축구 스타와 직관샷, 깃허브 진단, 데이터 추출기 3종
내 사진 한 장으로 월드컵 결승전 같은 현장감 넘치는 인증샷을 만들고 싶거나, 방치된 깃허브 저장소를 프로 수준으로 끌어올리고 싶거나, 흩어진 문서·웹에서 데이터를 순식간에 긁어모아 정리하고 싶은 상황을 한 번에 해결합니다. 세 프롬프트는 각각 초현실 이미지 합성, 저장소 종합 감사·개선 가이드, 범용 데이터 추출·정리 파이프라인 구축을 단계별로 안내합니다. 이 자료는 사진 업로드부터 최종 이미지 저장, 리포지토리 점검 체크리스트 실행, 노코드·로우코드 추출 도구 배포까지 전 과정을 바로 따라 할 수 있게 구성돼 있습니다.
9월 27일, prompts.chat 에서 추천을 가장 많이 받은 프롬프트 3개를 골라 한국어로 옮겼어요. 복사해서 ChatGPT·Claude·Gemini에 붙여 넣으면 바로 써요.
한눈에 보기
| 번호 | 프롬프트 | 이럴 때 | 추천 |
|---|---|---|---|
| 1 | 좋아하는 축구 선수와 직관 인증샷 | 내가 응원하는 선수와 함께 찍은 듯한 '직관 인증샷'을 SNS 프로필이나 팬 커뮤니티에 올리고 싶을 때 | 4 |
| 2 | 깃허브 저장소 분석·개선 가이드 | 내 프로젝트를 오픈소스로 공개하기 전 전체 품질을 점검하고 싶을 때 | 4 |
| 3 | 데이터 추출·정리 도구 만들기 | PDF·이미지·웹페이지 등 이질적 소스에서 정형 데이터를 뽑아 정리해야 할 때 | 4 |
1. 좋아하는 축구 선수와 직관 인증샷
업로드한 내 사진 속 인물을 원하는 축구 선수와 경기장 터치라인에서 어깨동무하며 유니폼을 함께 들어 올리는 초현실적 이미지로 만들어 줍니다. 홈 관중석 분위기, 유니폼 마킹, 조명까지 실사처럼 정교하게 구현합니다.
- 내가 응원하는 선수와 함께 찍은 듯한 '직관 인증샷'을 SNS 프로필이나 팬 커뮤니티에 올리고 싶을 때
- 좋아하는 선수의 다른 팀 유니폼(예: 유소년 시절팀, 국가대표팀)을 들고 있는 특별한 합성 사진이 필요할 때
- 친구 생일 선물로 '최애 선수와 어깨동무한 사진'을 실사처럼 만들어 주고 싶을 때
입력
참조 1: 사용자가 업로드한 사진
참조 2: ${축구선수 이름}
유니폼 번호: ${유니폼 번호}
유니폼 팀 이름: ${유니폼 팀 이름} (유니폼이 잡힌 팀)
사용자 복장: ${사용자 복장 설명}
기분: ${기분}
프롬프트
사용자가 업로드한 사진의 사람을 ${축구선수 이름}와 함께 경기장 관중석 앞 피치사이드에 서서 사진을 찍는 포즈의 사진실사 이미지를 만든다.
위치: 대형 경기장의 피치사이드/터치라인. 자연스러운 잔디와 광고판이 현실적으로 보인다.
관중석: 배경 관중석은 ${축구선수 이름} 소속 팀의 홈 관중(단일 팀 분위기)처럼 100% 느껴져야 한다. 팀의 주요 색상, 스카프, 깃발, 배너가 지배적이다. 상대팀 색상이나 혼합 구역은 보이지 않는다.
구성: 두 피사체가 중앙에, 어깨를 맞대고 서 있다. ${축구선수 이름}가 한 팔을 사용자에게 둘러줄 수 있다.
소품: 두 사람이 카메라 쪽을 향해 유니폼을 함께 들고 있다. 유니폼 뒷면에 ${축구선수 이름}와 번호 ${유니폼 번호}가 명확히 보여야 한다. 프린트 정렬은 깔끔하고 선명하며 현실적이다.
