| 강연·강의·세미나 본문 마크다운을 입력받아 (1) NotebookLM Studio에 그대로 붙여 넣을 슬라이드 데크 생성 프롬프트와 (2) 슬라이드별 나노바나나(Gemini 3 Pro Image, a.k.a. Nano Banana Pro) 5-Component 이미지 프롬프트를 동시 산출하는 prompt-builder 스킬. NotebookLM Studio의 공식 4축(Format/Length/Output language/Prompt)을 정확히 매핑하고, 슬라이드별 시각 자료는 Google DeepMind 공식 가이드의 5-Component 구조(Style·Subject·Setting·Action·Composition)에 따라 작성한다.
npx skills add https://github.com/modu-ai/cowork-plugins --skill notebooklm-slide-prompt
세션 본문 마크다운을 한 번 입력하면, NotebookLM Studio에 붙여 넣는 슬라이드 데크 프롬프트와 각 슬라이드의 시각 자료를 위한 나노바나나(Gemini 3 Pro Image) 이미지 프롬프트를 동시에 산출합니다.
같은 "발표자료"라도 산출물이 다릅니다. 호출 전 아래 표로 구분하세요.
| 구분 | notebooklm-slide-prompt | pptx-designer |
|---|---|---|
| 산출물 | NotebookLM 소스 정리 + Studio Prompt 텍스트 + 슬라이드별 이미지 프롬프트 | 편집 가능한 .pptx 파일 (pptxgenjs 코드) |
| 결과물을 어디서 보나 | NotebookLM Studio가 슬라이드를 생성 | PowerPoint·Keynote에서 바로 열림 |
| 입력 | 강연·강의 본문 MD | 보고서·기획 내용 + 디자인 요구 |
| 언제 쓰나 | "NotebookLM으로 발표자료 만들 프롬프트가 필요" | "지금 바로 열리는 PPT 파일이 필요" |
요약: NotebookLM에 넣을 준비물(소스·대본·구조·이미지 프롬프트)을 만드는 빌더가 이 스킬입니다. 실제 .pptx 파일이 필요하면 moai-office:pptx-designer를 호출하세요. "PPT 파일로 뽑아줘"는 moai-office:pptx-designer, "NotebookLM 슬라이드 프롬프트 만들어줘"는 이 스킬입니다.
다음 표현이 등장하면 본 스킬을 우선 호출:
.md 파일 또는 본문 직접 첨부. 도입 → 핵심 → 데모 → 정리 4블록 구조면 이상적.Detailed Deck vs Presenter Slides)short / default / long)본문 MD가 첨부되어 있는지 확인. 없으면 한 줄로 요약된 주제·핵심 포인트라도 받는다. 누락된 선택 항목은 AskUserQuestion 한 라운드(3~4질문 이내)로 묶어서 묻는다:
references/slide-style-library.md의 49 스타일 × 8 카테고리 라이브러리에서 발표 키워드에 맞는 카테고리 1~2개를 자동 추천한 뒤 사용자에게 그중 1~3 스타일 후보를 제시 (예: "AI·미래·혁신" 발표라면 카테고리 E의 7·22·43 후보)NotebookLM Studio의 공식 4축에 정확히 매핑한다:
| 축 | 매핑 |
|---|---|
| Format | Detailed Deck(읽기용·풀텍스트) 또는 Presenter Slides(발표용·키 토킹 포인트) — 인터뷰 답변 기반 |
| Length | short / default / long — 슬라이드 매수 목표 기준 자동 매핑 (≤10 = short, 11~18 = default, ≥19 = long) |
| Output language | 기본 한국어. 청중이 다국어면 명시 |
| Prompt 본문 | 아래 6블록 템플릿 |
[1] 청중 & 사전 지식
- 이 슬라이드를 볼 사람과 그들의 사전 지식 수준을 명시
- 예: "클로드 코드 입문~중급 개발자 + 학생·취준생. 에이전틱 코딩 용어는 처음일 수 있음."
[2] 1순위 메시지 (The Single Takeaway)
- 발표가 끝났을 때 청중이 한 줄로 기억할 메시지
- 예: "하네스가 있어야 에이전트가 통제된 작품을 만든다."
[3] 슬라이드 구조 지침
- 표지·도입·핵심·데모·정리·Q&A·다음 단계 — 어떤 흐름으로 배치할지
- 매수 가이드 (예: "총 15장 ± 2장. 핵심 개념은 1슬라이드 1메시지.")
[4] 톤 & 스타일
- 어조(예: "솔직한 실무 회고체, 클리셰 금지")
- 시각 톤(예: "다이어그램 위주, 텍스트 60% 이내, 표지·섹션 구분만 풀이미지")
[5] 강조 슬라이드 (Must-Have Slides)
- 절대 빠지면 안 되는 슬라이드와 그 슬라이드가 답해야 하는 질문
[6] 금지 / 제약
- 다루지 말 것 · 피해야 할 표현 · 출처 표기 규칙
- 예: "혁신적·차세대·재정의하는 같은 클리셰 금지. 코드 인용은 모노스페이스."
