Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add laguna821/Achmage-Skills --skill achmage-whiteboard-videogit clone --depth 1 https://github.com/laguna821/Achmage-SkillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/laguna821/achmage-skills/achmage-whiteboard-video)<a href="https://agentmods.dev/skills/laguna821/achmage-skills/achmage-whiteboard-video"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/laguna821/achmage-skills/achmage-whiteboard-video/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/laguna821/achmage-skills/achmage-whiteboard-video"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/laguna821/achmage-skills/achmage-whiteboard-video.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00114 | $0.01866 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00933 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00373 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00187 |
Grade A, and why
achmage-whiteboard-video scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 11d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 84 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Achmage 화이트보드 비디오
기본 목표는 마크다운 한 편에서 음성·자막이 포함된 단일 4K MP4를 만드는 것이다. 새 프로젝트에서 사람에게 묻는 단계는 음성 오디션 한 번만 둔다. 음성이 승인되면 이미지 생성부터 최종 병합까지 추가 승인 없이 계속한다.
기본 절차
- 처음 실행하는 컴퓨터에서는 Windows의
setup.cmd또는 macOS의setup.sh를 실행한다. autobuild <마크다운> --project <폴더> --scenes all을 실행한다.workflow-state.json이needsSceneDesign이면 원문을 읽고 장면 계획,voiceover.script, 화면 문장, 이미지 프롬프트를 작성한다. 1시간 목표가 있으면 말하기 속도와 장면 수를 먼저 맞춘다.- 장면 JSON은
references/scene-schema.md, 이미지 프롬프트는references/image-prompts.md를 따른다. 음성 대본은 사람 승인 없이approved로 저장한다. autobuild를 다시 실행해 내용에 맞는 음성 3명을 추천하고 상위 2명의 짧은 오디션을 생성한다.- 오디션 파일, 후보 이름, 전체 예상 TTS 크레딧과 라이선스 상태를 사용자에게 한 번에 보여주고 한 명을 고르게 한다. 이것이 유일한 기본 승인 게이트다.
- 선택을 받으면
approve-voice --voice-id <ID>를 실행한다. 이후에는 추가 승인을 요청하지 않는다. - 상태가
needsImages이면 Codex 네이티브 이미지 생성 도구로 누락 장면마다 이미지 한 장을 만들고attach-image로 연결한다. 외부 이미지 API나 API 키를 사용하지 않는다. - 모든 이미지가 준비되면
resume을 실행한다. 스크립트가 TTS 캐시, 동적 길이 렌더, 자막, 4K 병합과 검증을 끝낸다. - 최종 폴더의
*-4k-captioned.mp4와build-report.json을 사용자에게 전달한다.
이미지 원칙
- 장면마다 네이티브 이미지 한 장을 생성한다. 이미지 모델에는 실제 한글을 그리게 하지 않는다.
- 프롬프트에
no text, no letters, no numbers, no logo, no watermark와 넓은 텍스트 안전 영역을 명시한다. - 실제 한글은 번들된 Noto Sans KR로 합성한다.
- 기본 테마는
achmage-newsroom-light, 기본 삽화 모션은line-trace다. 장면별로marker-wipe를 선택할 수 있다. - 기본 자동 제작에서는 앵커 이미지 승인을 별도 게이트로 두지 않는다. 사용자가 명시적으로 요청할 때만 미리보기와 앵커 승인을 추가한다.
음성·비용 원칙
- API 키는
ELEVENLABS_API_KEY또는TYPECAST_API_KEY환경변수에서만 읽는다. 채팅, JSON, 로그, 명령행 인수에 키를 쓰지 않는다. - 기본·개인·기존 클론 음성을 추천 대상으로 포함한다. 음성 복제 생성은 하지 않는다.
- 같은 대본·화자·모델·설정은 캐시를 재사용한다. POST 실패는 중복 과금 위험 때문에 자동 재시도하지 않는다.
- 오디션 승인은 화자·모델·설정·대본 해시와 승인 비용 상한을 잠근다. 예상 비용이 승인 시점보다 10% 이상 늘면 안전 정지한다.
pronunciationOverrides는 TTS 입력에만 적용하고 화면 자막에는 원문을 유지한다.- 무료 계정 또는 라이선스를 확인할 수 없는 음성은 로컬 검수용으로만 표시한다. 공개·상업 목적은 공급자의 현재 권한을 확인하고 허용되지 않으면 중단한다.
- 자세한 키 설정, 요금과 공급자 차이는
references/tts.md를 읽는다.
자막·출력 원칙
- TTS의 원문 문자 타임스탬프를 우선 사용한다. 예전 캐시에 로마자 정렬만 있으면 음성 길이에 맞춰 한국어 대본 타이밍을 비례 보정한다.
- 자막은 최대 2줄, 한 줄 약 22자, 1–6초 단위로 나눈다.
- Noto Sans KR, 반투명 차콜 배경과 자막 안전 영역을 사용한다.
protectedRegions와 겹치면 위아래 중 덜 가리는 위치를 선택한다. - 기본 결과는 음성·번인 자막을 포함한 3840×2160 H.264 High/AAC 48kHz MP4 한 편이다.
- 편집 자료는 사용자가 요청할 때만
export-edit-package로 내보낸다. 기존 캐시만 사용하므로 TTS나 이미지 생성 호출을 다시 하지 않는다. - 편집 패키지는 자막 없는 음성 포함 4K 영상, 통합 SRT, 장면별 MP4·SRT, 편집 인덱스, 대본과 발음표를 포함한다.
What ships with it
26 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
- .gitignore 57 B
- agents/openai.yaml 291 B
- assets/fonts/NotoSansKR-VF.ttf 10171 KB
- assets/fonts/OFL.txt 493 B
- assets/hands/eraser-hand.png 245 KB
- assets/hands/marker-hand.png 277 KB
- assets/preview/index.html 21 KB
- LICENSE 1.0 KB
- NOTICE 525 B
- references/image-prompts.md 1.8 KB
- references/line-trace.md 2.5 KB
- references/scene-schema.md 4.3 KB
- references/themes.md 759 B
- references/tts.md 4.1 KB
- references/typography.md 930 B
- requirements.lock 93 B
- scripts/pipeline_core.py 18 KB runs code
- scripts/tts_core.py 32 KB runs code
- scripts/whiteboard_core.py 77 KB runs code
- scripts/whiteboard.py 68 KB runs code
- setup.cmd 164 B runs code
- setup.ps1 1.6 KB runs code
- setup.sh 861 B runs code
- templates/project.template.json 1.3 KB
- templates/scene.template.json 501 B
- tests/test_whiteboard.py 29 KB runs code
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 11d ago First seen · 84 lines · 114 tokens per session scan A 3474d4b03239
achmage-whiteboard-video is a skill published in the GitHub repository laguna821/Achmage-Skills (5 stars, last pushed 12d ago), licensed Apache-2.0. It adds 114 tokens to every session and 1,866 once invoked, about $0.0006 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
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