audio
+_wrap_lines = MU._wrap_lines
+mix_bgm = MU.mix_bgm
+
+
+def _scene_motion(idx: int, n: int, frames: int) -> str:
+    """장면별 zoompan 카메라 모션(z/x/y 표현식만 반환 — d/s/fps 는 호출부에서 붙임).
+    - 1번 컷(훅): 펀치인 — 1.30 에서 확 들어와 시선 고정 후 서서히 줌
+    - 뒤에서 3번째 컷(피벗 추정 — 억지 광고 전환): 셰이크. 장면 역할 태그가
+      스토리보드에 없어 위치 휴리스틱(hook→story→pivot→cta 순서상 cta 직전)
+    - 나머지: 줌인 / 줌아웃 / 좌→우 팬 / 우→좌 팬 순환
+    """
+    center = "x='iw/2-(iw/zoom/2)':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    f = max(frames, 1)
+    if idx == 1:                                   # 훅: 리빌(살짝 당김→전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if n >= 6 and idx == n - 2:                     # 피벗: 아주 약한 흔들림(줌 1.06 유지)
+        return ("zoompan=z='1.06':"
+                "x='iw/2-(iw/zoom/2)+8*sin(on*1.6)':"
+                "y='ih/2-(ih/zoom/2)+6*cos(on*2.2)'")
+    kind = idx % 4
+    if kind == 0:                                  # 줌아웃(끝에 전체)
+        return f"zoompan=z='max(1.10-0.10*on/{f},1.0)':{center}"
+    if kind == 1:                                  # 줌인(시작에 전체)
+        return f"zoompan=z='min(1.0+0.10*on/{f},1.10)':{center}"
+    if kind == 2:                                  # 약한 좌→우 팬(줌 1.06, ~6%만 이동)
+        return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*on/{f}':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+    return f"zoompan=z='1.06':x='(iw-iw/zoom)*(1-on/{f})':y='ih/2-(ih/zoom/2)'"
+
+
+def build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out_path, link=None, link_seconds=3.0,
+                store=None, cta=None, speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15,
+                bgm=None, bgm_volume=0.3):
+    """장면별 ffmpeg 세그먼트(Ken Burns 줌 + 자막 오버레이 + 음성) → concat 으로 최종 mp4.
+
+    speed/trim_silence: 컷편집 느낌 — 음성을 빠르게 + 앞뒤 침묵 제거(→ 컷이 타이트).
+    tail: 각 컷 음성 끝에 붙일 정적(초). 0 이면 말 끝나자마자 바로 다음 컷.
+    bgm: 배경음악 파일 경로. 주면 concat 후 BGM 을 작은 볼륨으로 깔아 한 번 더 믹스.
+    bgm_volume: BGM 볼륨(0~1). 기본 0.12 = 나레이션 안 묻히게 12%.
+    """
+    print("[4/4] 영상 합성...", flush=True)
+    exe = _ffmpeg()
+    enc = pick_encoder(exe)
+    font = FONT if Path(FONT).exists() else FONT_FALLBACK
+    out_path = Path(out_path)
+    tmp = out_path.parent / "_render"
+    tmp.mkdir(exist_ok=True)
+    segs = []
+    total = 0.0
+
+    for idx, (sc, ap, ip) in enumerate(zip(scenes, audio_paths, img_paths), 1):
+        # 컷편집용으로 음성 가공(빠르게 + 침묵 제거) 후 그 길이를 컷 길이로 사용
+        proc_ap = tmp / f"aud{idx:02d}.wav"
+        process_audio(exe, ap, proc_ap, speed=speed, trim_silence=trim_silence)
+        speech = wav_seconds(proc_ap)
+        dur = speech + max(0.0, tail)          # 말 끝나고 약간의 여운만
+        frames = max(1, round(dur * FPS))
+        sub_png = tmp / f"sub{idx:02d}.png"
+        # 화면 자막 = 그 장면에서 '말하는 문장'(나레이션) 그대로 → 무음 시청자도 내용 전달
+        render_band_png(sc.get("narration") or sc.get("caption", ""), sub_png, font)
+        seg = tmp / f"seg{idx:02d}.mp4"
+        # 레이아웃: 흰 배경 위 → 그림은 상단 밴드 '아래' 영역에만(안 가림) → 밴드 PNG 오버레이
+        band_h = int(H * BAND_RATIO)
+        img_h = H - band_h
+        bw, bh = int(W * 3), int(img_h * 3)        # zoompan 정수픽셀 반올림 떨림 방지용 업스케일(2배는 떨림 재발, 3배로 메모리·화질 절충)
+        motion = _scene_motion(idx, len(scenes), frames)
+        fd = min(0.18, dur / 4)                    # 컷 전환 화이트 페이드(짧은 컷은 비례 축소)
+        # 페이드는 '그림'에만 → 캡션(자막)은 그 위에 나중에 얹어 항상 선명하게 유지.
+        # 첫 컷(hook)은 흰 화면 없이 바로 이미지로 시작 → 페이드인은 2번째 컷부터.
+        fades = "" if idx == 1 else f"fade=t=in:st=0:d={fd:.2f}:color=white,"
+        fades += f"fade=t=out:st={max(dur - fd, 0):.2f}:d={fd:.2f}:color=white"
+        fc = (f"color=c=white:s={W}x{H}:r={FPS}[bg];"
+              f"[0:v]scale={bw}:{bh}:force_original_aspect_ratio=increase:flags=lanczos,"
+              f"crop={bw}:{bh},"
+              f"{motion}:d={frames}:s={W}x{img_h}:fps={FPS}[img];"
+              f"[bg][img]overlay=0:{band_h},{fades}[base];"
+              f"[base][1:v]overlay=0:0[v]")
+        # 음성 뒤에 tail 만큼 무음을 붙여 영상 길이와 맞춤(apad + -t 로 컷)
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(ip), "-i", str(sub_png), "-i", str(proc_ap),
+              "-filter_complex", fc, "-map", "[v]", "-map", "2:a",
+              "-af", "apad", "-t", f"{dur:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        total += dur
+        print(f"[{idx:2d}] 세그먼트 (말 {speech:.1f}초 → 컷 {dur:.1f}초)")
+    print(f"   ▶ 본편 합계 {total:.1f}초" + (f" + 링크 {link_seconds:.1f}초" if link else ""))
+
+    # 링크 카드 (무음)
+    if link and img_paths:
+        card_png = tmp / "linkcard.png"
+        render_link_card_png(img_paths[-1], link, card_png, font, store=store, cta=cta)
+        seg = tmp / "seg_link.mp4"
+        _run([exe, "-y", "-loop", "1", "-i", str(card_png),
+              "-f", "lavfi", "-i", "anullsrc=r=44100:cl=stereo",
+              "-t", f"{link_seconds:.3f}", "-r", str(FPS), *enc, *_AUDIO_ARGS,
+              "-pix_fmt", "yuv420p", str(seg)])
+        segs.append(seg)
+        print(f"[링크] 카드 세그먼트 ({link_seconds:.1f}초)")
+
+    # concat (재인코딩 없이 복사 → 즉시). 실패하면 재인코딩으로 폴백.
+    # BGM 이 있으면 일단 임시 본편으로 이어붙이고, 그 위에 BGM 을 믹스해 최종본을 만든다.
+    listf = tmp / "concat.txt"
+    # concat 목록은 절대경로로 (ffmpeg 가 목록파일 위치 기준으로 상대경로를 또 해석하는 문제 방지)
+    listf.write_text("".join(f"file '{s.resolve().as_posix()}'\n" for s in segs), encoding="utf-8")
+    concat_out = (tmp / "_body.mp4") if bgm else out_path
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              "-c", "copy",
+              # AAC priming(1024샘플) 탓에 concat 이 비디오 시작 pts 를 +0.023s 밀어버리면
+              # 페북/인스타(Buffer) 썸네일 추출(t=0)이 빈 구간=검은 화면을 잡는다 → pts 0 으로 재작성.
+              "-bsf:v", "setts=ts=TS-STARTDTS:pts=PTS-STARTPTS",
+              "-movflags", "+faststart", str(concat_out)])
+    except RuntimeError:
+        _run([exe, "-y", "-f", "concat", "-safe", "0", "-i", str(listf),
+              *enc, *_AUDIO_ARGS, "-pix_fmt", "yuv420p", "-movflags", "+faststart",
+              str(concat_out)])
+
+    if bgm:
+        mix_bgm(exe, concat_out, bgm, out_path, volume=bgm_volume)
+        print(f"   ♪ BGM 믹스: {Path(bgm).name} (볼륨 {bgm_volume})")
+
+    shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+
+
+def _mime_of(path) -> str:
+    return "image/jpeg" if Path(path).suffix.lower() in (".jpg", ".jpeg") else "image/png"
+
+
+def analyze_photo(client, photo_path) -> str:
+    """실제 사진 1장을 Gemini 비전으로 보고 짧은 한국어 라벨 반환 (예: '수육 한 접시')."""
+    data = Path(photo_path).read_bytes()
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=VISION_MODEL,
+        contents=[
+            types.Part.from_bytes(data=data, mime_type=_mime_of(photo_path)),
+            types.Part.from_text(text=(
+                "이 사진의 핵심 대상을 한국어 명사구 12자 이내로만 답해. "
+                "음식이면 메뉴명(예: '수육', '메밀국수'), 가게면 '가게 외관'/'매장 내부', "
+                "메뉴판이면 '메뉴판'. 설명·문장 금지, 라벨만.")),
+        ],
+    )
+    return (resp.text or "").strip().splitlines()[0][:20] if resp.text else ""
+
+
+_MATCH_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "assignments": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "photo_index": {"type": "integer"},
+                    "scene_number": {"type": "integer"},
+                },
+                "required": ["photo_index", "scene_number"],
+            },
+        }
+    },
+    "required": ["assignments"],
+}
+
+
+def match_real_scenes(client, scenes, real_images, max_real=3) -> dict:
+    """각 실제 사진을 비전 분석 → 내용이 가장 맞는 장면에 배치한 {장면번호: 사진경로} 반환.
+
+    실패하면 위치 기반(plan_real_scenes)으로 폴백한다.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    if not real_images:
+        return {}
+
+    # 1) 사진별 내용 라벨
+    labels = []
+    for p in real_images:
+        try:
+            lab = analyze_photo(client, p)
+        except Exception:
+            lab = ""
+        labels.append(lab)
+        print(f"   · {Path(p).name} → '{lab or '?'}'")
+
+    # 2) 라벨 ↔ 장면 매칭 (구조화 출력 1회)
+    scene_lines = "\n".join(
+        f"{i+1}. [{s.get('caption','')}] {s.get('narration','')}"
+        for i, s in enumerate(scenes))
+    photo_lines = "\n".join(f"{i}. {labels[i] or '내용불명'}" for i in range(len(real_images)))
+    prompt = (
+        "아래는 영상의 '장면 목록'과, 영상에 넣을 '실제 사진'들의 내용 라벨이다.\n"
+        "각 사진을 그 내용이 가장 잘 어울리는 장면에 배치하라.\n"
+        "[규칙]\n"
+        "- 한 장면엔 사진 하나, 한 사진은 한 장면에만.\n"
+        "- 그 음식/메뉴/가게를 직접 언급·소개하는 장면에 우선 배치.\n"
+        "- 비슷하면 마케팅/소개가 나오는 뒤쪽 장면을 선호.\n"
+        f"- 최대 {max_real}장까지만 배치(나머지는 제외).\n\n"
+        f"[장면 목록]\n{scene_lines}\n\n[사진 라벨]\n{photo_lines}\n")
+    try:
+        resp = client.models.generate_content(
+            model=VISION_MODEL,
+            contents=prompt,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.2,
+                response_mime_type="application/json",
+                response_schema=_MATCH_SCHEMA,
+            ),
+        )
+        assigns = json.loads(resp.text).get("assignments", [])
+    except Exception as e:
+        print(f"   (매칭 실패 → 위치 기반으로 폴백: {type(e).__name__})")
+        return plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+    real_map, used_photo = {}, set()
+    for a in assigns:
+        pi, sn = a.get("photo_index"), a.get("scene_number")
+        if pi is None or sn is None:
+            continue
+        if 0 <= pi < len(real_images) and 1 <= sn <= len(scenes) \
+                and pi not in used_photo and sn not in real_map:
+            real_map[sn] = Path(real_images[pi])
+            used_photo.add(pi)
+        if len(real_map) >= max_real:
+            break
+    return real_map or plan_real_scenes(scenes, real_images, None, max_real)
+
+
+def plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes=None, max_real=3) -> dict:
+    """어느 장면 번호(1-based)에 어떤 실제 사진을 깔지 매핑 dict 로 반환.
+
+    - real_scenes 가 주어지면 그 장면 번호들에 사진을 순서대로 매핑.
+    - 없으면 '뒤쪽(마케팅 전환부) 장면들'에 사진 개수만큼(최대 max_real) 자동 배치.
+    """
+    real_images = list(real_images or [])
+    real_map = {}
+    if not real_images:
+        return real_map
+    if real_scenes:
+        for no, img in zip(real_scenes, real_images):
+            if 1 <= no <= len(scenes):
+                real_map[no] = Path(img)
+    else:
+        n = min(len(real_images), max_real, len(scenes))
+        start = len(scenes) - n + 1          # 뒤에서 n개
+        for k in range(n):
+            real_map[start + k] = Path(real_images[k])
+    return real_map
+
+
+def produce(client, sb, stem, workdir=None, voice=TTS_VOICE, force=False,
+            real_images=None, real_scenes=None, max_real=3, match_content=True,
+            link=None, link_seconds=3.0, store=None, cta=None,
+            img_model=None, allow_text=False,
+            speed=1.0, trim_silence=True, tail=0.15, workers=4,
+            bgm=None, bgm_volume=0.3) -> Path:
+    """스토리보드 dict → 장면별 이미지/음성 생성 후 mp4 합성. 완성 경로 반환.
+
+    workdir: 이 작업의 결과/중간파일을 담을 폴더. 이미지·음성은 workdir/assets/ 에,
+             완성 mp4 는 workdir/{stem}.mp4 로 저장한다. (기본: output/{stem})
+    real_images: 실제 사진(가게/메뉴판 등) 경로 리스트. 뒤쪽 장면에 깔아 AI 컷과 섞는다.
+    real_scenes: 실제 사진을 깔 장면 번호(1-based) 리스트. 없으면 뒤쪽 자동.
+    max_real:    자동 배치 시 실제 사진으로 채울 최대 장면 수.
+    link:        주면 맨 마지막에 링크 카드 1장을 붙인다.
+    """
+    scenes = sb["scenes"]
+    style = sb.get("style_guide", "")
+    char = sb.get("character_sheet", "")
+    workdir = Path(workdir) if workdir else (OUT_DIR / stem)
+    workdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    assets = workdir / "assets"
+    assets.mkdir(exist_ok=True)
+
+    # 실제 사진 → 장면 배치 결정
+    #  · real_scenes 수동지정이 최우선
+    #  · 아니면 내용 매칭(비전). 단, 새로 생성할 장면이 있을 때만(전부 캐시면 비전 호출 낭비라 생략)
+    real_images = list(real_images or [])
+    # max_real 이 None/0/음수면 '폴더 사진 전부 사용'(장면 수 한도 내)
+    eff_max = max_real if (max_real and max_real > 0) else len(real_images)
+    need_gen = force or any(not (assets / f"scene{i:02d}.png").exists()
+                            for i in range(1, len(scenes) + 1))
+    if not real_images:
+        real_map = {}
+    elif real_scenes:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, real_scenes, eff_max)
+    elif match_content and client is not None and need_gen:
+        print(f"■ 실제 사진 내용 분석(Gemini 비전) → 장면 매칭 (최대 {eff_max}장)")
+        real_map = match_real_scenes(client, scenes, real_images, eff_max)
+    else:
+        real_map = plan_real_scenes(scenes, real_images, None, eff_max)
+    real_order = {no: k for k, no in enumerate(sorted(real_map))}   # 포즈/위치 번갈아 쓰기용
+    if real_map:
+        picks = ", ".join(f"{no}←{real_map[no].name}" for no in sorted(real_map))
+        print(f"■ 실제 사진 합성 장면: {picks}")
+
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+    img_paths = [assets / f"scene{i:02d}.png" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+    audio_paths = [assets / f"scene{i:02d}.wav" for i in range(1, len(scenes) + 1)]
+
+    def make_image(i, ref, ref_mode="full"):
+        """장면 i 이미지 1장 생성(필요시 실사진 합성). ref=캐릭터 앵커 바이트."""
+        sc = scenes[i - 1]
+        raw_png = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+        img_png = assets / f"scene{i:02d}.png"
+        # 눈 표정 장면(감김/실눈/윙크/졸림/웃음·울음 등)은 뜬눈 고정을 풀고 표정대로 그린다.
+        #  · '눈만 고정(eyes)' 레퍼런스도 이런 장면에선 빼야 눈이 안 떠짐.
+        free_eyes = scene_needs_eye_expression(sc)
+        eye = EYE_FREE if free_eyes else EYE_STYLE
+        use_ref = None if (free_eyes and ref_mode == "eyes") else ref
+        if i in real_map:
+            k = real_order[i]
+            pose = PRESENT_POSES[k % len(PRESENT_POSES)]
+            spot = PRESENT_SPOTS[k % len(PRESENT_SPOTS)]
+            prompt = (f"{style}. {char}. {eye} Scene: {sc['image_prompt']}. {pose} "
+                      f"Vertical 9:16 composition.")
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)                       # 1) AI 배경
+            composite_card(img_png, real_map[i], img_png, center=spot)  # 2) 실사진 카드
+        else:
+            prompt = f"{style}. {char}. {eye} Scene: {sc['image_prompt']}. Vertical 9:16 composition."
+            data = gen_image(client, prompt, ref_bytes=use_ref, model=img_model,
+                             no_text=not allow_text, ref_mode=ref_mode)
+            raw_png.write_bytes(data)
+            cover_crop(raw_png, img_png)
+
+    import time as _tm; _t_img = _tm.monotonic()
+    # --- 이미지: 캐릭터 앵커(1컷) 먼저, 나머지는 병렬 ---
+    # 앵커 의존성: 모든 컷이 1번 컷(캐릭터)을 ref 로 참조해야 일관성이 유지된다.
+    # → 앵커 1장만 순차로 만든 뒤, 나머지는 동시에 생성(서로 독립).
+    need_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not img_paths[i - 1].exists()]
+    cached_img = [i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_img]
+    for i in cached_img:
+        print(f"[{i:2d}] 이미지 캐시 사용")
+
+    # 공식 캐릭터 레퍼런스가 있으면 '눈만 고정' 모드: 모든 컷이 레퍼런스에서 눈/표정만 복제.
+    # 갑옷·한푸 등 복장은 복제하지 않고 인물별 character_sheet/장면 프롬프트대로 그려진다.
+    char_ref = load_char_ref()
+    if char_ref is not None:
+        print("■ 캐릭터 레퍼런스(눈만 고정) 사용: character/ "
+              "→ 눈/표정은 통일, 복장은 인물별로 다르게")
+        ref_bytes, ref_mode, anchor = char_ref, "eyes", None
+    else:
+        ref_mode = "full"
+        ref_bytes = None
+        for i in range(1, len(scenes) + 1):                    # 캐시된 raw 가 있으면 앵커로 재사용
+            raw = assets / f"scene{i:02d}_raw.png"
+            if raw.exists() and not force:
+                ref_bytes = raw.read_bytes(); break
+        anchor = None
+        if ref_bytes is None:
+            anchor = next((i for i in need_img if i not in real_map), None)
+            if anchor is not None:
+                print(f"[{anchor:2d}] 캐릭터 앵커 이미지 생성...", flush=True)
+                make_image(anchor, None)
+                ref_bytes = (assets / f"scene{anchor:02d}_raw.png").read_bytes()
+
+    rest = [i for i in need_img if i != anchor]
+    if rest:
+        print(f"■ 이미지 {len(rest)}장 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_image, i, ref_bytes, ref_mode): i for i in rest}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                tag = f"실사합성({real_map[i].name})" if i in real_map else "이미지"
+                print(f"[{i:2d}] {tag} done", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 이미지 {_tm.monotonic() - _t_img:.1f}초", flush=True); _t_tts = _tm.monotonic()
+    # --- 음성: 전부 독립 → 병렬 ---
+    def make_tts(i):
+        text = (scenes[i - 1].get("narration") or "").strip()
+        if not text:
+            # 빈 나레이션 방어: TTS 가 빈 텍스트에 빈 응답을 반복하다 죽으므로 0.3초 무음으로 대체.
+            #   (정상 경로에선 gen_storyboard 가 빈 장면을 미리 거르지만, 만약을 대비한 이중 안전장치)
+            pcm_to_wav(b"\x00\x00" * int(24000 * 0.3), audio_paths[i - 1], 24000)
+            return
+        pcm, rate = gen_tts(client, text, voice)
+        pcm_to_wav(pcm, audio_paths[i - 1], rate)
+
+    need_wav = [i for i in range(1, len(scenes) + 1)
+                if force or not audio_paths[i - 1].exists()]
+    for i in (i for i in range(1, len(scenes) + 1) if i not in need_wav):
+        print(f"     [{i:2d}] 음성 캐시 사용 ({wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초)")
+    if need_wav:
+        print(f"■ 음성 {len(need_wav)}개 병렬 생성 (워커 {workers})...", flush=True)
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+            futs = {ex.submit(make_tts, i): i for i in need_wav}
+            for fut in as_completed(futs):
+                i = futs[fut]; fut.result()
+                print(f"     [{i:2d}] 음성 {wav_seconds(audio_paths[i - 1]):.1f}초", flush=True)
+
+    print(f"[⏱] 음성 {_tm.monotonic() - _t_tts:.1f}초", flush=True)
+    out = workdir / f"{stem}.mp4"
+    print(f"\n영상 합성 → {out.name}")
+    build_video(scenes, audio_paths, img_paths, out, link=link, link_seconds=link_seconds,
+                store=store, cta=cta, speed=speed, trim_silence=trim_silence, tail=tail,
+                bgm=bgm, bgm_volume=bgm_volume)
+    print(f"완성: {out}")
+    return out