## NotebookLM Studio 입력값
- Format: Presenter Slides
- Length: default
- Output language: 한국어
## NotebookLM Prompt (이 블록 전체를 Studio의 'Prompt' 칸에 그대로 붙여 넣으세요)
[1] 청중 & 사전 지식
…
[2] 1순위 메시지
…
[3] 슬라이드 구조 지침
…
[4] 톤 & 스타일
…
[5] 강조 슬라이드
…
[6] 금지 / 제약
…
> 공식 출처 사용 시 주의 — NotebookLM은 노트북에 업로드된 소스만 활용한다. 본문 MD를 노트북 소스로 먼저 업로드한 뒤, 위 Prompt를 Studio의 슬라이드 데크 Prompt 칸에 입력한다. Prompt 칸에 본문을 통째로 붙여 넣지 않는다.
본문 MD에서 핵심 슬라이드를 추출한다. 기본 추출 대상:
총 5~8개 슬라이드가 일반적이며, 각 슬라이드에 대해 DeepMind 공식 5-Component 구조를 채운 프롬프트를 생성한다.
| Component | 정의 | 작성 가이드 |
|---|---|---|
| Style | 일러스트/사진/수채화/시네마틱/플랫 다이어그램 등 | references/slide-style-library.md의 49 스타일 카탈로그에서 1개 선택해 영문 프롬프트 키워드를 그대로 사용 — "미니멀 등각 다이어그램(#39)", "시네마틱 우주 SF(#22)" 등 |
| Subject | 누가/무엇이 — 외모·복장·포즈까지 구체적으로 | 추상 개념은 의인화·오브제화 — 예: "에이전트는 헬멧을 쓴 작은 로봇" |
| Setting | 배경·시간대·분위기 | 강의 주제와 의미적으로 연결 — 예: "터미널 빛이 비치는 어두운 작업실" |
| Action | 어떤 동작이 일어나고 있나 | 정지 컷이라도 한 장면의 순간을 명시 — "키보드 위에 손이 올라가는 순간" |
| Composition | 앵글·프레이밍·종횡비 | 슬라이드용은 16:9, 표지는 wide cinematic, 섹션 구분은 center-weighted |
the words "하네스 엔지니어링" rendered in a bold sans-serif fonta clean isometric diagram of an orchestrator-worker pattern, labeled arrows 같이 정보 시각화 명시16:9 widescreen, upscale to 2K 권장 (강연 슬라이드 기본 16:9)Style + palette + lighting을 강제. 캐릭터 등장 시 고정 이름 부여 (예: the agent named "Trust-5")## 슬라이드별 나노바나나 이미지 프롬프트
### 슬라이드 1 — 표지: "클로드 코드로 시작하는 실전 에이전틱 코딩"
Style: cinematic minimal, dark teal palette with warm amber accents, soft volumetric light
Subject: a small humanoid agent figure made of brushed metal, mid-stride, holding a glowing harness in one hand
Setting: a dimly lit late-night workshop with terminal-blue holographic interface panels floating around
Action: the agent fastening the harness around a translucent code construct that hovers above the desk
Composition: 16:9 widescreen, low-angle hero shot, center-weighted, generous negative space on the right for the title overlay
Text render: the words "하네스 엔지니어링" in a bold sans-serif font, lower-right, no other on-image text
Aspect ratio: 16:9, upscale to 2K
Consistency tag: series="harness-lecture", palette="teal-amber-dim", lighting="volumetric-warm"
### 슬라이드 3 — "왜 하네스가 필요한가?"
…
### (이하 슬라이드별 반복)
다음 단일 마크다운 파일 1개로 묶어서 산출한다:
prompts/S{n}-notebooklm-prompt.md (사용자 프로젝트 경로 기준)체인 종료 직전 moai-core:ai-slop-reviewer를 호출해 클리셰·번역투를 제거한다.
사용자: "S0 도입 본문을 NotebookLM 슬라이드 프롬프트로 만들어줘"
→ 본문 MD를 읽고 매수·포맷·시각 톤·강조 슬라이드 4가지를 AskUserQuestion 한 라운드로 묻는다.
→ 답변 수신 후 Part A + Part B를 한 마크다운 파일로 산출.
사용자: "본문을 15장 Presenter Slides로, 시각은 미니멀 등각 다이어그램으로 가자"
→ 인터뷰 건너뛰고 즉시 산출. 표지·섹션 구분 슬라이드만 시네마틱, 나머지 다이어그램.
사용자: "S2 슬라이드 7번(TRUST-5 다이어그램) 이미지 프롬프트만 다시"
→ Part B의 해당 슬라이드 블록만 재생성.
notebooklm-slide-prompt
↓
moai-core:ai-slop-reviewer
본 스킬은 텍스트 산출물이므로 체인 종료 직전 moai-core:ai-slop-reviewer로 후처리한다.
