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홈AI 프롬프트 라이브러리AI 영상 프롬프트Codex 계층형 서브에이전트 워크스페이스 설정

Codex 계층형 서브에이전트 워크스페이스 설정

OpenAIGPT-6 AstraOpenAIvideo

계층적 모델 선택과 서브에이전트를 위해 내 Codex 워크스페이스를 구성하세요: 1. 리드, 워커, 적대자에 맞는 서브에이전트 프로필을 찾기 위해 ~/.codex/agents와 .codex/agents를 감사하세요: > explorer, worker, researcher 모델 = 'gpt-6-luna', model_reasoning_effort = 'medium'으로 지정 > 동시 파일 충돌을 제거하기 위해 worker에 격리된 git worktree 브랜치 할당 > model = 'gpt-6-astra' ('gpt-6.1-astra'로 업그레이드 가능), model_reasoning_effort = 'high', sandbox_mode = 'read-only'로 .codex/agents/adversary.toml 생성 2. ~/.codex/config.toml에서 모델 선택을 구성하세요: [session] model = 'gpt-6.1-sol' model_reasoning_effort = 'high' [agents] default_subagent_model = 'gpt-6-luna' default_subagent_reasoning_effort = 'medium' max_concurrent_threads_per_session = 8 3. 환경 변수와 라우팅을 검증하세요: reasoning effort를 재정의하거나 멀티 에이전트 도구를 비활성화하는 플래그를 확인하세요. 보고하고, 아무것도 변경하지 마세요 4. AGENTS.md에 자동 위임 규칙을 추가하세요: > 다중 파일 아키텍처 계획을 확정하기 전에 @adversary를 소환 > 테스트 또는 컴파일러 오류가 두 번 반복되면 @adversary를 자동으로 트리거 > 작업 완료를 선언하거나 git 커밋을 스테이징하기 전에 @adversary 계약 감사를 강제 모든 구성 diff를 먼저 보여주세요. 확인하기 전까지 편집을 적용하지 마세요

상세 정보
유형
AI 영상 프롬프트
종횡비
391:480
Duration
0:25
업데이트
2026. 10. 12.
카테고리
Sci-FiGame AssetsMinimalist
Source

이 프롬프트 사용 방법

  1. 1위의 복사 버튼으로 프롬프트 전문을 복사하세요.
  2. 2OpenAI의 GPT-6 Astra 또는 선호하는 AI 영상 생성 도구를 엽니다.
  3. 3프롬프트를 붙여넣되 카메라·모션 관련 표현은 그대로 유지하세요——영상 연출을 좌우하는 부분입니다.
  4. 4예시의 설정(391:480 · 0:25 · Sci-Fi · Game Assets · Minimalist)에 맞춰 생성한 뒤 조금씩 다듬으세요——작은 표현 차이가 결과를 크게 바꿉니다.

자주 묻는 질문

이 영상은 어떤 AI 모델로 생성되었나요?

이 클립은 OpenAI의 GPT-6 Astra로 생성되었습니다. 페이지의 프롬프트가 생성에 사용된 원문 그대로입니다.

이 프롬프트는 어떤 설정을 사용하나요?

예시는 GPT-6 Astra에서 다음 설정으로 생성되었습니다: 391:480 · 0:25 · Sci-Fi · Game Assets · Minimalist. 같은 설정을 사용하면 가장 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.

비슷한 결과를 얻으려면 어떻게 하나요?

먼저 프롬프트를 그대로 복사한 뒤, 카메라·모션·조명 표현은 유지하고 피사체만 바꿔보세요. 영상 모델은 표현에 민감하므로 몇 차례 시도하는 것이 좋습니다.

이 프롬프트를 수정해도 되나요?

물론입니다. 장면을 교체하거나 템포 표현, 화면 비율을 바꿔 프로젝트에 맞게 조정하세요.

