클로드 코드 영상 편집 일주일 파 보니, 딸깍은 없고 모션 637를 만들었습니다.

요즘 SNS에 클로드 코드 딸깍 영상 편집 글이 유행입니다.

저또한 비슷한 사업을 하기위해 일주일 동안 직접 파 봤는데요, 영상은 진짜 만들어집니다. 다만 딸깍은 없었습니다.

637개 모션 기법 가운데 대표 효과를 몰아 봅니다. 색과 소재는 통일하고 움직임만 다르게 만들었습니다

유행인 건 맞습니다. 스레드에는 "편집 아예 모르는 44만 유튜버임 클로드코드가 진짜 딸깍으로 영상 만들어왔는데 충격적임"이라는 글이 올라와 좋아요가 990개를 넘겼죠.

패스트캠퍼스에도 9월 18일 「편집지옥 탈출! 말로 시키고 Claude가 작업하는 영상 편집」 강의가 올라왔고요. 헤이젠은 HTML로 쓰고 MP4로 render(장면을 한 장씩 찍어 영상 파일로 만드는 일)하는 오픈소스 하이퍼프레임즈(HyperFrames)에 Claude Code·Codex 플러그인 가이드까지 붙였습니다.

그런데 막상 해 보면 내가하는게 아니라 휘둘리게 되죠.

다만 제철학은 ai에게 직접 오더를 내리는 방향이기에  오늘은 아래와같은 이야기를하고자합니다.

01 딸깍이 막히는 지점

AI에게 영상을 시키면 이상하게 분명 이쁘긴한데 보다면 다들 비슷비슷 한느낌입니다.

글자는 아래에서 스르륵 올라오고, 장면은 부드럽게 겹치며 넘어가죠. 틀린 데는 없는데, 어디서 본 영상 같습니다. 거기에 있어보이긴 하는데 고치고싶어도 어디서 건드려야 할지 모르겠죠

왜 이렇게 될까요?

저도 처음엔 모델 탓이라 생각했어요, 다만 몇 번 해 보니 문제는 제 쪽에 있었어요. 저는 움직임을 말로 설명할 줄 몰랐거든요.

GIGO라는 개념이 있습니다. 

Garbage In, Garbage Out이라는 격언으로 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 개념으로

제가 Claude에게 입력한 프롬프트를 체킹해보니 대충 이런 식이었습니다.

AI 입장에서 고급스럽게는 고를 수 있는 답이 너무 많은 말입니다. 그러면 가장 무난한 쪽을 선택하게 됩니다.

그게 우리가 피드에서 매번 보는 그 영상입니다. 같은 장면을 이렇게 말하면 이야기가 달라집니다.

마스크 리빌은 글자가 보이지 않는 창 안에서 밀려 올라오며 드러나는 효과입니다.

무엇을, 언제, 얼마나 움직일지가 다 들어 있으니 AI가 헷갈릴 틈이 없죠. 차이는 AI의 실력이 아니라 프롬프트를 얼마나 잘 입력하냐의 문제로 귀결되었죠.

문제는 이런 말이 제 머릿속에 없다는 겁니다. 잘 만든 광고를 보면 ‘오, 고급지다’는 느낌은 오는데, 왜 그런지는 설명을 못 하죠. 몇 초 늦게 들어왔는지, 어떤 속도로 멈췄는지 눈은 알아도 입은 모릅니다. 심지어 저는 코드를 그렇게 잘짜는편도아니니까요

지난 8월 「AI의 시대 암묵지란 무엇인가」에서 이 이야기를 했었습니다. 사람이 감으로 아는 것이 암묵지, 그걸 말과 규칙으로 옮긴 것이 명시지입니다. 그리고 AI가 가져다 쓸 수 있는 건 명시지뿐이라고요.

모션 감각이 딱 그 암묵지였습니다. 딸깍 영상이 비슷비슷한 이유도 여기 있다고 봅니다. 시키는 사람이 움직임을 말로 꺼내지 못하니, AI가 평균으로 빈칸을 메우는 거죠.

그 감을 전부 글로 바꿔 보기로 했습니다.

02 그래서 모션 기법 637개를 정의했습니다

제가만든 어썸 AI 모션(Awesome AI Motion)은 AI 에이전트가 읽는 모션 기법 도감입니다.

에이전트가 읽는 모션 기법 도감, 어썸 AI 모션 사이트 첫 화면입니다

사람이 감으로 ‘고급스럽다’고 느끼는 움직임에 이름을 붙이고, 숫자로 적어 둔 사전이죠. 규모는 이렇습니다.