실제 이미지 생성은 별도 단계로 분리되어 있다. 사용자는 산출된 5-Component 프롬프트를 다음 도구 중 하나로 실행한다:
moai-media:higgsfield-image 스킬에 그대로 전달본 스킬은 본문에 모든 가이드를 담는 대신, 시각 스타일 라이브러리를 별도 reference 파일로 분리해 필요할 때만 로드합니다.
references/slide-style-library.md — 49가지 시각 스타일 × 8 카테고리 라이브러리. Phase 1의 톤 결정 단계와 Phase 3의 5-Component Style 필드 작성 시 참조. 발표 키워드 → 스타일 자동 매칭 규칙, 시리즈 일관성 가드(Style·Palette·Lighting·Consistency tag), 안티패턴 카탈로그 내장.스타일 선택 워크플로우:
[Phase 1 인터뷰] 사용자 발화에서 키워드 추출
↓
[references/slide-style-library.md "스타일 매칭 가이드"] 카테고리 매핑
↓
[AskUserQuestion] 카테고리 내 1~3 스타일 후보 제시 (영문 프롬프트 + 추천 상황 동봉)
↓
[Phase 3] 선택된 스타일의 영문 프롬프트 키워드를 모든 슬라이드 `Style:` 필드에 동일 적용
<https://support.google.com/notebooklm/answer/16757456>
<https://deepmind.google/models/gemini-image/prompt-guide/>
<https://blog.google/innovation-and-ai/products/higgsfield-image-pro/>
<https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation>
references/slide-style-library.md)는 공개된 옵시디언 publish 자료 "노트북 LM 슬라이드 가이드북"(이커머스 클래스, datawave)을 참고해 카테고리·매칭 규칙·일관성 가드를 재구성한 자료입니다.agent-im 会话技能 - 通过 liblib.tv 的 AI 能力生成和编辑图片/视频。覆盖场景包括:生成(文生图、文生视频、图生视频、做动画、画一个xxx、来段xxx)、编辑修改(把xxx换成yyy、去掉xxx、加上xxx、改成xxx、调整xxx、局部修改、改镜头)、风格转换(风格迁移、转绘、换风格)、视频续写延长、复刻视频/TVC/宣传片、短剧/短漫剧生成、音乐MV生成、产品广告/展示片制作、分镜/故事板设计、教育视频/短视频制作。当用户提到 liblib、libtv、上传参考图/视频、查看生成进度时也应触发。关键判断:只要用户的请求涉及 AI 图片或视频的创作、生成、编辑、修改,无论措辞如何(如"画只猫"、"做个海报"、"把纸船换成爱心"、"这个视频帮我改一下"、"帮我复刻这段视频"、"用这首歌做个MV"、"一句话生成短剧"),都必须触发此技能。
This skill should be used when the user asks to "generate video prompts", "create Seedance prompts", "write video descriptions", mentions "Seedance", "seedance", "即梦", "即梦平台", "视频提示词", "视频生成", "AI视频", "短剧", "广告视频", "视频延长", or discusses video prompt engineering, AI video generation, or Seedance 2.0 workflows.
Best practices and techniques for writing effective AI video generation prompts. Covers: Veo, Seedance, Wan, Grok, Kling, Runway, Pika, Sora prompting strategies. Learn: shot types, camera movements, lighting, pacing, style keywords, negative prompts. Use for: improving video quality, getting consistent results, professional video prompts. Triggers: video prompt, how to prompt video, veo prompts, video generation tips, better ai video, video prompt engineering, video prompt guide, video prompt template, ai video tips, video prompt best practices, video prompt examples, cinematography prompts
This skill is a practical, 'use-it-while-debugging' reference for getting a LiveKit + Letta voice agent working reliably.
Download screenshot baselines from the latest CI run and commit them. Use when asked to update, accept, or refresh component screenshot baselines from CI, or after the screenshot-test GitHub Action reports differences. This skill should be run as a subagent.
| Turn vague taste, screenshots, URLs, product notes, or "make it feel like this" references into a grounded DESIGN.md plus an implementation handoff. Use it before prototypes, decks, redesigns, or image remix work when the user needs a reusable visual direction rather than a one-off prompt.
>- Upload local assets (images, mockups, extracted HTML, design markdown) to a Stitch project. ALWAYS use this skill when you need to upload visual assets, HTML pages, or design docs to Stitch, particularly when direct MCP tool calls fail or truncate due to base64 token limits.
This skill helps users automatically extract channel-level and video detail data from a specific YouTube channel via BrowserAct API. Agent should proactively apply this skill when users express needs like extracting channel video data, getting latest or popular videos from a YouTube channel, tracking competitor channel content, extracting video metrics such as views likes comments, retrieving subscriber count and channel info, monitoring posting cadence of a YouTube channel, gathering video data for content strategy analysis, getting earliest videos of a YouTube creator, analyzing engagement signals across a full channel, and downloading structured YouTube video details without manual scraping.
Take modu-ai/notebooklm-slide-prompt from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.