generator/animation_samgukji/scraper.py

@@ -0,0 +1,288 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+나무위키 삼국지 인물 '썰 키워드' 스크래퍼
+========================================
+
+삼국지(후한 말~삼국시대) 주요 인물 28명의 나무위키 문서에서 목차(섹션 제목)를 긁어와
+숏폼 소재가 될 만한 '썰/일화 키워드'를 추출해 JSON / CSV 로 저장한다.
+
+나무위키는 Cloudflare 보호 + JS 렌더링이라 requests 로는 막히므로
+Playwright(Chromium)로 실제 브라우저를 띄워 렌더링된 목차를 읽는다.
+
+설치:
+    pip install playwright beautifulsoup4
+    playwright install chromium   # (이미 설치돼 있으면 생략)
+
+실행:
+    python scraper.py
+
+옵션:
+    python scraper.py --headful   # 브라우저 창 보이게
+    python scraper.py --only 조조 여포   # 특정 인물만
+"""
+
+import argparse
+import asyncio
+import csv
+import json
+import re
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+# ----------------------------------------------------------------------------
+# 설정
+# ----------------------------------------------------------------------------
+BASE = "https://namu.wiki/w/"
+OUT_DIR = Path(__file__).parent / "data"   # 삼국지 인물 일화 CSV/JSON(선행 데이터). ★ output/ 아님 — 거긴 mp4만.
+
+# 삼국지 주요 인물 28명: (번호, 이름, 나무위키 문서 제목)
+# 동음이의어가 있는 인물(장비/마초/원소 등)은 "(삼국지)" 를 붙인 문서 제목을 쓴다.
+#   제목이 틀려도 worker 가 "이름" ↔ "이름(삼국지)" 를 자동으로 재시도한다.
+SAMGUK_HEROES = [
+    # 위(魏)
+    (1,  "조조",   "조조"),
+    (2,  "사마의", "사마의"),
+    (3,  "하후돈", "하후돈"),
+    (4,  "장료",   "장료"),
+    (5,  "허저",   "허저"),
+    (6,  "곽가",   "곽가"),
+    (7,  "순욱",   "순욱"),
+    (8,  "가후",   "가후"),
+    # 촉(蜀)
+    (9,  "유비",   "유비"),
+    (10, "관우",   "관우"),
+    (11, "장비",   "장비(삼국지)"),
+    (12, "제갈량", "제갈량"),
+    (13, "조운",   "조운(삼국지)"),
+    (14, "마초",   "마초(삼국지)"),
+    (15, "황충",   "황충(삼국지)"),
+    (16, "강유",   "강유(삼국지)"),
+    (17, "방통",   "방통(삼국지)"),
+    # 오(吳)
+    (18, "손권",   "손권"),
+    (19, "손책",   "손책"),
+    (20, "주유",   "주유(삼국지)"),
+    (21, "육손",   "육손(삼국지)"),
+    (22, "노숙",   "노숙(삼국지)"),
+    (23, "감녕",   "감녕"),
+    (24, "태사자", "태사자"),
+    # 군웅(群雄)
+    (25, "여포",   "여포"),
+    (26, "동탁",   "동탁"),
+    (27, "원소",   "원소(삼국지)"),
+    (28, "원술",   "원술"),
+]
+
+# 썰/일화/논란성 키워드가 모이는 섹션 (목차 제목에 이 단어가 들어가면 '썰' 우선순위↑)
+ANECDOTE_HINTS = [
+    "여담", "일화", "야사", "평가", "논란", "비판", "사건", "기타",
+    "이야기", "에피소드", "어록", "대중매체", "미디어", "기록", "사망", "죽음",
+    "독살", "암살", "치세", "업적", "가족", "이름", "별명",
+    "연의", "정사", "전투", "최후", "민간", "창작물",
+]
+
+
+def clean_heading(text: str) -> str:
+    """목차 항목 텍스트 정리: 앞 번호와 [편집] 등 제거."""
+    t = text.replace("[편집]", "").strip()
+    # 앞쪽 "1.", "2.3.", "10." 같은 목차 번호 제거
+    t = re.sub(r"^\s*[\d.]+\s*", "", t)
+    return t.strip()
+
+
+def is_anecdote(keyword: str) -> bool:
+    return any(h in keyword for h in ANECDOTE_HINTS)
+
+
+async def scrape_king(page, title: str):
+    """한 인물 문서를 열고 목차 키워드 목록을 반환."""
+    url = BASE + title
+    result = {"title": title, "url": url, "page_title": None,
+              "keywords": [], "anecdote_keywords": [], "error": None}
+    try:
+        resp = await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
+
+        # 고정 sleep 대신 목차 요소가 뜰 때까지만 대기 (없으면 짧게 폴백)
+        try:
+            await page.wait_for_selector(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a',
+                timeout=8000,
+            )
+        except Exception:
+            # 목차가 없는 문서일 수 있으니 헤딩 렌더만 잠깐 기다림
+            await page.wait_for_timeout(800)
+
+        # 문서 실제 제목
+        try:
+            result["page_title"] = (await page.title()).split(" - ")[0].strip()
+        except Exception:
+            pass
+
+        if resp and resp.status >= 400:
+            result["error"] = f"HTTP {resp.status}"
+            return result
+
+        # 렌더링된 목차/제목에서 키워드 추출 (클래스명이 자주 바뀌므로 여러 선택자 시도)
+        keywords = await page.evaluate(
+            """
+            () => {
+              const clean = s => s.replace('[편집]', '').trim();
+              let items = [];
+
+              // 1순위: 목차(table of contents)
+              const tocLinks = document.querySelectorAll(
+                '.wiki-macro-toc a, [class*="toc"] a, .toc-item a'
+              );
+              if (tocLinks.length) {
+                items = Array.from(tocLinks).map(a => clean(a.textContent));
+              }
+
+              // 2순위(목차가 없으면): 본문 헤딩 태그
+              if (items.length === 0) {
+                const hs = document.querySelectorAll('h1,h2,h3,h4,h5,h6');
+                items = Array.from(hs).map(h => clean(h.textContent));
+              }
+              return items.filter(Boolean);
+            }
+            """
+        )
+
+        # 중복 제거 + 번호 정리
+        seen, cleaned = set(), []
+        for raw in keywords:
+            kw = clean_heading(raw)
+            if kw and kw not in seen and len(kw) <= 60:
+                seen.add(kw)
+                cleaned.append(kw)
+
+        result["keywords"] = cleaned
+        result["anecdote_keywords"] = [k for k in cleaned if is_anecdote(k)]
+    except Exception as e:
+        result["error"] = f"{type(e).__name__}: {e}"
+    return result
+
+
+async def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--headful", action="store_true", help="브라우저 창 표시")
+    parser.add_argument("--only", nargs="*", help="특정 인물만 (이름으로 지정)")
+    parser.add_argument("--concurrency", type=int, default=4,
+                        help="동시에 열 페이지 수 (기본 4)")
+    args = parser.parse_args()
+
+    kings = SAMGUK_HEROES
+    if args.only:
+        wanted = set(args.only)
+        kings = [k for k in SAMGUK_HEROES if k[1] in wanted]
+        if not kings:
+            print(f"[!] 매칭되는 인물 없음: {args.only}")
+            print("    가능한 값:", ", ".join(k[1] for k in SAMGUK_HEROES))
+            return
+
+    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    all_results = []
+
+    total = len(kings)
+    async with async_playwright() as p:
+        browser = await p.chromium.launch(headless=not args.headful)
+        context = await browser.new_context(
+            user_agent=(
+                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+                "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+                "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
+            ),
+            locale="ko-KR",
+        )
+
+        # 목차 텍스트만 필요하므로 이미지/CSS/폰트/미디어는 받지 않음 (로딩 대폭 단축)
+        async def _block(route):
+            if route.request.resource_type in {"image", "stylesheet", "font", "media"}:
+                await route.abort()
+            else:
+                await route.continue_()
+        await context.route("**/*", _block)
+
+        sem = asyncio.Semaphore(max(1, args.concurrency))
+        done = 0
+
+        async def worker(idx, name, title):
+            nonlocal done
+            # 문서 제목 후보: 지정 제목 → "이름" → "이름(삼국지)" 순으로 자동 재시도
+            #   (나무위키 동음이의어 처리 방식이 인물마다 달라 제목을 못 맞출 수 있어서)
+            titles = [title]
+            for alt in (name, f"{name}(삼국지)"):
+                if alt not in titles:
+                    titles.append(alt)
+            async with sem:
+                page = await context.new_page()
+                try:
+                    r = None
+                    for t in titles:
+                        # 나무위키는 동시 요청 시 간헐적으로 404/차단을 주므로
+                        # 실패하면 백오프하며 최대 3회까지 재시도
+                        r = await scrape_king(page, t)
+                        for attempt in range(3):
+                            if not r["error"]:
+                                break
+                            await page.wait_for_timeout(1500 * (attempt + 1))
+                            r = await scrape_king(page, t)
+                        # 성공했고 목차도 나왔으면 이 제목으로 확정
+                        if not r["error"] and r["keywords"]:
+                            break
+                finally:
+                    await page.close()
+            r["order"] = idx
+            r["name"] = name
+            done += 1
+            if r["error"]:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) 실패: {r['error']}", flush=True)
+            else:
+                print(f"[{done:2d}/{total}] {name} ({title}) "
+                      f"키워드 {len(r['keywords'])}개 "
+                      f"(썰후보 {len(r['anecdote_keywords'])}개)", flush=True)
+            return r
+
+        all_results = await asyncio.gather(
+            *(worker(idx, name, title) for idx, name, title in kings)
+        )
+        all_results = sorted(all_results, key=lambda r: r["order"])
+
+        await browser.close()
+
+    # 저장 ---------------------------------------------------------------
+    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+    json_path = OUT_DIR / f"samguk_keywords_{ts}.json"
+    json_path.write_text(
+        json.dumps(all_results, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
+    )
+
+    csv_path = OUT_DIR / f"samguk_keywords_{ts}.csv"
+    with csv_path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
+        w = csv.writer(f)
+        w.writerow(["번호", "인물", "문서제목", "썰후보여부", "키워드", "URL"])
+        for r in all_results:
+            anec = set(r["anecdote_keywords"])
+            for kw in r["keywords"]:
+                w.writerow([r["order"], r["name"], r["title"],
+                            "Y" if kw in anec else "", kw, r["url"]])
+
+    total_kw = sum(len(r["keywords"]) for r in all_results)
+    total_anec = sum(len(r["anecdote_keywords"]) for r in all_results)
+    fails = [r["name"] for r in all_results if r["error"]]
+
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print(f"완료: 인물 {len(all_results)}명 / 키워드 {total_kw}개 / 썰후보 {total_anec}개")
+    if fails:
+        print(f"수집 실패: {', '.join(fails)}")
+    print(f"JSON -> {json_path}")
+    print(f"CSV  -> {csv_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if sys.platform == "win32":
+        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
+    asyncio.run(main())