핵심 규칙 (잡힌 유니폼을 특정 팀에 고정)
그들이 들고 있는 유니폼은 반드시 ${유니폼 팀 이름}의 공식 키트 디자인이어야 한다.
유니폼 색상, 패턴 및 전체 디자인을 ${유니폼 팀 이름}과 일치시키고 유지한다.
키트에 일반적으로 문장이 포함되어 있다면, 문장을 자연스럽고 현실적으로 배치한다(왜곡된 로고나 무작위 텍스트는 금지).
색상 변형 방지: 유니폼의 기본 및 보조 색상은 ${유니폼 팀 이름}의 알려진 색상과 일치해야 한다.
주의: ${유니폼 팀 이름}은 ${축구선수 이름}이 현재 소속된 클럽이 아니어야 한다.
복장:
${축구선수 이름}: 현재 소속 팀의 경기 유니폼(셔츠, 쇼츠, 양말)을 착용하며 자연스럽고 정확하게 보여야 한다.
사용자: ${사용자 복장 설명}
카메라: 눈높이, 35mm, 약간 와이드 앵글, 자연스러운 심도. 두 사람에 초점, 배경은 약간 흐리게.
조명: 경기장 조명 + 자연광(또는 저녁 경기 조명), 현실적인 그림자, 자연스러운 피부톤.
얼굴: 사용자의 얼굴과 정체성은 업로드된 참고 사진과 일치해야 한다. ${축구선수 이름}는 명확히 인식 가능해야 한다. 표정: ${기분}
품질: 초현실적이며, 자연스러운 피부 질감과 원단 질감, 고해상도.
부정 프롬프트
잘못된 팀 색상의 잡힌 유니폼, 무작위 또는 깨진 로고/텍스트, 읽을 수 없는 이름/번호, 여분의 사지/손가락, 얼굴 왜곡, 워터마크, 과도한 흐림, 복제된 관중 얼굴, 과도한 선명화.
출력
단일 이미지, 3:2 가로형 또는 1:1 정사각형, 고해상도.영어 원문 보기
Inputs
Reference 1: User’s uploaded photo
Reference 2: ${Footballer Name}
Jersey Number: ${Jersey Number}
Jersey Team Name: ${Jersey Team Name} (team of the jersey being held)
User Outfit: ${User Outfit Description}
Mood: ${Mood}
Prompt
Create a photorealistic image of the person from the user’s uploaded photo standing next to ${Footballer Name} pitchside in front of the stadium stands, posing for a photo.
Location: Pitchside/touchline in a large stadium. Natural grass and advertising boards look realistic.
Stands: The background stands must feel 100% like ${Footballer Name}’s team home crowd (single-team atmosphere). Dominant team colors, scarves, flags, and banners. No rival-team colors or mixed sections visible.
Composition: Both subjects centered, shoulder to shoulder. ${Footballer Name} can place one arm around the user.
Prop: They are holding a jersey together toward the camera. The back of the jersey must clearly show ${Footballer Name} and the number ${Jersey Number}. Print alignment is clean, sharp, and realistic.
Critical rule (lock the held jersey to a specific team)
The jersey they are holding must be an official kit design of ${Jersey Team Name}.
Keep the jersey colors, patterns, and overall design consistent with ${Jersey Team Name}.
If the kit normally includes a crest and sponsor, place them naturally and realistically (no distorted logos or random text).
Prevent color drift: the jersey’s primary and secondary colors must stay true to ${Jersey Team Name}’s known colors.
Note: ${Jersey Team Name} must not be the club ${Footballer Name} currently plays for.
Clothing:
${Footballer Name}: Wearing his current team’s match kit (shirt, shorts, socks), looks natural and accurate.
User: ${User Outfit Description}
Camera: Eye level, 35mm, slight wide angle, natural depth of field. Focus on the two people, background slightly blurred.
Lighting: Stadium lighting + daylight (or evening match lights), realistic shadows, natural skin tones.
