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프롬프트

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

번호프롬프트이럴 때추천
1좋아하는 축구 선수와 직관 인증샷내가 응원하는 선수와 함께 찍은 듯한 '직관 인증샷'을 SNS 프로필이나 팬 커뮤니티에 올리고 싶을 때4
2깃허브 저장소 분석·개선 가이드내 프로젝트를 오픈소스로 공개하기 전 전체 품질을 점검하고 싶을 때4
3데이터 추출·정리 도구 만들기PDF·이미지·웹페이지 등 이질적 소스에서 정형 데이터를 뽑아 정리해야 할 때4

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
Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion 등에 붙여넣기 · 한국어
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
원문
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 칸넣을 것
Footballer Name함께 사진 찍고 싶은 축구 선수 이름(예: 손흥민, 이강인, 메시)을 적으세요.
Jersey Number함께 들고 있을 유니폼의 등번호 숫자만 입력하세요(예: 7, 10, 19).
Jersey Team Name들고 있을 유니폼의 소속팀명(선수의 현재 팀이 아닌 팀, 예: 토트넘 홋스퍼, 파리 생제르맹, 대한민국 국가대표팀)을 적으세요.
User Outfit Description내가 입고 있을 옷차림을 구체적으로 묘사하세요(예: '검은색 후드티에 청바지', '팀 머플러 두른 빨간 티셔츠').
Mood사진 속 표정 분위기를 한 단어나 짧은 문장으로 적으세요(예: '환하게 웃는', '감격에 찬', '진지한 포즈').
  1. 1단계

    이미지 생성 AI(Midjourney, DALL-E 3 등)에 프롬프트 전체를 복사해 붙여넣으세요.

  2. 2단계

    위 5개 빈칸(Footballer Name, Jersey Number 등)에 내 정보를 정확히 채워 넣으세요.

  3. 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
ChatGPT, Claude, Gemini 등 대용량 컨텍스트를 지원하는에 붙여넣기 · 한국어
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
원문
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 칸넣을 것
repositoryName분석할 저장소의 전체 이름(예: 'owner/repo-name') 또는 URL을 입력하세요.
  1. 1단계

    ChatGPT·Claude 등 텍스트 기반 LLM에 프롬프트를 복사·붙여넣기 하세요.

  2. 2단계

    ${repositoryName} 자리만 실제 저장소 이름으로 바꾸세요.

  3. 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
ChatGPT, Claude, Gemini에 붙여넣기 · 한국어
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
원문
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.
  1. 1단계

    ChatGPT·Claude·Gemini 등 텍스트 기반 LLM에 프롬프트를 붙여넣기

  2. 2단계

    필요한 입력 소스(파일 유형, 웹 URL 등)와 원하는 출력 포맷(JSON, CSV, 표 등)을 대화로 구체화하기

  3. 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.

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