generator/media.py

@@ -0,0 +1,285 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Best3 저수준 도구함 (TTS · 비전 · ffmpeg · BGM · 폰트)
+======================================================
+
+one_short / render 가 공통으로 쓰는 유틸 모음. 단독 실행용 아님.
+  · 비전:  analyze_photos(사진/클립프레임 라벨·점수), extract_frame
+  · 음성:  gen_tts(Gemini TTS), pcm_to_wav, wav_seconds, process_audio(무음제거·속도)
+  · ffmpeg: _ffmpeg, _run, pick_encoder(QSV/libx264), _AUDIO_ARGS
+  · 자막:  _wrap_lines(픽셀폭 줄바꿈)
+  · BGM:   resolve_bgm(폴더 랜덤 1곡), mix_bgm
+
+설치: pip install google-genai pillow imageio-ffmpeg
+"""
+
+import json
+import re
+import shutil
+import subprocess
+import time
+import wave
+from pathlib import Path
+
+from google.genai import types
+
+HERE = Path(__file__).parent
+W, H = 1080, 1920                       # 세로 쇼츠
+FPS = 30
+
+VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"          # 사진/클립 비전 분석용
+TTS_MODEL = "gemini-2.5-flash-preview-tts"
+TTS_VOICE = "Aoede"    # 산뜻하고 가벼운 보이스. 대안: Charon(차분) / Sulafat(따뜻) / Laomedeia(경쾌)
+TTS_STYLE = ("다음 문장을 밝고 경쾌하게, 적당히 빠른 속도로 활기차고 신나는 톤으로 읽어줘. "
+             "지루하지 않게 텐션을 올리되, 과한 병맛·오버는 아니고 세련되게:")
+LINK_CTA = "소개한 곳 링크는 고정댓글에서 확인하세요"   # info 카드 링크 안내
+
+# 한글 자막용 폰트 — 주아체(fonts/ 동봉), 없으면 맑은고딕 볼드. 제목/정보용은 송명체.
+FONT = str(HERE / "fonts" / "Jua-Regular.ttf")
+FONT_FALLBACK = r"C:\Windows\Fonts\malgunbd.ttf"
+TITLE_FONT = str(HERE / "fonts" / "SongMyung-Regular.ttf")
+
+_AUDIO_ARGS = ["-c:a", "aac", "-b:a", "160k", "-ar", "44100", "-ac", "2"]
+
+# 수동 입력(링크 없이 직접 업로드)용 — 로컬 폴더의 이미지/영상 파일 목록
+_LOCAL_IMG_EXTS = (".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp", ".bmp")
+_LOCAL_VID_EXTS = (".mp4", ".mov", ".webm", ".m4v")
+
+
+def list_media(folder, kind="image"):
+    """로컬 폴더의 이미지(kind='image') 또는 영상(kind='video') 파일을 정렬해 [Path...] 반환.
+    링크 없이 직접 사진/클립을 올릴 때 사용. 폴더가 없으면 빈 리스트."""
+    exts = _LOCAL_VID_EXTS if kind == "video" else _LOCAL_IMG_EXTS
+    d = Path(folder) if folder else None
+    if not d or not d.is_dir():
+        return []
+    return sorted(p for p in d.iterdir() if p.suffix.lower() in exts)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- ffmpeg
+def _ffmpeg() -> str:
+    import imageio_ffmpeg
+    return imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()
+
+
+def _run(cmd):
+    r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", errors="replace")
+    if r.returncode != 0:
+        raise RuntimeError("ffmpeg 실패:\n" + (r.stderr or "")[-1500:])
+    return r
+
+
+def pick_encoder(exe) -> list:
+    """Intel QSV 하드웨어 인코딩이 실제로 동작하면 그걸, 아니면 libx264 ultrafast."""
+    test = subprocess.run(
+        [exe, "-hide_banner", "-f", "lavfi", "-i", "color=c=black:s=128x128:d=1",
+         "-c:v", "h264_qsv", "-f", "null", "-"],
+        capture_output=True, text=True, errors="replace")
+    if test.returncode == 0:
+        print("   인코더: h264_qsv (Intel 하드웨어)")
+        return ["-c:v", "h264_qsv", "-global_quality", "24", "-preset", "fast"]
+    print("   인코더: libx264 (superfast)")
+    return ["-c:v", "libx264", "-preset", "superfast", "-crf", "26"]
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 비전
+def analyze_photos(client, photo_paths, model=None):
+    """사진/클립프레임을 비전으로 한 번에 분석.
+    반환 rows: 입력 순서대로 [{label, char_fit, has_text}].
+      label    = 보이는 핵심 한국어 한 줄(나레이션 매칭용)
+      char_fit = 컷이 매력적인 정도 1~10(클립·사진 순위용)
+      has_text = 글자/자막/캡션이 박혀 보이면 True
+    실패 시 빈 라벨/0/False."""
+    n = len(photo_paths)
+    parts = [types.Part.from_text(text=(
+        "여러 이미지(가게 사진 또는 영상 캡처)다. 각 이미지를 분석해라.\n"
+        "- label: 보이는 핵심을 짧은 한국어 한 줄로(예: '대게 한 상', '바다 노을 뷰', '야외 수영장', "
+        "'아늑한 객실', '외관/간판'). 메뉴판이면 '메뉴판'.\n"
+        "- char_fit: 광고 컷으로 매력적인 정도 1~10 "
+        "(음식·음료·수영장·아늑한 실내=높게 / 메뉴판·로고·밋밋한 외관·사람 위주=낮게).\n"
+        "- has_text: 이미지에 '글자/자막/캡션/큰 로고 텍스트'가 박혀 보이면 true, 깨끗하면 false.\n"
+        "각 이미지 앞 [이미지 N] 의 N 을 index 로 써라."))]
+    for i, p in enumerate(photo_paths):
+        parts.append(types.Part.from_text(text=f"[이미지 {i}]"))
+        parts.append(types.Part.from_bytes(data=Path(p).read_bytes(), mime_type="image/jpeg"))
+    schema = {"type": "object", "properties": {"photos": {"type": "array", "items": {
+        "type": "object", "properties": {
+            "index": {"type": "integer"}, "label": {"type": "string"},
+            "char_fit": {"type": "integer"}, "has_text": {"type": "boolean"}},
+        "required": ["index", "label", "char_fit", "has_text"]}}}, "required": ["photos"]}
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=model or VISION_MODEL, contents=parts,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            temperature=0.2, response_mime_type="application/json", response_schema=schema))
+    by = {r["index"]: r for r in json.loads(resp.text).get("photos", [])
+          if 0 <= r.get("index", -1) < n}
+    return [{"label": (by.get(i, {}).get("label") or "").strip(),
+             "char_fit": by.get(i, {}).get("char_fit", 0),
+             "has_text": bool(by.get(i, {}).get("has_text", False))} for i in range(n)]
+
+
+def extract_frame(video_path, out_jpg, at=1.0):
+    """영상에서 프레임 1장 추출(비전 분석/썸네일용)."""
+    _run([_ffmpeg(), "-y", "-ss", str(at), "-i", str(video_path),
+          "-frames:v", "1", str(out_jpg)])
+    return out_jpg
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 음성
+def _extract_audio(resp):
+    """TTS 응답에서 (pcm, rate) 추출. 비었으면 None 반환(재시도 신호)."""
+    cands = getattr(resp, "candidates", None) or []
+    for c in cands:
+        content = getattr(c, "content", None)
+        parts = getattr(content, "parts", None) or [] if content else []
+        for p in parts:
+            inline = getattr(p, "inline_data", None)
+            if inline and inline.data:
+                m = re.search(r"rate=(\d+)", inline.mime_type or "")
+                return inline.data, (int(m.group(1)) if m else 24000)
+    return None
+
+
+def gen_tts(client, text, voice, retries=4) -> bytes:
+    """Gemini TTS. 프리뷰 모델이 가끔 빈 응답(content=None)을 주므로 재시도한다."""
+    last = ""
+    for attempt in range(1, retries + 1):
+        try:
+            resp = client.models.generate_content(
+                model=TTS_MODEL,
+                contents=f"{TTS_STYLE}\n\n{text}",
+                config=types.GenerateContentConfig(
+                    response_modalities=["AUDIO"],
+                    speech_config=types.SpeechConfig(
+                        voice_config=types.VoiceConfig(
+                            prebuilt_voice_config=types.PrebuiltVoiceConfig(voice_name=voice)
+                        )
+                    ),
+                ),
+            )
+            got = _extract_audio(resp)
+            if got:
+                return got
+            # 비었으면 왜 비었는지(finish_reason 등) 기록하고 재시도
+            fr = ""
+            try:
+                fr = str(getattr(resp.candidates[0], "finish_reason", "") or "")
+            except Exception:
+                fr = "no-candidates"
+            last = f"빈 응답(finish_reason={fr or '?'})"
+        except Exception as e:
+            last = f"{type(e).__name__}: {e}"
+        if attempt < retries:
+            wait = 2 * attempt          # 2s, 4s, 6s … 점증 백오프
+            print(f"\n     ↻ TTS 재시도 {attempt}/{retries-1} ({last}) — {wait}s 후",
+                  end="", flush=True)
+            time.sleep(wait)
+    raise RuntimeError(f"TTS 실패(재시도 {retries}회): {last}\n  문장: {text[:40]}…")
+
+
+def pcm_to_wav(pcm, path, rate):
+    with wave.open(str(path), "wb") as w:
+        w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(rate)
+        w.writeframes(pcm)
+
+
+def wav_seconds(path: Path) -> float:
+    with wave.open(str(path), "rb") as w:
+        return w.getnframes() / w.getframerate()
+
+
+def _atempo_chain(speed: float) -> list:
+    """atempo 는 0.5~2.0 범위만 받으므로 큰 배율은 곱으로 쪼개 체이닝."""
+    chain, s = [], speed
+    while s > 2.0:
+        chain.append("atempo=2.0"); s /= 2.0
+    while s < 0.5:
+        chain.append("atempo=0.5"); s *= 2.0
+    chain.append(f"atempo={s:.4f}")
+    return chain
+
+
+def process_audio(exe, src_wav, dst_wav, speed=1.0, trim_silence=True,
+                  threshold="-38dB", keep=0.06):
+    """컷편집용 음성 가공: 앞뒤 침묵 제거 + 말 속도 올리기.
+
+    - trim_silence: 앞/뒤 침묵을 잘라 컷이 탁탁 넘어가게(가운데 호흡은 유지).
+        silenceremove 로 앞을 자르고, areverse 로 뒤집어 다시 앞(=원래 뒤)을 자른 뒤 복원.
+        keep: 잘라낸 끝에 남길 여유(초). 작을수록 마디가 바짝 붙는다.
+    - speed: 1.0=원본, 1.3 이면 30% 빠르게(음정 유지). 길이도 그만큼 줄어든다.
+    가공 결과가 비거나 실패하면 원본을 그대로 복사해 안전하게 폴백.
+    """
+    af = []
+    if trim_silence:
+        one = (f"silenceremove=start_periods=1:start_silence={keep}:"
+               f"start_threshold={threshold}:detection=peak")
+        af += [one, "areverse", one, "areverse"]
+    if speed and abs(speed - 1.0) > 1e-3:
+        af += _atempo_chain(speed)
+    if not af:
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav); return
+    try:
+        _run([exe, "-y", "-i", str(src_wav), "-af", ",".join(af),
+              "-ar", "24000", "-ac", "1", str(dst_wav)])
+        if wav_seconds(dst_wav) < 0.15:        # 과하게 잘렸으면 폴백
+            raise RuntimeError("가공 후 음성이 너무 짧음")
+    except (RuntimeError, OSError):
+        shutil.copyfile(src_wav, dst_wav)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 자막 유틸
+def _wrap_lines(draw, text, font, max_w):
+    """글자 단위로 픽셀 폭(max_w)에 맞춰 줄바꿈."""
+    lines, cur = [], ""
+    for ch in text:
+        if ch == "\n":
+            lines.append(cur); cur = ""; continue
+        if draw.textlength(cur + ch, font=font) <= max_w:
+            cur += ch
+        else:
+            lines.append(cur); cur = ch
+    if cur:
+        lines.append(cur)
+    return lines or [""]
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- BGM
+AUDIO_EXTS = (".mp3", ".wav", ".m4a", ".aac", ".ogg", ".flac", ".opus")
+
+
+def resolve_bgm(bgm_arg):
+    """--bgm 값 → 실제 음악 파일 경로(없으면 None).
+
+    해석 순서(분위기별로 bgm/ 폴더에 나눠 담는 걸 지원):
+      1) 파일이면 그대로
+      2) 폴더면 그 안 음악 중 무작위 1곡
+      3) 이름만 주면  HERE/<값>  →  HERE/bgm/<값>  순으로 파일/폴더 탐색
+    """
+    if not bgm_arg or str(bgm_arg).strip().lower() in ("none", "off", "no"):
+        return None
+    import random
+    p = Path(bgm_arg)
+    cands = [p] if p.is_absolute() else [HERE / p, HERE / "bgm" / p]
+    for c in cands:
+        if c.is_file():
+            return c
+        if c.is_dir():
+            files = [f for f in sorted(c.iterdir()) if f.suffix.lower() in AUDIO_EXTS]
+            if files:
+                return random.choice(files)
+    return None
+
+
+def mix_bgm(exe, video_path, bgm_path, out_path, volume=0.3, fade=1.0):
+    """완성 영상(나레이션 음성 포함) 위에 BGM 한 트랙을 작은 볼륨으로 깔아 최종본 저장.
+
+    - BGM 이 영상보다 짧으면 무한 루프(-stream_loop -1), 길면 영상 길이에 맞춰 잘림.
+    - 나레이션[0:a] + BGM[1:a]*volume 를 amix(duration=first)로 섞어 영상 길이에 맞춘다.
+    - 영상은 재인코딩하지 않는다(-c:v copy) → 빠름. 시작에 짧은 페이드인.
+    """
+    fc = (f"[1:a]volume={volume},afade=t=in:st=0:d={fade}[bg];"
+          f"[0:a][bg]amix=inputs=2:duration=first:dropout_transition=0[a]")
+    _run([exe, "-y", "-i", str(video_path), "-stream_loop", "-1", "-i", str(bgm_path),
+          "-filter_complex", fc, "-map", "0:v", "-map", "[a]",
+          "-c:v", "copy", *_AUDIO_ARGS, "-shortest", "-movflags", "+faststart",
+          str(out_path)])