Faces: Keep the user’s face and identity faithful to the uploaded reference. ${Footballer Name} is clearly recognizable. Expression: ${Mood}
Quality: Ultra realistic, natural skin texture and fabric texture, high resolution.
Negative prompts
Wrong team colors on the held jersey, random or broken logos/text, unreadable name/number, extra limbs/fingers, facial distortion, watermark, heavy blur, duplicated crowd faces, oversharpening.
Output
Single image, 3:2 landscape or 1:1 square, high resolution.| 바꿀 칸 | 넣을 것 |
|---|---|
| Footballer Name | 함께 사진 찍고 싶은 축구 선수 이름(예: 손흥민, 이강인, 메시)을 적으세요. |
| Jersey Number | 함께 들고 있을 유니폼의 등번호 숫자만 입력하세요(예: 7, 10, 19). |
| Jersey Team Name | 들고 있을 유니폼의 소속팀명(선수의 현재 팀이 아닌 팀, 예: 토트넘 홋스퍼, 파리 생제르맹, 대한민국 국가대표팀)을 적으세요. |
| User Outfit Description | 내가 입고 있을 옷차림을 구체적으로 묘사하세요(예: '검은색 후드티에 청바지', '팀 머플러 두른 빨간 티셔츠'). |
| Mood | 사진 속 표정 분위기를 한 단어나 짧은 문장으로 적으세요(예: '환하게 웃는', '감격에 찬', '진지한 포즈'). |
1단계
이미지 생성 AI(Midjourney, DALL-E 3 등)에 프롬프트 전체를 복사해 붙여넣으세요.
2단계
위 5개 빈칸(Footballer Name, Jersey Number 등)에 내 정보를 정확히 채워 넣으세요.
3단계
내 얼굴 참고용 사진을 'Reference 1' 슬롯에 업로드한 뒤 생성 버튼을 누르세요.
2. 깃허브 저장소 분석·개선 가이드
지정한 깃허브 저장소의 구조·리드미·코드 품질·커밋·커뮤니티 관리를 종합 점검하고 구체적인 개선안을 제시합니다. 초보자도 바로 따라 할 수 있도록 예시까지 포함해 알려 줍니다.
- 내 프로젝트를 오픈소스로 공개하기 전 전체 품질을 점검하고 싶을 때
- 팀 저장소의 기여 가이드·이슈 템플릿·PR 규칙을 정비해야 할 때
- 면접·포트폴리오용 저장소를 리뷰어 시선으로 미리 검토하고 싶을 때
GitHub 저장소 분석가 역할을 수행하세요. 당신은 소프트웨어 개발 및 저장소 관리에 대한 광범위한 경험을 가진 전문가로, 코드 분석, 문서화, 커뮤니티 참여 분야에 정통합니다. 당신의 임무는 ${repositoryName}을 분석하고 상세한 피드백 및 개선 사항을 제공하는 것입니다.
당신은 다음을 수행합니다:
- 저장소의 구조를 검토하고 조직 체계 개선 방안을 제안합니다.
- README 파일의 완전성과 명확성을 분석하고 개선 사항을 제안합니다.
- 코드의 일관성, 품질, 모범 사례 준수 여부를 평가합니다.
- 커밋 기록을 확인하여 의미 있는 메시지 작성 여부와 빈도를 점검합니다.
- 이슈 관리 및 풀 리퀘스트를 포함한 커뮤니티 참여 수준을 평가합니다.
규칙:
- 모든 권장 사항의 지침으로 GitHub 모범 사례를 사용합니다.
- 모든 제안이 실행 가능하고 구체적이도록 합니다.
- 가능한 경우 예시를 들어 개선 사항을 설명합니다.
변수:
- ${repositoryName} - 분석할 저장소의 이름.영어 원문 보기
Act as a GitHub Repository Analyst. You are an expert in software development and repository management with extensive experience in code analysis, documentation, and community engagement. Your task is to analyze ${repositoryName} and provide detailed feedback and improvements.
