CLI 사용자 가이드

NadouPro CLI란?

✈️ AI를 창작 흐름에 들이는 중계 지점

한 줄의 아이디어와 몇 장의 참고 이미지에서 스토리보드와 비디오 노드까지, 자연어로 목표만 설명하면 됩니다. AI 어시스턴트는 NadouPro CLI를 통해 이미 개방된 창작 기능을 호출하고, 핵심 단계에서 확인을 요청합니다. NadouPro는 자유 캔버스, 작업대, 에이전트 등 창작 진입점을 제공합니다. CLI의 실제 범위는 현재 버전을 따릅니다.

영상 창작을 세트 협업으로 생각해 보세요. 당신은 창작 의도를 제시하고 핵심 판단을 내리고, AI 어시스턴트는 작업을 분해하고 도구를 호출하며 결과를 추적하고, NadouPro는 모델, 소재, 공간, 자유 캔버스를 담당합니다. NadouPro CLI는 이 셋 사이의 작업 채널입니다.

가치는 사용자가 명령을 배우게 하는 데 있지 않습니다. AI 어시스턴트가 실제로 실행할 수 있게 하는 데 있습니다. 현재 사용 가능한 모델을 선택하고, 참고 소재를 읽고, 이미지 또는 비디오 생성을 제출하고, 결과를 기다린 뒤 개인 공간, 팀 공간 또는 지정한 자유 캔버스로 전달합니다.

누구에게 맞나요?

• 영상 및 콘텐츠 크리에이터: 캐릭터 설정, 스토리보드, 샷 생성, 소재 정리를 AI 어시스턴트에 맡기고 싶을 때.

• 창작 팀: 결과를 팀 공간이나 자유 캔버스에 넣어 검토, 협업, 반복 작업을 이어가야 할 때.

• Claude Code, Cursor 등 AI 도구 사용자: 페이지를 오가며 소재를 복사하지 않고, 대화 안에서 바로 NadouPro를 호출하고 싶을 때.

1. 📦빠른 설치

방법 1: AI 어시스턴트 원클릭 설치

아래 문장을 AI 어시스턴트에게 보내세요.

NadouPro CLI를 설치해 주세요: npm install -g @iqiyi-intl-nadoupro/nadou-cli. 설치가 끝나면 nadou version --json으로 확인하세요(Node.js 16 이상 필요).

설치 프로그램은 세 가지를 수행합니다.

1. 현재 운영 체제와 CPU 아키텍처에 맞는 Nadou CLI를 설치합니다.

2. CLI가 정상 실행되는지 확인하고 버전, commit, 빌드 시간을 출력합니다.

3. 같은 버전의 공식 Nadou Skill을 이 기기에서 지원하는 전역 Agent에 동기화합니다.

설치 성공 기준

nadou version --json이 버전 정보를 정상 반환하고, nadou skill read --json의 Skill 버전이 CLI 버전과 일치합니다.

방법 2: 수동 설치

수동 설치 안내

터미널에서 직접 작업하려면 다음을 실행하세요.

npm exec --yes --registry=https://registry.npmjs.org/ --package=@iqiyi-intl-nadoupro/nadou-cli@latest -- nadou-install
nadou version --json
nadou skill install --json
nadou skill read --json

이 기기에 이전 Nadou CLI가 설치된 적이 없다면 npm 패키지를 바로 설치할 수도 있습니다.

npm install -g @iqiyi-intl-nadoupro/nadou-cli
nadou version --json
nadou skill install --json
nadou skill status --json

현재 설치 프로그램은 Windows x64, Linux x64/arm64, macOS x64/arm64를 지원합니다. Windows arm64용 사전 컴파일 패키지는 아직 없습니다.