generator/naver.py

@@ -0,0 +1,962 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+네이버 플레이스 크롤링 레이어 (AI브리핑 · 사진) — animation 3종(조선/삼국지/그리스로마) 공유본
+====================================================================================
+animation 계열이 공유하는 '링크 1개' 네이버 크롤러. ★ 이 파일 하나로 자립 동작.
+  · fetch_briefing    가게이름 + 업종타입(cat) + AI 브리핑(불릿)
+  · fetch_and_select  공식 사진 크롤 + Gemini 비전 선별(★인물 항상 제외)
+공유 헬퍼(MOBILE_UA / STEALTH / extract_place)는 한 번만 정의.
+  ※ 클립(fetch_clips)·지도(fetch_map)는 narration/kakao 폴더 삭제와 함께 제거됨(animation 미사용).
+
+[정리한 것]
+  - 방문자 후기(fetch_reviews) 제거: AI요약(브리핑)만 나레이션 근거로 쓰므로 불필요.
+  - fetch_briefing 은 항상 3-tuple (store, bullets, cat) 반환. cat 안 쓰는 형식은 그냥 무시.
+  - 사진 선별은 항상 '인물 사진 제외'(초상권). 끄고 싶으면 fetch_and_select(..., exclude_person=False).
+
+[봇 차단 회피] 자동화 흔적 줄인 스텔스 컨텍스트 + 모바일 UA 로 접근.
+설치: pip install playwright google-genai pillow httpx ; playwright install chromium
+"""
+
+import asyncio
+import json
+import random
+import re
+import shutil
+from pathlib import Path
+from urllib.parse import unquote, urlparse
+
+import httpx
+from google.genai import types
+from PIL import Image
+from playwright.async_api import async_playwright
+
+
+# ============================== 공유 헬퍼 (UA · 스텔스 · place id) ==============================
+
+# ── 안티봇 핑거프린트 회피용 브라우저 프로필 후보군 ────────────────────────────────
+# 네이버가 '같은 지문의 자동화 접근'을 반복 감지하면 캡차 벽을 내린다(_check_blocked 참고).
+# 요청마다 프로필을 섞어 지문을 분산시킨다. ★ 핵심: 한 프로필 안의 UA·client-hint(sec-ch-ua)·
+# platform·viewport 는 서로 '모순 없이' 맞물려야 한다 — 실제 브라우저면 절대 어긋나지 않는 값들이라
+# 하나라도 어긋나면 그 자체가 봇 신호가 된다.
+#   · iOS Safari 는 sec-ch-ua 계열을 아예 보내지 않음 → 힌트 비움(client_hints=None).
+#   · Android Chrome 은 sec-ch-ua / -mobile / -platform 3종을 UA 버전과 일치시켜 보냄.
+BROWSER_PROFILES = [
+    {
+        "name": "ios-safari-16",
+        "ua": ("Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_5 like Mac OS X) "
+               "AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.5 Mobile/15E148 Safari/604.1"),
+        "platform": "iPhone",
+        "viewport": {"width": 414, "height": 896},
+        "dsf": 3,
+        "client_hints": None,   # Safari 는 client-hint 미전송
+    },
+    {
+        "name": "ios-safari-17",
+        "ua": ("Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_5_1 like Mac OS X) "
+               "AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.5 Mobile/15E148 Safari/604.1"),
+        "platform": "iPhone",
+        "viewport": {"width": 390, "height": 844},
+        "dsf": 3,
+        "client_hints": None,
+    },
+    {
+        "name": "android-chrome-126",
+        "ua": ("Mozilla/5.0 (Linux; Android 14; SM-S918N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+               "Chrome/126.0.0.0 Mobile Safari/537.36"),
+        "platform": "Linux armv81",
+        "viewport": {"width": 412, "height": 915},
+        "dsf": 2.625,
+        "client_hints": {
+            "sec-ch-ua": '"Not/A)Brand";v="8", "Chromium";v="126", "Google Chrome";v="126"',
+            "sec-ch-ua-mobile": "?1",
+            "sec-ch-ua-platform": '"Android"',
+        },
+    },
+    {
+        "name": "android-chrome-125-pixel",
+        "ua": ("Mozilla/5.0 (Linux; Android 14; Pixel 8) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+               "Chrome/125.0.0.0 Mobile Safari/537.36"),
+        "platform": "Linux armv81",
+        "viewport": {"width": 412, "height": 883},
+        "dsf": 2.625,
+        "client_hints": {
+            "sec-ch-ua": '"Google Chrome";v="125", "Chromium";v="125", "Not.A/Brand";v="24"',
+            "sec-ch-ua-mobile": "?1",
+            "sec-ch-ua-platform": '"Android"',
+        },
+    },
+]
+
+
+def pick_profile(profile=None):
+    """브라우저 프로필 선택. 문자열이면 name 매칭, dict 면 그대로, None 이면 랜덤."""
+    if isinstance(profile, dict):
+        return profile
+    if isinstance(profile, str):
+        for pr in BROWSER_PROFILES:
+            if pr["name"] == profile:
+                return pr
+    return random.choice(BROWSER_PROFILES)
+
+
+def _stealth_script(platform: str) -> str:
+    """프로필 platform 과 일관된 자동화 탐지 우회 init 스크립트.
+    Safari(iPhone) 프로필에선 Chromium 이 노출하는 navigator.userAgentData(실제 Safari 엔 없음)를
+    제거해, UA 는 Safari 인데 JS 지문은 Chromium 인 모순을 없앤다."""
+    script = (
+        "Object.defineProperty(navigator,'webdriver',{get:()=>undefined});"
+        "Object.defineProperty(navigator,'languages',{get:()=>['ko-KR','ko']});"
+        f"Object.defineProperty(navigator,'platform',{{get:()=>{json.dumps(platform)}}});"
+        "window.chrome={runtime:{}};"
+    )
+    if platform == "iPhone":
+        script += "try{Object.defineProperty(navigator,'userAgentData',{get:()=>undefined});}catch(e){}"
+    return script
+
+
+# 하위호환: 기존에 MOBILE_UA/STEALTH 를 직접 참조하던 코드용(기본 프로필 값).
+MOBILE_UA = BROWSER_PROFILES[0]["ua"]
+STEALTH = _stealth_script(BROWSER_PROFILES[0]["platform"])
+
+VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+
+def extract_place(final_url: str):
+    """리다이렉트된 최종 URL → (업종타입, place id). 예: ('restaurant', '1234567')."""
+    m = re.search(r"place\.naver\.com/([a-z]+)/(\d+)", final_url)
+    if m:
+        return m.group(1), m.group(2)
+    m2 = re.search(r"(\d{7,})", final_url)
+    return "restaurant", (m2.group(1) if m2 else None)
+
+
+def looks_like_naver_place(s: str) -> bool:
+    return bool(s) and ("naver.me/" in s or "place.naver.com" in s or "map.naver.com" in s)
+
+
+async def _goto_tolerant(page, url, timeout=30000):
+    """naver.me 단축링크는 즉시 리다이렉트하며 최초 내비게이션을 Chromium 이 ERR_ABORTED 로 끊을
+    때가 있다(원문서가 커밋되기 전에 리다이렉트됨). goto 예외가 ABORTED/net::ERR 계열이면 리다이렉트는
+    실제로 착지하므로 예외를 삼키고 잠깐 기다렸다 진행한다(그 외 예외는 그대로 전파)."""
+    try:
+        await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=timeout)
+    except Exception as e:
+        if "ERR_ABORTED" not in str(e) and "net::ERR" not in str(e):
+            raise
+        await page.wait_for_timeout(1500)
+
+
+async def _resolve_place_home(page, url):
+    """링크 → 실제 업종 홈으로 진입하고 (cat, pid) 반환.
+    naver.me 는 UA(프로필)에 따라 앱브릿지(m.map.naver.com/appLink)로 새어 업종을 못 읽을 때가 있다.
+    → place id 만 먼저 뽑은 뒤, 업종 비의존 제네릭 진입(m.place.naver.com/place/{id}/home)으로
+      재진입해 네이버가 실제 업종(accommodation/restaurant/…)으로 리다이렉트하게 한다. pid 없으면 예외.
+    ※ naver.me goto 는 ERR_ABORTED 로 끊기거나 리다이렉트 실패로 about:blank 에 머물 수 있어 최대 3회 재시도."""
+    pid = None
+    for _ in range(3):
+        await _goto_tolerant(page, url)
+        await page.wait_for_timeout(2500)
+        _, pid = extract_place(page.url)
+        if pid:
+            break
+        await page.wait_for_timeout(1200)      # 미착지(about:blank) → 잠깐 쉬고 goto 재시도
+    if not pid:
+        raise RuntimeError("place id 를 못 찾음. URL 확인 또는 headful=True 로 화면 확인.")
+    await _goto_tolerant(page, f"https://m.place.naver.com/place/{pid}/home")
+    # 제네릭 '/place/' → 실제 업종('/accommodation/' 등)으로 리다이렉트될 때까지 폴링(최대 ~6s)
+    cat = "place"
+    for _ in range(12):
+        await page.wait_for_timeout(500)
+        c, _pid = extract_place(page.url)
+        if c and c != "place":
+            cat = c
+            break
+    return cat, pid
+
+
+class NaverBlockedError(RuntimeError):
+    """네이버 봇 탐지(캡차/보안 확인)로 접근이 막힌 상태. 프로필 전환 재시도의 트리거."""
+
+
+# 봇벽 차단 시 재시도 한도 = 최대 3회(최초 1회 + 재시도 3회 = 총 4회). 프로필 개수로도 상한.
+MAX_BLOCK_RETRIES = 3
+# 프로필 전환 재시도 사이 점진적 대기(초). 같은 IP 를 연달아 두드려 차단이 굳는 걸 늦춘다.
+BLOCK_RETRY_DELAYS = [3, 6, 12]
+
+
+def _shuffled_profiles():
+    """중복 없이 섞은 프로필 순서 — 재시도마다 서로 다른 지문을 쓰도록 보장."""
+    order = BROWSER_PROFILES[:]
+    random.shuffle(order)
+    return order
+
+
+async def _check_blocked(page):
+    """네이버 봇 탐지(보안 확인/캡차) 페이지인지 확인. 걸리면 뒤 폴링/파싱은 항상 빈 결과만
+    내놓아 'AI 브리핑/리뷰가 없다'로 오인되므로, 원인이 드러나도록 즉시 예외로 구분한다."""
+    try:
+        text = await page.evaluate("document.body.innerText")
+    except Exception:
+        return
+    if "보안 확인을 완료해" in text:
+        raise NaverBlockedError(
+            "네이버가 자동화 접근으로 판단해 보안 인증(캡차)을 요구했어요. "
+            "브리핑/리뷰가 없는 게 아니라 접근이 막힌 상태 — 잠시 후 다시 시도하세요."
+        )
+
+
+async def _with_profile_retry(attempt, label=""):
+    """attempt(profile) 코루틴을 프로필을 바꿔가며 시도한다. NaverBlockedError(봇벽) 에만
+    다른 프로필로 재시도하고, 그 외 예외/정상 반환은 즉시 전파한다(잘못된 URL·브리핑 부재 등은
+    프로필을 바꿔도 결과가 같으므로 재시도하지 않는다). 마지막 시도 실패 시 마지막 예외를 던진다.
+    시도 횟수 = min(프로필 수, MAX_BLOCK_RETRIES + 1)."""
+    profiles = _shuffled_profiles()[: MAX_BLOCK_RETRIES + 1]
+    last_exc = None
+    for i, pr in enumerate(profiles):
+        try:
+            return await attempt(pr)
+        except NaverBlockedError as e:
+            last_exc = e
+            if i < len(profiles) - 1:
+                delay = BLOCK_RETRY_DELAYS[min(i, len(BLOCK_RETRY_DELAYS) - 1)]
+                print(f"■ {label}프로필 '{pr['name']}' 차단 → {delay}s 후 다른 프로필로 재시도...")
+                await asyncio.sleep(delay)
+    raise last_exc
+
+
+def _clean_store(raw: str) -> str:
+    """og:title/title 값에서 실제 가게명만 정리. 예: '골목냉면 : 네이버\\x1c' → '골목냉면'."""
+    if not raw:
+        return ""
+    s = re.sub(r"[\x00-\x1f]", "", raw)               # 제어문자 제거
+    s = re.split(r"\s*[:\-|]\s*네이버", s)[0]          # ' : 네이버', ' - 네이버 지도' 접미사 제거
+    s = re.sub(r"\s+", " ", s).strip()
+    return s.splitlines()[0].strip() if s else ""
+
+
+async def _store_name(page) -> str:
+    """가게명 추출. og:title 메타(가장 안정적) 우선 → title → 화면 요소.
+    섹션 헤딩('AI 브리핑' 등)이나 '네이버' 포함 값은 배제한다.
+    (네이버가 span.GHAhO 같은 난독 클래스를 자주 바꿔 화면 셀렉터만으론 불안정하므로 메타 우선.)"""
+    async def _meta():
+        return await page.locator("meta[property='og:title']").first.get_attribute("content", timeout=1500)
+    for getter in (_meta, page.title):
+        try:
+            name = _clean_store(await getter())
+            if name and name != "AI 브리핑" and "네이버" not in name:
+                return name
+        except Exception:
+            pass
+    for sel in ("span.GHAhO", "#_title span", "h2"):    # 최후 폴백(섹션명 배제)
+        try:
+            t = (await page.locator(sel).first.inner_text(timeout=1200)).strip().splitlines()[0]
+            if t and t != "AI 브리핑" and not t.startswith("AI "):
+                return t
+        except Exception:
+            pass
+    return ""
+
+
+async def _new_page(p, headful=False, viewport=None, device_scale_factor=None, profile=None):
+    """공통 브라우저 컨텍스트(스텔스 + 프로필 지문) → (browser, ctx, page).
+    profile: name 문자열 / dict / None(랜덤). UA·client-hint·platform·viewport 를 한 세트로 적용.
+    viewport·device_scale_factor 인자를 명시하면 프로필 값보다 우선(사진 크롤 등 해상도 고정용)."""
+    pr = pick_profile(profile)
+    browser = await p.chromium.launch(
+        headless=not headful,
+        args=["--disable-blink-features=AutomationControlled", "--no-sandbox"])
+    headers = {"Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9"}
+    if pr.get("client_hints"):
+        headers.update(pr["client_hints"])
+    else:
+        # Safari 프로필: Chromium 이 기본으로 흘리는 sec-ch-ua(…HeadlessChrome…) 를 빈 값으로 덮어
+        #   'Safari UA + Chromium 힌트' 모순 지문을 차단(실제 Safari 는 이 헤더들을 안 보냄).
+        headers.update({"sec-ch-ua": "", "sec-ch-ua-mobile": "", "sec-ch-ua-platform": ""})
+    kwargs = dict(user_agent=pr["ua"], locale="ko-KR",
+                  viewport=viewport or pr.get("viewport") or {"width": 414, "height": 896},
+                  extra_http_headers=headers)
+    dsf = device_scale_factor or pr.get("dsf")
+    if dsf:
+        kwargs["device_scale_factor"] = dsf
+    ctx = await browser.new_context(**kwargs)
+    await ctx.add_init_script(_stealth_script(pr.get("platform", "iPhone")))
+    page = await ctx.new_page()
+    return browser, ctx, page
+
+
+# ============================== 브리핑 (이름 · 업종타입 · AI요약) ==============================
+
+# AI 브리핑은 DOM 스크래핑이 아니라 네이버 플레이스가 진입 직후 쏘는 GraphQL(getAiBriefing) 응답에서
+#   구조화된 형태로 온다: data.aiBriefing.textSummaries[].sentence. DOM 렌더/스크롤 타이밍에 의존하는
+#   기존 방식(_EXTRACT_JS)은 (a) '상단 1줄 요약'과 '하단 상세 브리핑'을 혼동하고, (b) 브리핑이 있어도
+#   상단 '요약 티저'가 없는 업체를 놓치는 취약점이 있어, 응답 자체를 가로채는 방식으로 대체했다.
+
+# getAiBriefing 배치 GraphQL 응답의 인트로(preamble) 문장 — 마케팅 소재론 불필요하므로 버린다.
+_BRIEFING_INTRO_RE = re.compile(
+    r"(리뷰[를에]?\s*(바탕|기반|활용))|요약(했|해|합|하면)|정리한\s*(정보|내용)|다음과\s*같습니다")
+
+
+def _is_ai_briefing_response(resp):
+    """이 응답이 getAiBriefing 오퍼레이션을 포함한 GraphQL 배치 응답인가."""
+    if "graphql" not in resp.url:
+        return False
+    req = resp.request
+    if req.method != "POST":
+        return False
+    return "getAiBriefing" in (req.post_data or "")
+
+
+def _parse_ai_briefing(txt):
+    """getAiBriefing 배치 응답(JSON 문자열) 파싱.
+    반환:
+      [불릿...] — aiBriefing.textSummaries 에 내용 있음(브리핑 존재). 인트로 문장·'객실 정보:' 류
+                  라벨 제거 + <b> 태그 제거 + 중복 제거까지 마친 마케팅용 불릿.
+      []        — aiBriefing 필드는 있으나 null/빈 내용(브리핑 없는 업체) → 확정적 '없음'.
+      None      — 배치에 aiBriefing 필드 자체가 없음(무관한 배치/파싱 실패) → 판정 불가(대기 계속)."""
+    try:
+        batch = json.loads(txt)
+    except Exception:
+        return None
+    if not isinstance(batch, list):
+        batch = [batch]
+    for item in batch:
+        data = (item or {}).get("data") or {}
+        if "aiBriefing" not in data:
+            continue
+        ai = data.get("aiBriefing") or {}
+        summaries = ai.get("textSummaries") or []
+        out, seen = [], set()
+        for ts in summaries:
+            s = re.sub(r"</?b>", "", (ts.get("sentence") or "")).strip()
+            if not s or _BRIEFING_INTRO_RE.search(s):
+                continue                                    # 빈 문장·인트로(preamble) 제외
+            s = re.sub(r"^[가-힣A-Za-z ]{1,12}:\s*", "", s)  # '객실 정보: ' 류 라벨 제거
+            s = re.sub(r"\s+", " ", s).strip()
+            if s and s not in seen:
+                seen.add(s); out.append(s)
+        return out                                          # 내용 있으면 [불릿...], 없으면 []
+    return None
+
+
+AI_BRIEFING_TIMEOUT = 18     # getAiBriefing 응답 대기(초). 정상은 ~6s, 이 안에 안 오면 스로틀/지연으로 본다.
+AI_BRIEFING_RETRIES = 2      # 응답이 끝내 안 올 때(kind='timeout') 새 세션으로 재시도할 횟수.
+AI_BRIEFING_RETRY_DELAY = 4  # 재시도 전 대기(초) — 연속 타격으로 스로틀이 굳는 걸 늦춘다.
+
+
+async def _fetch(url, headful=False):
+    """봇벽 차단 시 프로필을 바꿔가며 재시도(_with_profile_retry). 추가로, getAiBriefing 응답이
+    끝내 안 오면(kind='timeout', 스로틀/지연 추정) 새 세션으로 최대 AI_BRIEFING_RETRIES 회 재시도한다.
+    반환은 공개 API 형식인 3-튜플 (store, bullets, cat) — 내부 kind 는 여기서 소비.
+      kind='briefing' → 브리핑 확보(bullets 채움)
+      kind='none'     → 브리핑 없는 업체 확정(bullets=None → 호출부가 리뷰 폴백)
+      kind='timeout'  → 응답 보류(재시도 가치 있음); 소진 시 bullets=None(→ 리뷰 폴백)."""
+    last_store, last_cat = None, None
+    for i in range(AI_BRIEFING_RETRIES + 1):
+        store, bullets, cat, kind = await _with_profile_retry(
+            lambda pr: _fetch_once(url, pr, headful=headful), label="브리핑 ")
+        last_store, last_cat = store, cat
+        if kind in ("briefing", "none"):
+            return store, bullets, cat          # 있음/없음 확정 → 재시도 무의미
+        # kind == 'timeout': getAiBriefing 응답이 안 옴 → 새 세션 재시도
+        if i < AI_BRIEFING_RETRIES:
+            print(f"■ '{store or '이 가게'}' AI 브리핑 응답 지연(스로틀 추정) → "
+                  f"{AI_BRIEFING_RETRY_DELAY}s 후 새 세션 재시도 ({i + 1}/{AI_BRIEFING_RETRIES})...")
+            await asyncio.sleep(AI_BRIEFING_RETRY_DELAY)
+    return last_store, None, last_cat           # 재시도 소진 → 리뷰 폴백
+
+
+async def _fetch_once(url, profile, headful=False):
+    """네이버 플레이스 진입 → getAiBriefing GraphQL 응답을 가로채 브리핑을 파싱.
+    반환 4-튜플 (store, bullets, cat, kind):
+      kind='briefing' → bullets=[불릿...]  (브리핑 존재)
+      kind='none'     → bullets=None       (aiBriefing null/빈 = 브리핑 없는 업체)
+      kind='timeout'  → bullets=None       (응답이 AI_BRIEFING_TIMEOUT 내 안 옴 = 스로틀/지연)."""
+    async with async_playwright() as p:
+        browser, ctx, page = await _new_page(p, headful=headful, profile=profile)
+
+        # getAiBriefing 응답을 진입 전에 미리 리스닝(진입 직후 발사되므로 놓치지 않게).
+        #   parsed: [불릿...] 또는 [](없음 확정) 이면 done, None(무관/파싱실패)이면 계속 대기.
+        captured = {"bullets": None}
+        done = asyncio.Event()
+
+        async def on_response(resp):
+            if done.is_set() or not _is_ai_briefing_response(resp):
+                return
+            try:
+                txt = await resp.text()
+            except Exception:
+                return                                  # 응답 바디를 못 읽음(경합 등) → 무시
+            parsed = _parse_ai_briefing(txt)
+            if parsed is None:
+                return                                  # aiBriefing 필드 없는 배치 → 계속 대기
+            captured["bullets"] = parsed                # [불릿...] 또는 [](없음) → 확정
+            done.set()
+
+        page.on("response", lambda r: asyncio.ensure_future(on_response(r)))
+
+        try:
+            cat, _pid = await _resolve_place_home(page, url)
+        except NaverBlockedError:
+            await browser.close()
+            raise                                       # 봇벽 → 프로필 전환 재시도(_with_profile_retry)
+        except Exception:
+            # 단축링크가 끝내 안 풀림(about:blank 등, 대개 일시적 스로틀) → 예외로 죽이지 말고
+            #   timeout 으로 돌려 새 세션 재시도 대상이 되게 한다(소진 시 None → 호출부 리뷰 폴백).
+            await browser.close()
+            return None, None, None, "timeout"
+
+        store = await _store_name(page)
+        try:
+            await _check_blocked(page)
+        except Exception:
+            await browser.close()
+            raise
+
+        # getAiBriefing 응답을 기다린다(스크롤 불필요 — 진입 직후 XHR 로 발사됨).
+        got = True
+        try:
+            await asyncio.wait_for(done.wait(), timeout=AI_BRIEFING_TIMEOUT)
+        except asyncio.TimeoutError:
+            got = False
+
+        await browser.close()
+
+    if not got:
+        return store, None, cat, "timeout"              # 응답 보류 → 재시도 대상
+    bullets = captured["bullets"]
+    if not bullets:                                     # [] = aiBriefing null/빈 → 브리핑 없음
+        return store, None, cat, "none"
+    return store, bullets, cat, "briefing"
+
+
+def fetch_briefing(url, headful=False):
+    """동기 진입점. (가게이름, [불릿...], 업종타입) 반환.
+    업종타입 = 링크의 플레이스 타입(restaurant/accommodation/hairshop…). 브리핑 없으면 불릿이 None.
+    ※ animation 처럼 업종이 필요 없는 형식은 3번째 값을 그냥 무시하면 된다."""
+    return asyncio.run(_fetch(url, headful=headful))
+
+
+# ============================== 리뷰 크롤링 (브리핑 없을 때 폴백) ==============================
+
+# 방문자 리뷰 '본문' 셀렉터. 네이버가 난독 클래스(pui__…)를 자주 바꾸므로 우선순위대로 시도해
+#   '충분히(3개+) 잡히는 첫 셀렉터'를 쓴다. ★ 최다매칭이 아님 — 작성자/메타 링크(a.pui__GStJHb 등)가
+#   더 많이 잡혀서 그걸 고르면 후기가 아니라 '작성자 이름·리뷰수'가 수집되는 문제가 있었다.
+#   리뷰 본문 전용 클래스(.pui__vn15t2)를 최우선으로 둔다.
+_REVIEW_JS = r"""() => {
+    const SELS = ['.pui__vn15t2', 'a.pui__xtsQN-', 'div.pui__vn15t2', 'span.pui__gfuUIT'];
+    const clean = s => (s || '').replace(/\s*더보기\s*$/,'').replace(/\s+/g,' ').trim();
+    for (const sel of SELS) {
+        let els;
+        try { els = [...document.querySelectorAll(sel)]; } catch (e) { continue; }
+        const texts = els.map(e => clean(e.innerText))
+            .filter(t => t.length >= 8 && /[가-힣]/.test(t));
+        if (texts.length >= 3) return texts;
+    }
+    return [];
+}"""
+
+
+async def _fetch_reviews(url, max_reviews=30, headful=False):
+    """봇벽 차단 시 프로필을 바꿔가며 재시도(최대 MAX_BLOCK_RETRIES 회)."""
+    return await _with_profile_retry(
+        lambda pr: _fetch_reviews_once(url, pr, max_reviews=max_reviews, headful=headful),
+        label="리뷰 ")
+
+
+async def _fetch_reviews_once(url, profile, max_reviews=30, headful=False):
+    """방문자 리뷰 탭에서 '더보기'를 모두 펼쳐 리뷰 본문을 수집. (가게이름, [리뷰문장…]) 반환."""
+    async with async_playwright() as p:
+        browser, ctx, page = await _new_page(p, headful=headful, profile=profile)
+
+        try:
+            cat, pid = await _resolve_place_home(page, url)
+        except Exception:
+            await browser.close()
+            raise
+        store = await _store_name(page)
+        try:
+            await _check_blocked(page)
+        except Exception:
+            await browser.close()
