OpenMontage 설치하고 Claude Code·Codex로 AI 영상 제작 흐름 묶기

AI 영상 도구를 고를 때 제일 먼저 보는 부분은 영상 생성 모델 이름보다 제작 흐름입니다. OpenMontage는 Claude Code, Codex, Cursor 같은 코딩 에이전트를 영상 제작 오케스트레이터로 쓰는 오픈소스 저장소입니다.

개요

OpenMontage 설치 후에는 사용자가 영상 요청을 쓰고, 에이전트가 파이프라인 정의와 stage director skill을 읽어 작업을 순서대로 엮습니다. 프롬프트 한 줄로 짧은 클립을 뽑는 도구라기보다, 대본 작성, 자산 생성, 편집, 검수까지 파일로 남기는 제작 시스템입니다.

전체 구성 흐름

요청 → pipeline 선택 → 리서치·대본·장면 계획 → 자산·편집 → 렌더 → 검수 순서입니다. 제작 단계마다 사람이 승인하는 지점을 두고, render 전에는 delivery promise와 slideshow risk를 점검하며, render 뒤에는 ffprobe·프레임·오디오 검사를 둡니다.

저는 이 구조가 여러 장면이 이어지는 영상이나 반복 콘텐츠에 더 맞다고 판단합니다. 생성 API 한 번만 호출할 일이라면 이런 오케스트레이션 도구까지 설정할 이유는 없습니다. OpenMontage는 에이전트가 어떤 경로를 골랐는지 decision log로 남겨 중간 확인이 필요할 때 강점이 있습니다.

준비물

• Python 3.10 이상
• FFmpeg
• Node.js 18 이상
• Claude Code, Codex, Cursor 등 에이전트
• (선택) FAL_KEY, OPENAI_API_KEY, ELEVENLABS_API_KEY 같은 생성 API 키

1. 설치와 실행

저장소를 내려받은 뒤 기본 환경을 준비합니다. 공식 런타임 준비는 make setup 경로를 다룹니다.

git clone https://github.com/calesthio/OpenMontage.git
cd OpenMontage
make setup

API 키는 .env.example을 .env로 복사해 채웁니다. Archive.org나 Wikimedia Commons 영상, Piper TTS 같은 무료 도구만 볼 때는 키를 전부 등록하지 않아도 됩니다. 앞선 DramaClaw Docker Compose 영상 파이프라인 글처럼 영상 생성 provider와 제작 작업 규칙은 나눠서 준비해주시면 됩니다.

2. 영상 제작 흐름

에이전트에서 OpenMontage 폴더를 열고 요청을 남깁니다. README 예시는 자연어 요청을 아래처럼 적습니다. 여기부터 시작합니다.

Make a 60-second animated explainer about how neural networks learn

실행이 시작되면 에이전트는 pipeline manifest를 고르고, stage director skill을 읽습니다. reference video가 있는 경우 분석 경로를 먼저 타고, 없으면 explainer나 talking head 같은 pipeline으로 분기합니다. provider API 키는 필요한 경로만 .env에 넣어주시면 됩니다.

적용 대상

• 맞는 경우: 영상 요청을 여러 단계로 나누고, 대본·장면·렌더 검수를 기록으로 남길 때
• 비교 기준: 웹 브라우저는 대본 초안에, 단일 API 호출은 빠른 결과 확인에 맞고, OpenMontage는 두 작업의 파이프라인 묶음에 맞습니다.
• 맞지 않는 경우: 이미지 한 장만 만들 때, CLI 환경을 다루기 어려울 때, Node.js와 Python 런타임을 준비할 수 없을 때

확인

설치 확인은 테스트 명령부터 실행하시면 됩니다.

make test-contracts

Backlot 화면은 별도로 열어주시면 됩니다.

python -m backlot open

라이브 보드에 프로젝트가 보이고 렌더 테스트가 통과하면 기본 구성이 완료된 상태입니다.