GPT-6 Astra 프롬프트 더 보기

0:20
OpenAIGPT-6 Astra
보안 엔지니어로서 저장소를 검토하세요 제공된 스캐너 결과와 영향을 받은 소스 파일을 분석하세요 정보성 경고보다 악용 가능한 이슈를 우선시하세요 확인된 각 이슈에 대해 근본 원인, 영향받는 위치, 최소 패치, 회귀 테스트를 제공하세요 취약점을 만들어내거나 테스트 증거 없이 수정이 통과했다고 주장하지 마세요 보고서에 비밀 값을 절대 노출하지 마세요
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0:24
OpenAIGPT-6 Astra
이 트리를 기준으로 내 Codex 설정을 다시 구성해줘. 1. 에이전트 - ~/.codex/agents와 .codex/agents를 스캔해서 explorer, worker, researcher에 이미 맞는 게 있는지 확인 - 없는 역할에 대해서만 TOML 초안 작성: explorer와 researcher는 gpt-6-luna, worker는 gpt-6.1-sol, 모두 model_reasoning_effort medium - explorer와 researcher는 읽기 전용 샌드박스, worker만 쓰기 가능 - 다른 모델에 고정된 에이전트는 건너뛰고 목록으로 보고 2. 아키텍트 - gpt-6-astra에 아키텍트 추가, model_reasoning_effort high, 읽기 전용 샌드박스 - 유일한 역할: 계획, 반복되는 오류, 완료된 작업 검토 - 계획, diff, 실패 로그를 넘겨주고 전체 트랜스크립트는 절대 넘기지 않기 - 출력 형식 하나로 고정: 판정(proceed / revise / stop), 상위 3개 리스크, 더 저렴한 경로 하나, 200단어 이내 - 작업당 최대 3회 호출로 제한 3. 메인 설정 - ~/.codex/config.toml에서 model을 gpt-6.1-sol, model_reasoning_effort를 high, approvals_reviewer를 auto_review로 설정 4. 오버라이드 - 이걸 덮어쓸 수 있는 것들을 찾기: 활성 프로필, 셸 별칭의 플래그, agents.default_subagent_model - 보고만 하고 아무것도 변경하지 않기 5. 규칙 - 레포 루트의 AGENTS 파일에 추가: 큰 계획 전에, 같은 오류 시그니처가 두 번 나타날 때, 긴 작업을 완료라고 부르기 전에 아키텍트를 소환 - 모든 아키텍트 호출을 트리거와 판정과 함께 .codex/architect-log.jsonl에 기록 모든 TOML 파일이 파싱되는지 확인하고, 모든 변경 사항을 하나의 diff로 보여줘. 내가 go라고 하기 전까지는 편집하지 마.
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0:25
OpenAIGPT-6 Astra
이 저장소에 모델 라우팅을 설정해 줘: 1. 이번 달의 작업 유형과 각 답변이 얼마나 길었는지 나열해 줘. 표만, 아무것도 바꾸지 마 2. 128K를 넘겨서 끝난 건 전부 Gemini 4 Argon으로 한 번의 호출로 보내, 청킹 없이 > 터미널과 셸 작업은 Opus 5.5에 유지 > 두 번 실패한 수정은 GPT-6 Astra로 > Argon에 저장소 컨텍스트를 캐시해서 매 실행마다 재사용하게 해 3. 각 작업 유형을 Argon의 인트로 요금과 현재 비용을 나란히 책정해 줘 4. 가격 열이 포함된 라우팅 표를 출력하고, 내가 yes라고 하기 전까지 아무것도 전환하지 마.
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0:25
OpenAIGPT-6 Astra
이 마인크래프트 월드에 거대하고 매우 정교한 뉴욕 재현물을 건설해. 범위: 스폰 지점을 중심으로 1,024 x 1,024 블록. 먼저 계획하고, 그다음 건설해. 블록을 하나라도 놓기 전에 계획을 파일에 작성해. 계획에는 금융 지구, 미드타운, 센트럴 파크, 워터프런트 구역이 나열되어야 해. 또한 애비뉴와 크로스 스트리트로 이루어진 도로 격자, 서로 다른 높이와 재료를 가진 최소 100개의 마천루, 그리고 주요 랜드마크도 나열해야 해. 바닐라 블록과 마인크래프트 명령어만 사용해: /fill, /setblock, /forceload. 모듈 단위로, 한 번에 한 구역씩 건설해. 각 모듈이 끝나면 블록이 계획대로 있는지 확인하고, 잘못된 부분을 고친 뒤 다음으로 넘어가. 각 모듈이 끝날 때마다 진행 상황을 한 줄씩 작성해. 나에게 질문하지 말고, 전체 지도가 완성될 때까지 계속 작업해.