+            raise
+
+        # 방문자 리뷰 탭으로 이동(구조에 따라 /review/visitor 또는 /review)
+        reviews, seen = [], set()
+        for tab in ("review/visitor", "review"):
+            try:
+                resp = await page.goto(f"https://m.place.naver.com/{cat}/{pid}/{tab}",
+                                       wait_until="domcontentloaded", timeout=25000)
+            except Exception:
+                continue
+            if resp and resp.status >= 400:
+                continue
+            await page.wait_for_timeout(2200)
+
+            # 스크롤로 리뷰를 더 로드하면서, 매 라운드 '더보기'를 눌러 본문을 전부 펼친 뒤 수집.
+            stagnant = 0
+            for _ in range(16):
+                # ★ 리뷰 '본문(.pui__vn15t2)' 안의 더보기만 클릭한다.
+                #   페이지 전체의 '더보기'를 무차별 클릭하면 사진/방문정보 더보기가 눌려
+                #   리뷰 목록이 통째로 사라지는(0개 수집) 문제가 있었다 → 본문 내부로 한정.
+                try:
+                    bodies = page.locator(".pui__vn15t2")
+                    bn = await bodies.count()
+                    for i in range(bn):
+                        mb = bodies.nth(i).locator(
+                            "xpath=.//*[normalize-space(text())='더보기']")
+                        if await mb.count():
+                            try:
+                                await mb.first.click(timeout=400)
+                            except Exception:
+                                pass
+                except Exception:
+                    pass
+                await page.wait_for_timeout(400)
+
+                for t in await page.evaluate(_REVIEW_JS):
+                    if t not in seen:
+                        seen.add(t); reviews.append(t)
+
+                if len(reviews) >= max_reviews:
+                    break
+                before = len(reviews)
+                # 무한스크롤 트리거: 문서 맨 아래로 점프 + 휠 + 대기(리뷰 추가 로드 유발)
+                try:
+                    await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
+                except Exception:
+                    pass
+                await page.mouse.wheel(0, 3200)
+                await page.wait_for_timeout(1100)
+                stagnant = stagnant + 1 if len(reviews) == before else 0
+                if stagnant >= 4:            # 4라운드 연속 새 리뷰 없음 → 끝까지 봤다고 판단
+                    break
+
+            if reviews:                       # 이 탭에서 뭔가 건졌으면 다른 탭은 시도 안 함
+                break
+
+        await browser.close()
+    return store, reviews[:max_reviews]
+
+
+def fetch_reviews(url, max_reviews=30, headful=False):
+    """동기 진입점. 방문자 리뷰 본문을 '더보기'까지 펼쳐 최대 max_reviews 개 수집. (가게이름, [리뷰…])."""
+    return asyncio.run(_fetch_reviews(url, max_reviews=max_reviews, headful=headful))
+
+
+_REVIEW_SUMMARY_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "bullets": {"type": "array", "items": {"type": "string"},
+                    "description": "가게 홍보 소재로 쓸 핵심 특징 불릿(각 한 문장)"},
+    },
+    "required": ["bullets"],
+}
+
+
+def summarize_reviews(client, store, reviews, model="gemini-2.5-flash", n=4):
+    """방문자 리뷰들을 Gemini 로 요약해 '브리핑 대체' 불릿 리스트로 반환(실패 시 빈 리스트).
+    AI 브리핑이 없는 가게에서, 브리핑과 같은 형식(짧은 특징 문장들)을 만들어 나레이션 근거로 쓴다."""
+    reviews = [r for r in reviews if r][:40]
+    if not reviews:
+        return []
+    joined = "\n".join(f"- {r}" for r in reviews)
+    sname = store or "이 가게"
+    prompt = (
+        f"다음은 '{sname}'를 방문한 손님들이 남긴 실제 리뷰 모음이다.\n"
+        f"이 리뷰들을 종합해서, 가게를 홍보 영상 소재로 쓸 수 있도록 핵심 특징을 "
+        f"{n}개의 짧은 불릿으로 요약하라.\n"
+        f"- ★ 첫 번째 불릿은 반드시 가게 이름 '{sname}'(으)로 시작해, 이 가게가 어떤 곳/무슨 메뉴인지 "
+        f"한 문장으로 소개하라. (예: '{sname}은(는) …가 유명한 …맛집입니다.')\n"
+        f"- 나머지 불릿에도 맥락이 필요하면 '{sname}'을(를) 자연스럽게 써도 된다. 절대 'OO식당' 같은 "
+        "익명 표현으로 바꾸지 마라 — 반드시 실제 상호를 쓴다.\n"
+        "- 각 불릿은 한 문장. 메뉴/맛/분위기/서비스/특징 위주로.\n"
+        "- 여러 리뷰에서 반복되는 공통점을 우선. 한두 명만 말한 지엽적 내용은 제외.\n"
+        "- 리뷰에 없는 사실을 지어내지 마라(과장·거짓 금지).\n\n"
+        f"[리뷰]\n{joined}"
+    )
+    try:
+        resp = client.models.generate_content(
+            model=model, contents=prompt,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.4, response_mime_type="application/json",
+                response_schema=_REVIEW_SUMMARY_SCHEMA),
+        )
+        out, seen = [], set()
+        for b in json.loads(resp.text).get("bullets", []):
+            b = re.sub(r"\s+", " ", str(b)).strip()
+            if b and b not in seen:
+                seen.add(b); out.append(b)
+        return out
+    except Exception:
+        return []
+
+
+# ============================== 사진 (크롤 + Gemini 비전 선별, 인물 제외) ==============================
+
+# 공식 대표사진 CDN(업체 등록)만 후보로 사용.
+#   손님 리뷰 사진(pup-review-*)은 저작권/초상권이 '리뷰 작성자 개인'에게 있어
+#   가게 동의만으론 광고 영상에 쓸 수 없으므로 제외한다.
+# 공식 대표사진이 오는 호스트(둘 다 '업체가 직접 등록'한 사진이라 광고 사용 가능):
+#   · ldb-phinf          : 음식점/일반 업체가 등록한 공식 대표사진
+#   · naverbooking-phinf : 네이버 '예약'형 숙소(펜션·게하·글램핑)의 공식 객실 사진
+#     → 예약 숙소는 ldb 대신 이쪽으로 온다 (이게 'accommodation 사진 0장'의 원인이었음)
+#   손님 리뷰 사진(pup-review-*)은 초상권 문제로 의도적 제외.
+OFFICIAL_HOST = "ldb-phinf.pstatic.net"
+BOOKING_HOST = "naverbooking-phinf.pstatic.net"
+REVIEW_HOST = "pup-review-phinf.pstatic.net"   # (참고: 의도적으로 후보에서 제외)
+CAND_HOSTS = (OFFICIAL_HOST, BOOKING_HOST)
+
+
+def _underlying(url: str) -> str:
+    """search.pstatic.net/common?...&src=<진짜URL> 프록시면 src 를 풀어서 반환."""
+    m = re.search(r"[?&]src=([^&]+)", url)
+    if m:
+        return unquote(m.group(1))
+    return url
+
+
+async def crawl_and_download(url, dst_dir, max_candidates=14, headful=False):
+    """사진 탭 → 공식 대표사진을 dst_dir 에 내려받고 (가게이름, [경로]) 반환."""
+    dst_dir = Path(dst_dir)
+    dst_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    seen, seen_tab, store = [], [], ""
+    cur = {"label": "업체"}                 # 현재 보고 있는 사진탭 카테고리(응답에 태깅)
+
+    async with async_playwright() as p:
+        browser, ctx, page = await _new_page(p, headful=headful)
+
+        def on_resp(resp):
+            u = resp.url
+            if "phinf.pstatic.net" in u or "search.pstatic.net/common" in u:
+                seen.append(u); seen_tab.append(cur["label"])
+        page.on("response", on_resp)
+
+        # 링크 → place id → 사진 탭
+        await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
+        await page.wait_for_timeout(2000)
+        cat, pid = extract_place(page.url)
+        if not pid:
+            await browser.close()
+            raise RuntimeError("place id 를 못 찾음.")
+        store = await _store_name(page)
+
+        await page.goto(f"https://m.place.naver.com/{cat}/{pid}/photo",
+                        wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
+        await page.wait_for_timeout(2000)
+
+        # [핵심] 사진탭 상단 카테고리 탭(업체/내부/음식·음료/외부/풍경...)을 돌며 로드.
+        #   기본 '업체' 탭엔 대표사진 몇 장뿐 → 다른 탭을 눌러야 음식·음료(와인 등)·내부가 나온다.
+        #   (세션이 길면 헤드리스 브라우저가 불안정해지므로 탭 수·스크롤을 적당히 제한)
+        try:
+            chips = [c.strip() for c in await page.locator("a.sbkBy").all_inner_texts()]
+        except Exception:
+            chips = []
+        targets = [c for c in chips if c and c != "클립"][:6] or [None]   # 클립(영상)은 제외
+        for label in targets:
+            cur["label"] = label or "업체"        # 이 탭에서 로드되는 사진을 이 라벨로 태깅
+            try:
+                if label is not None:
+                    await page.locator("a.sbkBy", has_text=label).first.click(timeout=3000)
+                    await page.wait_for_timeout(900)
+                for _ in range(5):               # 각 탭에서 스크롤하며 lazy 로드 유발
+                    await page.mouse.wheel(0, 2500)
+                    await page.wait_for_timeout(300)
+            except Exception:
+                break                            # 연결 끊기면 모은 만큼으로 진행
+            await page.wait_for_timeout(300)
+
+        # 후보 = 탭(업체/내부/음식·음료/외부…)을 '고루 섞어' 뽑는다.
+        #   앞에서 N장만 자르면 먼저 로드된 업체(food) 탭이 다 차지해 내부/외부가 잘린다
+        #   → 탭별로 모은 뒤 라운드로빈으로 채워 다양성을 강제한다. 각 탭 안에선 공식 먼저.
+        tab_imgs, bases = {}, set()           # tab -> [(host, base)…]
+        official_n = 0
+        for u, tab in zip(seen, seen_tab):
+            real = _underlying(u)
+            host = urlparse(real).netloc
+            if host not in CAND_HOSTS:        # 공식 대표사진(ldb-phinf)만 통과
+                continue
+            if "icon" in real or "profile" in real:
+                continue
+            base = real.split("?")[0]
+            if base in bases:
+                continue
+            bases.add(base)
+            tab_imgs.setdefault(tab, []).append((host, base))
+            official_n += 1
+        # 메뉴판·동영상 탭은 광고컷으로 약하므로 뒤로 미룬다
+        def _tab_rank(t):
+            return 1 if (t and ("메뉴" in t or "동영상" in t)) else 0
+        order = sorted(tab_imgs.keys(), key=_tab_rank)
+        candidates, ptr = [], {t: 0 for t in order}
+        while len(candidates) < max_candidates and any(ptr[t] < len(tab_imgs[t]) for t in order):
+            for t in order:
+                if ptr[t] < len(tab_imgs[t]):
+                    candidates.append(tab_imgs[t][ptr[t]][1]); ptr[t] += 1
+                    if len(candidates) >= max_candidates:
+                        break
+        tabsum = ", ".join(f"{t}:{len(v)}" for t, v in tab_imgs.items())
+        print(f"■ 사진 후보 {len(candidates)}장 (공식 {official_n}, "
+              f"전체 응답 {len(seen)}) / 탭별 [{tabsum}]")
+        # [진단] 후보 0인데 응답은 많을 때, 실제로 어떤 CDN 호스트에서 왔는지 확인용.
+        #   여기에 CAND_HOSTS 가 아닌 호스트가 잡히면 (리뷰/블로그 아닌 한) 추가하면 된다.
+        if official_n == 0 and seen:
+            from collections import Counter
+            hosts = Counter(urlparse(_underlying(u)).netloc for u in seen)
+            print("   [진단] 응답 호스트별: "
+                  + ", ".join(f"{h}:{c}" for h, c in hosts.most_common()))
+
+        # 1차: 브라우저 컨텍스트로 다운로드(쿠키/헤더 유지). 연결 끊기면 남은 건 httpx 폴백.
+        paths, got = [], set()
+        for i, u in enumerate(candidates, 1):
+            try:
+                r = await ctx.request.get(u, timeout=15000)
+                if not r.ok:
+                    continue
+                data = await r.body()
+                if len(data) < 3000:            # 너무 작으면 깨진/아이콘
+                    continue
+                fp = dst_dir / f"cand{i:02d}.jpg"
+                fp.write_bytes(data)
+                paths.append(fp); got.add(i)
+            except Exception:
+                break                            # 연결이 죽었을 가능성 → 폴백으로
+        try:
+            await browser.close()
+        except Exception:
+            pass
+
+    # 2차(폴백): 1차에서 못 받은 후보를 httpx 로 직접 다운로드 (공개 CDN, Referer 헤더로 차단 회피)
+    missing = [(i, u) for i, u in enumerate(candidates, 1) if i not in got]
+    if missing:
+        hdr = {"User-Agent": MOBILE_UA, "Referer": "https://m.place.naver.com/"}
+        with httpx.Client(headers=hdr, timeout=15, follow_redirects=True) as hc:
+            for i, u in missing:
+                try:
+                    rr = hc.get(u)
+                    if rr.status_code == 200 and len(rr.content) >= 3000:
+                        fp = dst_dir / f"cand{i:02d}.jpg"
+                        fp.write_bytes(rr.content); paths.append(fp)
+                except Exception:
+                    continue
+    paths.sort()
+    print(f"■ 다운로드 {len(paths)}장 → {dst_dir}")
+    return store, paths
+
+
+# 비전 채점 스키마 — has_person 포함(인물 제외 판정용).
+_SCORE_SCHEMA = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "scores": {
+            "type": "array",
+            "items": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "index": {"type": "integer"},
+                    "category": {"type": "string",
+                                 "enum": ["food", "interior", "exterior", "menu", "drink", "other"]},
+                    "subject": {"type": "string"},         # 핵심 피사체 한두 단어(다양성 판단용)
+                    "quality": {"type": "integer"},        # 1~10
+                    "good_for_ad": {"type": "boolean"},
+                    "has_person": {"type": "boolean"},     # 사람(전신/일부/뒷모습 포함)이 보이면 true
+                },
+                "required": ["index", "category", "subject", "quality", "good_for_ad", "has_person"],
+            },
+        }
+    },
+    "required": ["scores"],
+}
+
+
+def vision_score(client, paths, cap=16):
+    """각 사진을 Gemini 비전으로 채점. [{index,category,subject,quality,good_for_ad,has_person}] 반환."""
+    paths = paths[:cap]
+    parts = [types.Part.from_text(text=(
+        "다음 사진들은 한 음식점의 사진이다. 각 사진을 평가하라.\n"
+        "- category: food(음식)/drink(음료)/interior(내부)/exterior(외부/간판)/menu(메뉴판)/other\n"
+        "- subject: 핵심 피사체를 한두 단어로(예: 구운고기, 랍스터, 스테이크, 와인, 파스타, 수영장야경, 실내홀, 외관).\n"
+        "  ★ 거의 같은 피사체면 같은 단어로 통일하라(예: 그릴에 구운 고기 사진 여러 장은 전부 '구운고기').\n"
+        "    이 값으로 비슷한 사진을 묶어 다양하게 고른다.\n"
+        "- quality: 광고 영상에 쓸 만큼 잘 나왔는지 1~10 (선명·밝기·구도·먹음직스러움). 흐리거나 어둡거나 잘리면 낮게.\n"
+        "- has_person: 사진 안에 사람이 조금이라도 보이면 true (얼굴·전신·일부·뒷모습·손 등 무엇이든).\n"
+        "  사람이 전혀 없는 빈 공간/음식/사물 사진만 false.\n"
+        "- good_for_ad: 가게 홍보 컷으로 바로 써도 좋은가(true/false).\n"
+        "  ★ 다음은 무조건 category='other', good_for_ad=false, quality 1~3 으로:\n"
+        "    · 로고/브랜드 글자/간판 텍스트만 큰 이미지\n"
+        "    · 메뉴판·가격표·영수증 등 글자 위주 이미지\n"
+        "    · 사람이 보이는 사진(초상권 문제 — 사람 없는 컷이 많으니 사람 있으면 제외), 텍스트 그래픽/포스터만 있는 이미지\n"
+        "  즉 '음식·음료·매장 공간'이 또렷하게 보이고 사람이 없는 사진만 good_for_ad=true.\n"
+        "각 사진 바로 앞에 [사진 N] 표시가 있다. 그 N 을 index 로.")), ]
+    for i, p in enumerate(paths):
+        parts.append(types.Part.from_text(text=f"[사진 {i}]"))
+        parts.append(types.Part.from_bytes(data=Path(p).read_bytes(), mime_type="image/jpeg"))
+    resp = client.models.generate_content(
+        model=VISION_MODEL, contents=parts,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            temperature=0.2, response_mime_type="application/json",
+            response_schema=_SCORE_SCHEMA),
+    )
+    return json.loads(resp.text).get("scores", [])
+
+
+BAD_CATS = {"menu", "other"}
+
+
+def _dhash(path, size=8):
+    """차이 해시(dHash, 64bit). 시각적으로 비슷한 사진끼리는 해밍거리가 작다.
+    (같은 그릴/같은 수영장뷰처럼 '거의 같은 그림'을 잡아내 중복 선택을 막는 용도.)"""
+    try:
+        img = Image.open(path).convert("L").resize((size + 1, size), Image.LANCZOS)
+        px = list(img.getdata())
+        bits = 0
+        for r in range(size):
+            row = px[r * (size + 1):(r + 1) * (size + 1)]
+            for c in range(size):
+                bits = (bits << 1) | (1 if row[c] < row[c + 1] else 0)
+        return bits
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def _ham(a, b):
+    if a is None or b is None:
+        return 999
+    return bin(a ^ b).count("1")
+
+
+def too_similar(path, others, thresh=8):
+    """path 의 차이해시(dHash)가 others(이미지 경로 리스트) 중 어느 것과든 해밍거리 <= thresh 면 True.
+    = 시각적으로 '거의 같은 그림'. 사진/클립이 서로 너무 비슷하게 뽑히는 걸 막는 데 쓴다(중복 방지)."""
+    h = _dhash(path)
+    if h is None:
+        return False
+    return any(_ham(h, _dhash(o)) <= thresh for o in others)
+
+
+def _subj(s):
+    """다양성 판단 키: 피사체(subject) 우선, 없으면 종류(category)."""
+    return (s.get("subject") or s.get("category") or "other").strip().lower()
+
+
+def _ngrams(s, k=2):
+    s = s.replace(" ", "")
+    return {s[i:i + k] for i in range(len(s) - k + 1)} or {s}
+
+
+def _sim_subj(a, b):
+    """두 피사체가 사실상 같은 종류인가(예: '구운고기' vs '구운고기새우' → True)."""
+    if not a or not b:
+        return False
+    if a in b or b in a:
+        return True
+    return bool(_ngrams(a) & _ngrams(b))      # 2글자 조각이 하나라도 겹치면 비슷
+
+
+def pick_best(paths, scores, n=4, per_cat=2, dup_thresh=8, exclude_person=True):
+    """채점 결과로 '종류·피사체 안 겹치게 잘 나온' N장 선택 → 경로 리스트.
+
+    비전 모델이 피사체를 너무 잘게 쪼개는 경우가 있어(구운고기/구운고기새우/문어새우 …
+    전부 사실상 '그릴 음식') 단순 피사체 분산만으론 비슷한 그림이 몰린다. 그래서:
+      1차) 종류(category) 우선 분산 + 피사체 비유사 — 최대한 다른 종류·다른 피사체로.
+      2차) 같은 종류 2번째 허용하되 '비유사 피사체'만(그릴 다음엔 디저트 같은 식).
+      3차) 그래도 모자라면 피사체 유사 허용(동일사진 hash 만 제외).
+      4차) 최후: 동일사진만 피해 채움.
+    로고/메뉴판/텍스트(other·menu, good_for_ad=false)는 후보에서 제외.
+    ★ exclude_person=True(기본): 사람이 보이는 사진은 초상권 문제로 끝까지 제외.
+    """
+    by_idx = {s["index"]: s for s in scores if 0 <= s.get("index", -1) < len(paths)}
+    ranked = sorted(by_idx.values(),
+                    key=lambda s: (s.get("good_for_ad", False), s.get("quality", 0)),
+                    reverse=True)
+    usable = [s for s in ranked
+              if s.get("good_for_ad") and s.get("category") not in BAD_CATS
+              and not (exclude_person and s.get("has_person"))]   # 인물 제외(초상권)
+
+    hashes = {paths[s["index"]]: _dhash(paths[s["index"]]) for s in ranked}
+    chosen, chosen_h, chosen_subj, cat_cnt = [], [], [], {}
+
+    def is_dup(p):
+        h = hashes.get(p)
+        return any(_ham(h, ch) <= dup_thresh for ch in chosen_h)
+
+    def take(s):
+        p = paths[s["index"]]
+        chosen.append(p); chosen_h.append(hashes.get(p)); chosen_subj.append(_subj(s))
+        c = s.get("category", "other"); cat_cnt[c] = cat_cnt.get(c, 0) + 1
+
+    def fits(s, new_cat, distinct_subj, respect_cap):
+        p = paths[s["index"]]; c = s.get("category", "other")
+        if p in chosen or is_dup(p):
+            return False
+        if respect_cap and cat_cnt.get(c, 0) >= per_cat:
+            return False
+        if new_cat and cat_cnt.get(c, 0) >= 1:
+            return False
+        if distinct_subj and any(_sim_subj(_subj(s), cs) for cs in chosen_subj):
+            return False
+        return True
+
+    # (카테고리상한, 새카테고리우선, 피사체비유사) 단계적 완화.
+    #   3단계: 한 카테고리로 쏠린 가게(전부 food 등)는 상한을 풀되 '피사체 다양성'은 끝까지 지킨다.
+    #          → 한정식집처럼 다 음식이어도 돌솥밥/불고기/생선구이/전… 서로 다른 걸 고른다.
+    for new_cat, distinct, cap in [
+            (True, True, True), (False, True, True),
+            (False, True, False), (False, False, False)]:
+        for s in usable:
+            if len(chosen) >= n:
+                break
+            if fits(s, new_cat, distinct, cap):
+                take(s)
+        if len(chosen) >= n:
+            break
+    # 최후: 동일사진만 피해 나머지로 채움 (단, exclude_person 이면 사람 있는 사진은 끝까지 제외)
+    if len(chosen) < n:
+        for s in ranked:
+            if len(chosen) >= n:
+                break
+            if exclude_person and s.get("has_person"):
+                continue
+            p = paths[s["index"]]
+            if p not in chosen and not is_dup(p):
+                chosen.append(p); chosen_h.append(hashes.get(p)); chosen_subj.append(_subj(s))
+    if chosen_subj:
+        print(f"   선별 피사체: {', '.join(chosen_subj)}")
+    return chosen
+
+
+def fetch_and_select(url, out_dir, n=4, client=None, max_candidates=16,
+                     headful=False, exclude_person=True):
+    """전체 파이프라인: 크롤링 → (있으면)비전 선별 → out_dir 에 photoNN.jpg 저장.
+
+    반환 (가게이름, [최종 사진 경로]). client 없으면 비전 없이 앞에서 N장.
+    exclude_person=True(기본): 인물 사진 제외(초상권). 셋(animation/narration/kakao) 다 기본 적용.
+    """
+    out_dir = Path(out_dir)
+    tmp = out_dir / "_cand"
+    if tmp.exists():
+        shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+    store, cand = asyncio.run(crawl_and_download(url, tmp, max_candidates, headful))
+    if not cand:
+        shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+        return store, []
+
+    if client is not None and len(cand) > n:
+        try:
+            scores = vision_score(client, cand)
+            chosen = pick_best(cand, scores, n=n, exclude_person=exclude_person)
+            print(f"■ 비전 선별: {len(cand)}장 → {len(chosen)}장")
+        except Exception as e:
+            print(f"   (비전 선별 실패 → 앞에서 {n}장: {type(e).__name__})")
+            chosen = cand[:n]
+    else:
+        chosen = cand[:n]
+
+    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    finals = []
+    for i, src in enumerate(chosen, 1):
+        dst = out_dir / f"photo{i:02d}.jpg"
+        shutil.copyfile(src, dst)
+        finals.append(dst)
+    shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
+    return store, finals
+