모든 클립은 같은 종이 질감에 먹색과 주홍색만 써서 나중에 변동가능하게 구현했으며.
색이나 소재 말고 움직임만 비교하기 좋게 만들었습니다.

거기에 각 예시마다 기본 파라미터, 좋은 예와 나쁜 예, 과용 주의, 구현 코드(HTML+GSAP), 그리고 Claude Code·Codex에 그대로 붙이는 한·영 프롬프트가 넣어뒀죠

예를들면 사이트에 올려둔 마스크 리빌 카드의 프롬프트 원문은 이렇습니다.

116px, 1.05초, power3.out. 창의 높이와 움직이는 시간, 멈추는 속도까지 숫자로 박혀 있습니다. 이 정도면 AI가 고를 게 없죠.

대형 마스크 리빌. 화면을 가득 채운 글자 마스크가 걷히며 막대 그래프가 드러납니다

평소 공부던걸 활용해 AI기반 하네스를 만들어 양산을 했죠

사실 제작중에 좀많이 아쉬어 중간 결과를 보고는 취향을 넣었습니다.
이징 비교, 타이밍과 간격, 크로스페이드, 모션 위계 같은 기본기 클립 4개를 내리고 임팩트 효과 14개를 새로 랜더 했고 아래와 같은 것들을 만들었습니다.

무한 줌, 매치컷 모프, 입자 흩어졌다 모이기 같은 것들이죠.

무한 줌. 숫자 속으로 끝없이 파고들며 다음 장면으로 이어집니다

매치컷 모프. 붉은 원 하나가 숫자 0으로, 다시 62% 도넛 차트로 모양을 바꿉니다

입자 흩어졌다 모이기. 흩어진 입자가 모여 숫자 하나를 완성합니다

그렇게 5시 40분에 클립 61개, 레시피 10개짜리 첫 판이 나왔고, 클립을 128개로 늘려 같은 날 저녁 깃허브에 공개했습니다. MIT 라이선스, 한국어·영어로 제작했어요

공개 다음 날인 10월 1일에는 AI 매터스에 [「[AI 활용팁] 모션 기법 637개 담은 '어썸 AI 모션' 사용법」](https://aimatters.co.kr/ai-tool/53839/) 기사가 실렸습니다.

프롬프트 킷, 덱 팩토리, 릴포지 등 클로드 코드 스킬을 여러 개 공개해 온 한국 개발자로 소개해 주셨더라고요.

AI 매터스가 어썸 AI 모션 사용법을 기사로 소개했습니다(2026년 10월 1일)

10월 7일 기준 깃허브 스타 57개, 포크 11개입니다. 움직임을 직접 비교하려면 사이트에서, 스킬로 쓰려면 깃허브 레포에서 시작하면 됩니다.

03 그 도감으로 초등 수업 영상 6편을 만들었습니다

도감을 직접 써 보려고 초등 3·4학년 수업 영상 6편을 만들었습니다. 그중 분수 편 선생님은 제 목소리입니다. 제 강의 목소리를 일레븐랩스(ElevenLabs v4)로 복제했습니다.

분수 편 한 장면. 조각을 겹쳐 보며 네 조각이 똑같은지 확인합니다. 이 장면의 목소리가 제 목소리입니다

원래는 초등 3·4학년 학습 자료 프로젝트였습니다. 교육과정 성취기준에 맞춘 노션 교재 8편과 직접 만져 보는 체험 HTML이 있고, 그중 6편을 영상으로 옮겼죠.

나머지 5편 선생님은 각기 다른 AI 목소리이며 결과부터 정리해보면 다음과 같습니다,.

분수·각도·사실과 의견·물·자석·소리, 3·4학년 수업 6편을 한눈에 봅니다

수업 흐름은 7단계로 맞췄습니다. 상황 질문, 탐구, 이름 붙이기, 다른 표현, 함정, 생각하기 문제(4초 멈춤), 정리입니다. 함정 단계에서는 아이들이 헷갈리기 쉬운 장면을 일부러 보여 줍니다. 분수 편이라면 "이 작은 조각은 4분의 1일까요?"라고 묻고, 작은 조각 4개를 모아 보면 빈 곳이 많다는 걸 확인하는 식이죠.

작은 조각 4개를 모아도 한 판이 안 되는 모습으로 함정을 풀어 줍니다

각도 편(88초 세로 쇼츠). 부채를 펼수록 각이 커지는 과정을 그대로 보여 줍니다

소리 편. 막대가 짧아질수록 물결이 촘촘해지며 소리가 높아집니다

만들면서 진짜 어려웠던 건 하나였습니다. 말과 그림의 타이밍이었습니다. 분수 편에는 이런 대사가 나옵니다.