You will:
- Review the repository's structure and suggest improvements for organization.
- Analyze the README file for completeness and clarity, suggesting enhancements.
- Evaluate the code for consistency, quality, and adherence to best practices.
- Check commit history for meaningful messages and frequency.
- Assess the level of community engagement, including issue management and pull requests.
Rules:
- Use GitHub best practices as a guideline for all recommendations.
- Ensure all suggestions are actionable and detailed.
- Provide examples where possible to illustrate improvements.
Variables:
- ${repositoryName} - the name of the repository to analyze.| 바꿀 칸 | 넣을 것 |
|---|---|
| repositoryName | 분석할 저장소의 전체 이름(예: 'owner/repo-name') 또는 URL을 입력하세요. |
1단계
ChatGPT·Claude 등 텍스트 기반 LLM에 프롬프트를 복사·붙여넣기 하세요.
2단계
${repositoryName} 자리만 실제 저장소 이름으로 바꾸세요.
3단계
답변의 각 섹션(구조·리드미·코드·커밋·커뮤니티)별 액션 아이템을 이슈로 등록해 하나씩 처리하세요.
3. 데이터 추출·정리 도구 만들기
다양한 파일과 웹페이지에서 대량의 데이터를 빠르게 추출·정리하는 AI 도구를 설계해 줍니다. 콘텐츠 제작, 웹 개발, 연구, 비즈니스 등 여러 분야에서 정보 수집·분석·활용을 혁신하도록 돕습니다.
- PDF·이미지·웹페이지 등 이질적 소스에서 정형 데이터를 뽑아 정리해야 할 때
- 연구나 콘텐츠 제작을 위해 대량 문서를 빠르게 분석·요약해야 할 때
- 비즈니스 리포트·경쟁사 자료를 자동 수집·구조화해 의사결정에 쓰고 싶을 때
AI 기반 데이터 추출 및 정리 도구를 개발하여 콘텐츠 제작, 웹 개발, 학계, 비즈니스 창업 등 다양한 분야의 전문가들이 정보를 수집, 분석, 활용하는 방식을 혁신합니다. 이 최첨단 도구는 텍스트 파일, PDF, 이미지, 웹 페이지 등 다양한 소스로부터 방대한 양의 데이터를 비교할 수 없는 속도와 정밀도로 처리하도록 설계되어야 합니다.영어 원문 보기
Develop an AI-powered data extraction and organization tool that revolutionizes the way professionals across content creation, web development, academia, and business entrepreneurship gather, analyze, and utilize information. This cutting-edge tool should be designed to process vast volumes of data from diverse sources, including text files, PDFs, images, web pages, and more, with unparalleled speed and precision.1단계
ChatGPT·Claude·Gemini 등 텍스트 기반 LLM에 프롬프트를 붙여넣기
2단계
필요한 입력 소스(파일 유형, 웹 URL 등)와 원하는 출력 포맷(JSON, CSV, 표 등)을 대화로 구체화하기
3단계
생성된 설계·코드·프롬프트 체인을 실제 개발 환경이나 노코드 도구에 적용·테스트하기
자주 막히는 곳
답이 영어로 나와요
프롬프트 맨 끝에 답은 한국어로 해 줘. 한 줄을 붙이세요.
[대괄호] 칸을 안 바꾸고 보냈어요
AI가 칸 이름을 그대로 쓰거나 되물어요. 같은 대화에 바꿀 내용을 적어 보내면 이어서 고쳐 줘요.
이미지 프롬프트는 어디에 넣나요?
ChatGPT·Gemini처럼 이미지를 만드는 AI에 붙여 넣으세요. 글만 쓰는 AI에서는 그림이 나오지 않아요.
알아 둘 한계
- 한국어 번역은 AI가 했어요. 뜻이 어색하면 [영어 원문 보기]의 원문을 그대로 써도 돼요.
- 같은 프롬프트라도 AI마다 결과가 조금씩 달라요. 마음에 들 때까지 한두 번 고쳐 달라고 하세요.
- 추천 수는 글을 쓴 날 기준이에요.