main.py

@@ -28,8 +28,9 @@ from app.social.api.routers.v1.internal import router as social_internal_router
 from app.comment.api.routers.v1.comment import router as comment_router
 from app.video.api.routers.internal.reactions import router as video_internal_router
 from app.credit.api.routers.v1.credit import router as credit_router
+from app.ssulbox.api.routers.v1.content import router as ssulbox_router
 from app.utils.cors import CustomCORSMiddleware
-from config import prj_settings
+from config import prj_settings, ssulbox_settings
 
 tags_metadata = [
     {
@@ -290,6 +291,31 @@ tags_metadata = [
 1. 사용자의 Instagram 계정이 연동되어 있어야 합니다 (Social Account API 참조)
 2. task_id에 해당하는 비디오가 생성 완료 상태(result_movie_url 존재)여야 합니다
 3. 업로드 성공 시 Instagram media_id와 permalink 반환
+""",
+    },
+    {
+        "name": "Ssulbox",
+        "description": """
+**썰박스** - 병맛 역사 썰툰 마케팅 쇼츠 생성
+
+네이버 지도 링크나 업장명만 넣으면 4개 시나리오(조선왕·삼국지·그리스로마신화·오디세이)
+중 하나로 대본 → 그림 → 목소리 → 영상을 자동 생성합니다.
+
+**인증: 필요** - `Authorization: Bearer {access_token}` 헤더 필수
+
+## 생성 흐름
+
+1. `GET /ssul/search/place` - 업장 검색 (place_url 획득)
+2. `POST /ssul/create` - 생성 요청. **이 시점에 크레딧 1이 선차감됩니다**
+3. `GET /ssul/tasks/{id}` - 3초 간격 폴링 (step 0~4)
+4. 완료 시 `video_url` 반환. 실패 시 크레딧 자동 환불
+
+## ADO2 영상과의 차이
+
+- ADO2: 크롤링 → 가사 → Suno 음악 → Creatomate 영상
+- 썰박스: 크롤링 → 대본 → 그림·목소리(Gemini) → 로컬 렌더
+
+크레딧 지갑과 계정은 **동일**합니다.
 """,
     },
 ]
@@ -423,6 +449,10 @@ app.include_router(sns_router)  # SNS API 라우터 추가
 app.include_router(dashboard_router)  # Dashboard API 라우터 추가
 app.include_router(credit_router, prefix="/user")  # Credit API 라우터 추가
 
+# 썰박스 — 설정으로 끌 수 있게 한다(생성 엔진 없이 배포하는 환경 대비)
+if ssulbox_settings.SSULBOX_ENABLED:
+    app.include_router(ssulbox_router)  # /ssul/* 라우터
+
 # DEBUG 모드에서만 테스트 라우터 등록
 if prj_settings.DEBUG:
     app.include_router(auth_test_router, prefix="/user")  # Test Auth API 라우터

pyproject.toml

@@ -13,7 +13,11 @@ dependencies = [
     "fastapi-cli>=0.0.16",
     "fastapi[standard]>=0.125.0",
     "gspread>=6.2.1",
+    # 썰박스 생성 엔진(generator/) 전용 — subprocess 로 실행되지만 같은 venv 를 쓴다
+    "google-genai>=1.0",      # 대본·이미지·음성 생성
+    "imageio-ffmpeg>=0.5",    # ffmpeg 바이너리 (영상 렌더)
     "openai>=2.13.0",
+    "pillow>=10.0",           # 자막·이미지 합성
     "playwright>=1.57.0",
     "pydantic-settings>=2.12.0",
     "python-dotenv>=1.0.0",
@@ -31,6 +35,11 @@ dependencies = [
 dev = [
     "pytest>=9.0.2",
     "pytest-asyncio>=1.3.0",
+    # Windows 로컬 개발 전용. 리눅스 배포 컨테이너는 /usr/share/zoneinfo 를 쓰므로
+    # 불필요하다(compose 에서 TZ=Asia/Seoul 설정). Windows 에는 시스템 tz DB 가 없어
+    # config.py 의 ZoneInfo("Asia/Seoul") 이 실패한다.
+    # 배포는 `uv pip install .` 라 dev 그룹을 설치하지 않는다.
+    "tzdata>=2025.1; sys_platform == 'win32'",
 ]
 
 [build-system]

uv.lock

@@ -440,15 +440,20 @@ wheels = [
 
 [[package]]
 name = "google-auth"
-version = "2.49.1"
+version = "2.56.2"
 source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
 dependencies = [
     { name = "cryptography" },
     { name = "pyasn1-modules" },
 ]
-sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ea/80/6a696a07d3d3b0a92488933532f03dbefa4a24ab80fb231395b9a2a1be77/google_auth-2.49.1.tar.gz", hash = "sha256:16d40da1c3c5a0533f57d268fe72e0ebb0ae1cc3b567024122651c045d879b64", size = 333825, upload-time = "2026-03-12T19:30:58.135Z" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c7/33/dbc946a407401b975f0719658f18e664ece2109f79ffd1ff3bf226c205f4/google_auth-2.56.2.tar.gz", hash = "sha256:e28f103ca8091fb7012b99c44243d7366c29863713b8e34a220c3322b7a07051", size = 365820, upload-time = "2026-07-21T21:53:28.188Z" }
 wheels = [
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/e9/eb/c6c2478d8a8d633460be40e2a8a6f8f429171997a35a96f81d3b680dec83/google_auth-2.49.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:195ebe3dca18eddd1b3db5edc5189b76c13e96f29e73043b923ebcf3f1a860f7", size = 240737, upload-time = "2026-03-12T19:30:53.159Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/88/63/50636aae68c9bf17c891c7eb18b49baa9bd6b31d2a97b8de4813a9fc8d1c/google_auth-2.56.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:c8270ea95b2697b74e3d8438ae9c5b898e38b623b915c7b5c5635921e7de68a6", size = 258588, upload-time = "2026-07-21T21:53:26.399Z" },
+]
+
+[package.optional-dependencies]
+requests = [
+    { name = "requests" },
 ]
 
 [[package]]
@@ -464,6 +469,27 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/2a/e0/cb454a95f460903e39f101e950038ec24a072ca69d0a294a6df625cc1627/google_auth_oauthlib-1.3.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1a139ef23f1318756805b0e95f655c238bffd29655329a2978218248da4ee7f8", size = 19247, upload-time = "2026-03-30T20:02:23.894Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "google-genai"
+version = "2.14.0"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+dependencies = [
+    { name = "anyio" },
+    { name = "distro" },
+    { name = "google-auth", extra = ["requests"] },
+    { name = "httpx" },
+    { name = "pydantic" },
+    { name = "requests" },
+    { name = "sniffio" },
+    { name = "tenacity" },
+    { name = "typing-extensions" },
+    { name = "websockets" },
+]
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/dc/df/4f820054c99f29f2fe3de4a8a7c9534dd795302e4a07483a0cb07c3a29b6/google_genai-2.14.0.tar.gz", hash = "sha256:a9d1f4f362d76280f1be1340fcb3c86e63dbca128f6a4ae09d86ab47ff7148e8", size = 641055, upload-time = "2026-07-22T21:35:44.717Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ba/86/5ac5fb53e44cca4a6607fb917eb331fa237c65a103b9ec2e8e8acc8a42db/google_genai-2.14.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:ae7172cdd35695189b516b33a878e4132e5daa2dbc03a5b44cddfa8a82fad664", size = 1030738, upload-time = "2026-07-22T21:35:42.785Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "greenlet"
 version = "3.3.0"
@@ -554,6 +580,20 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/0e/61/66938bbb5fc52dbdf84594873d5b51fb1f7c7794e9c0f5bd885f30bc507b/idna-3.11-py3-none-any.whl", hash = "sha256:771a87f49d9defaf64091e6e6fe9c18d4833f140bd19464795bc32d966ca37ea", size = 71008, upload-time = "2025-10-12T14:55:18.883Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "imageio-ffmpeg"
+version = "0.6.0"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/44/bd/c3343c721f2a1b0c9fc71c1aebf1966a3b7f08c2eea8ed5437a2865611d6/imageio_ffmpeg-0.6.0.tar.gz", hash = "sha256:e2556bed8e005564a9f925bb7afa4002d82770d6b08825078b7697ab88ba1755", size = 25210, upload-time = "2025-01-16T21:34:32.747Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/da/58/87ef68ac83f4c7690961bce288fd8e382bc5f1513860fc7f90a9c1c1c6bf/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:9d2baaf867088508d4a3458e61eeb30e945c4ad8016025545f66c4b5aaef0a61", size = 24932969, upload-time = "2025-01-16T21:34:20.464Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/40/5c/f3d8a657d362cc93b81aab8feda487317da5b5d31c0e1fdfd5e986e55d17/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:b1ae3173414b5fc5f538a726c4e48ea97edc0d2cdc11f103afee655c463fa742", size = 21113891, upload-time = "2025-01-16T21:34:00.277Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/33/e7/1925bfbc563c39c1d2e82501d8372734a5c725e53ac3b31b4c2d081e895b/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:1d47bebd83d2c5fc770720d211855f208af8a596c82d17730aa51e815cdee6dc", size = 25632706, upload-time = "2025-01-16T21:33:53.475Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a0/2d/43c8522a2038e9d0e7dbdf3a61195ecc31ca576fb1527a528c877e87d973/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:c7e46fcec401dd990405049d2e2f475e2b397779df2519b544b8aab515195282", size = 29498237, upload-time = "2025-01-16T21:34:13.726Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a0/13/59da54728351883c3c1d9fca1710ab8eee82c7beba585df8f25ca925f08f/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-win32.whl", hash = "sha256:196faa79366b4a82f95c0f4053191d2013f4714a715780f0ad2a68ff37483cc2", size = 19652251, upload-time = "2025-01-16T21:34:06.812Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/2c/c6/fa760e12a2483469e2bf5058c5faff664acf66cadb4df2ad6205b016a73d/imageio_ffmpeg-0.6.0-py3-none-win_amd64.whl", hash = "sha256:02fa47c83703c37df6bfe4896aab339013f62bf02c5ebf2dce6da56af04ffc0a", size = 31246824, upload-time = "2025-01-16T21:34:28.6Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "iniconfig"
 version = "2.3.0"
@@ -718,8 +758,11 @@ dependencies = [
     { name = "beautifulsoup4" },
     { name = "fastapi", extra = ["standard"] },
     { name = "fastapi-cli" },
+    { name = "google-genai" },
     { name = "gspread" },
+    { name = "imageio-ffmpeg" },
     { name = "openai" },
+    { name = "pillow" },
     { name = "playwright" },
     { name = "pydantic-settings" },
     { name = "python-dotenv" },
@@ -737,6 +780,7 @@ dependencies = [
 dev = [
     { name = "pytest" },
     { name = "pytest-asyncio" },
+    { name = "tzdata", marker = "sys_platform == 'win32'" },
 ]
 
 [package.metadata]
@@ -748,8 +792,11 @@ requires-dist = [
     { name = "beautifulsoup4", specifier = ">=4.14.3" },
     { name = "fastapi", extras = ["standard"], specifier = ">=0.125.0" },
     { name = "fastapi-cli", specifier = ">=0.0.16" },
+    { name = "google-genai", specifier = ">=1.0" },
     { name = "gspread", specifier = ">=6.2.1" },
+    { name = "imageio-ffmpeg", specifier = ">=0.5" },
     { name = "openai", specifier = ">=2.13.0" },
+    { name = "pillow", specifier = ">=10.0" },
     { name = "playwright", specifier = ">=1.57.0" },
     { name = "pydantic-settings", specifier = ">=2.12.0" },
     { name = "python-dotenv", specifier = ">=1.0.0" },
@@ -767,6 +814,7 @@ requires-dist = [
 dev = [
     { name = "pytest", specifier = ">=9.0.2" },
     { name = "pytest-asyncio", specifier = ">=1.3.0" },
+    { name = "tzdata", marker = "sys_platform == 'win32'", specifier = ">=2025.1" },
 ]
 
 [[package]]
@@ -806,6 +854,26 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/b7/b9/c538f279a4e237a006a2c98387d081e9eb060d203d8ed34467cc0f0b9b53/packaging-26.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:b36f1fef9334a5588b4166f8bcd26a14e521f2b55e6b9de3aaa80d3ff7a37529", size = 74366, upload-time = "2026-01-21T20:50:37.788Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "pillow"
+version = "12.3.0"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1c/3d/bb7fca845737cf9d7dbde16ed1843984665ff2e0a518f5db43e77ec540b9/pillow-12.3.0.tar.gz", hash = "sha256:3b8182a766685eaa002637e28b4ec8d6b18819a0c71f579bf0dbaa5830297cce", size = 47025035, upload-time = "2026-07-01T11:56:38.965Z" }
+wheels = [
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