한 번이 들리는 순간 피자에 첫 칼선이 그어져야 하고,

또 한 번에 두 번째 선이 그어져야 합니다.

그림이 반 박자만 늦어도 말과 따로 놀거든요.

일레븐랩스는 목소리를 만들면서 각 글자를 몇 초에 말했는지도 같이 돌려줍니다(with timestamps). 이걸로 timeline(언제 무엇이 나오는지 적은 시간표)을 만들고, 대본에 '이 단어가 들리는 순간 그림을 움직여라'라는 표식을 넣어줬어요.

6편을 만들며 총 457개 를 를 오더하며 자막은 0.3초 이내로 맞추는 게 기준이삼았습니다.

프리미어에서 키프레임 457개를 손으로 맞춘다면 어떨까요? 저는 안 합니다. 대본 한 줄만 바꿔도 뒤가 전부 밀리니까요. 여기서는 대본을 고치면 목소리를 다시 받고, 시각을 다시 뽑아 그림을 거기에 맞춥니다.

장면에는 난수나 시계도 쓰지 않았습니다. 같은 입력이면 언제 돌려도 같은 영상이 나와야 고친 곳만 비교할 수 있거든요.

한 편이 나오는 방법은 이렇습니다.

공통 키트(9개 파일, 962줄)를 6편이 같이 썼고, 편마다 전용 코드가 따로 붙었습니다. 합치면 편 전용 코드 1,747줄, 장면 소스 4,341줄로 구성되어있어요

여기까지만 보면 또 AI 최고로 끝날 것 같지만, 저 7번에서 일이 꼬여 있었습니다.

04 그리고 검사기가 거짓말을 했습니다

QA를 거친 6편은 전부 통과했습니다. ‘오, 깔끔한데?’

솔직히 그때는 그렇게 생각했어요. 그런데 다 끝나고 하네스 기록을 뜯어보니 이상했죠. QA가 숫자를 재기만 하고 합격·불합격 판정은 하지 않고 있었습니다.

한마디로 루프를 잘못짠거고 멈추는 곳이 없으니 전부 통과한 것처럼 보였던 거죠.

측정은 했는데 정작 판단은 아무도 안 한 겁니다. 숫자가 빼곡한 보고서는 그것만으로 합격처럼 보이거든요.

9월 18일 「AI로 컨텐츠나 광고의 반응을 측정할 수 있을까요?」에서 결과가 그럴듯한 것과 제대로 작동한 것은 다르다고 썼는데요. 같은 함정에 또 빠진 셈입니다.

나머지 실수도 짧게 회고해보면

9월 4일 「AI로 행사를 만들어 팔아봤습니다」에서 AI를 잘 쓰는 건 믿지 않아도 돌아가는 시스템을 만드는 일이라고 썼습니다. 이번에는 그 시스템의 검사기부터 믿을 수 없었던 겁니다.

그래서 지금 이렇게 고치고 있습니다.

05 마치며: 딸깍은 없고, 정의와 검사가 있었습니다

일주일을 파 보고 내린 결론은 일단 된다는 겁니다.

말로 시켜서 수업 영상 6편, 16분 53초가 실제로 나왔으니까요.

다만 품질을 가른 건 툴 쪽이 아니라 정확한 정의입니다.

양산으로 가기위해서는 움직임을 부를 이름이 있어야 원하는 장면이 나왔고, 기계가 합격·불합격을 판정하지 않으면 결과를 믿을 수 없었죠. 결국 사람 몫은 '이 정도면 자연스럽다'는 감을 이름과 숫자와 규칙으로 적어 두는 데까지였습니다.

혹시 딸깍으로 뽑은 영상이 다 비슷비슷하게 나왔다면, 도감에서 카드 하나만 골라 보세요. 카드에 붙은 프롬프트를 클로드 코드나 코덱스에 그대로 붙여 넣으면 됩니다. '알아서 멋지게'라고 할 때와나오는 장면이 다를 겁니다.

링크 모음

오늘 이야기

공냥이가 공개한 스킬

영상 쪽부터 놓았습니다. 숫자는 10월 7일 기준 깃허브 스타입니다.

나머지 스킬입니다.

같이 쓰면 좋은 외부 도구

공냥이 스킬은 전부 깃허브에 공개되어 있습니다. 써 보시고 막히는 곳은 답장으로 알려 주세요.