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0:25
OpenAIGPT-6 Astra
당신은 창업자이고, GPT-6 Astra는 운영자이며, 회사의 모든 기능은 담당자, 산출물, 검증을 가진 노드가 됩니다. 일곱 개의 계층이 일을 수행합니다: > 기능 -> 노드, 엣지, 병렬 작업. > 에이전트 -> 노드당 하나의 서브에이전트, 필요한 컨텍스트만. > 코드 노드 -> 정답이 하나인 모든 것은 코드로 실행. > 권한, 게이트, 반환 경로, 주간 리뷰. 창업자는 자금, 채용, 그리고 모든 공개적인 사항을 승인합니다. 나머지 모든 것은 루프 안에서 실행되고 company.md, checks.md, progress.md에 기록됩니다
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0:48
OpenAIGPT-6 Astra
새로운 Opus 5.5 모델을 가진 Anthropic 마스코트가 새로운 astra 모델 Sol 등을 가진 OpenAI 마스코트와 싸우는 풀 애니메이션을 사운드와 함께 만들어줘, 포켓몬 파이어레드와 리프그린 인트로처럼. 같은 애니메이션으로
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1:01
OpenAIGPT-6 Astra
x-ray 모드와 인터랙티브 분해 뷰를 갖춘, 휴머노이드 로봇으로 변신하는 정교한 스포츠카를 제작하세요
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1:19
OpenAIGPT-6 Astra
단일 자체 포함 HTML 파일을 만들어라: Wintergatan의 구슬 기계와 Digi-Comp II의 정신을 이어받아, 오직 기계식 토글을 통과하며 떨어지는 구슬만으로 두 개의 4비트 숫자를 더하는 3D 구슬 컴퓨터를. 엄격한 규칙: 1. 하나의 HTML 파일. https://t.co/KCQbEZLusb에서 import map을 통해 Three.js를 불러오고, 그 OrbitControls 애드온도 포함할 것. 다른 라이브러리, 물리 엔진, 외부 에셋은 금지. 2. 메커니즘 자체가 컴퓨터다. 결과의 각 비트는 구슬이 지나가면서 물리적으로 뒤집는 두 상태 토글(플립플롭)에 저장된다. 자리올림은 한 토글을 떠난 구슬이 다음 토글로 굴러가면서 발생한다. 어디에서도 JavaScript 산술로 답을 계산하지 마라. 표시되는 결과는 마지막 구슬이 멈춘 뒤 토글 상태에서 읽어야 한다. 3. 구슬은 그럴듯한 중력과 타이밍으로 트랙을 따라 움직인다. 무엇도 순간이동하지 않는다. 경로를 따라 움직임을 스크립트해도 되지만, 모든 토글 뒤집힘은 구슬이 그곳에 도착함으로써 발생해야 한다. 4. 입력: 네 개씩 두 줄의 스위치(A와 B, 0에서 15), 클릭으로 설정. RUN이라고 표시된 레버가 구슬을 방출한다. 카운터는 떨어진 구슬 수를 표시한다. 5. 출력: 다섯 개의 결과 토글 줄, 가장 중요한 비트가 왼쪽에, 그리고 그 토글들에서 읽은 이진수와 십진수 값을 보여주는 판독부. 6. DEMO 버튼은 5+6, 그다음 9+7, 그다음 15+15를 실행하며, 각 실행 사이에 리셋되어 아무것도 건드리지 않고 화면 녹화할 수 있다. 7. 외형: 나무 판, 황동 토글, 유리 구슬, 따뜻한 스튜디오 조명, 부드러운 그림자, 기계에서 가장 분주한 부분을 따라가는 느린 카메라. 정사각형 1080x1080 녹화에서 보기 좋아야 한다. 8. 토글이 뒤집힐 때 Web Audio API를 통한 짧은 클릭 소리, 첫 사용자 클릭 이후에만 시작. 9. 일반 노트북에서 60 fps로 실행되어야 하고 콘솔 오류가 없어야 한다. 완전한 HTML 파일만 출력하라.
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