최초 권한 부여 및 로그인

Agent는 계정이 필요한 작업을 실행하기 전에 로그인 상태를 먼저 확인해, 브라우저를 반복해서 열지 않아야 합니다.

nadou auth status --no-interactive --json

아직 로그인하지 않았다면 다음을 실행하세요.

nadou auth login --timeout 10m --json

1. CLI는 시스템 기본 브라우저를 열려고 시도합니다. 현재 환경에서 자동으로 열 수 없으면 같은 인증 주소가 출력됩니다.

2. 열린 국제판 로그인 페이지에서 “Continue to international sign in”을 클릭한 뒤, 로그인 창 안내에 따라 국제 사이트 계정으로 로그인합니다.

3. 권한이 부여되면 CLI가 로그인 상태를 자동 검증합니다. Agent는 원래 작업을 이어서 진행할 수 있으며, 로그인 명령을 다시 실행할 필요는 없습니다.

이 가이드는 국제 공용망 CLI를 사용하며, 기본적으로 국제 사이트 운영 환경에 연결합니다. 이 배포판은 운영 환경만 지원합니다.

서버 또는 컨테이너 환경에서 로그인

CLI가 서버, Docker/Claw 컨테이너 또는 그래픽 인터페이스가 없는 환경에서 실행되어 시스템 브라우저나 시스템 자격 증명 저장소를 사용할 수 없다면 다음을 실행하세요:

nadou auth login --server

CLI는 로그인 URL과 인증 코드를 표시하고 권한 부여 결과를 기다립니다. 원하는 기기의 브라우저에서 해당 URL을 열고 인증 코드를 입력한 다음, 로그인하고 CLI에서 사용할 계정을 확인하세요. 다른 계정을 사용하려면 “계정 전환”을 선택하세요.

로그인에 성공하면 자격 증명이 현재 CLI 상태 디렉터리의 비공개 파일에 저장됩니다. 같은 컨테이너에서 실행하거나 같은 상태 디렉터리를 사용하는 후속 CLI 명령은 이를 바로 재사용할 수 있습니다. 해당 디렉터리를 영구 보존하지 않은 채 컨테이너를 삭제하면 다시 로그인해야 합니다.

기본 nadou auth login은 기존의 브라우저 권한 부여 방식과 시스템 자격 증명 저장소를 계속 사용합니다.

2. 📹영상 창작에 적합한 이유

NadouPro CLI는 현재 텍스트, 이미지, 비디오, 공간, 자유 캔버스를 중심으로 다룹니다. 한 번의 독립 생성도 가능하고, 같은 프로젝트를 중심으로 여러 소재와 여러 단계의 창작 파이프라인도 구성할 수 있습니다.

기능	적합한 작업
텍스트	아이디어 확장, 대본 개요, 스토리보드 설명, 프롬프트와 카피. 텍스트 결과는 바로 반환됩니다.
이미지	텍스트 투 이미지, 참고 이미지 기반 생성, 부분 인페인팅, 파노라마, 주체 삼면도.
비디오	텍스트 투 비디오, 다중 레퍼런스 비디오, 첫/끝 프레임 생성, 비디오 의미 편집, 동작 제어.
자유 캔버스	캔버스를 만들거나 읽고, 텍스트·이미지·비디오 노드와 연결선을 구성한 뒤 지정 노드에서 생성합니다.
공간과 전달	생성 결과를 개인 공간 또는 지정한 팀 공간에 저장해 협업과 관리를 이어갑니다.
로컬 비디오 처리	비디오 정보 확인, 자막 번인, 호환 클립의 무재인코딩 이어붙이기.

창작 이점

1. 단일 소재에서 완전한 창작 파이프라인으로 확장

2. 일반 생성 도구는 한 번의 요청을 처리하는 데 더 강합니다. 영상 창작은 아이디어, 캐릭터, 장면, 스토리보드, 샷 사이에서 정보를 반복해서 전달해야 합니다. NadouPro CLI는 AI 어시스턴트가 같은 창작 목표를 따라 계속 작업하고, 단계별 결과를 분명한 위치에 되돌리도록 합니다.

3. 참고 소재의 역할이 더 분명합니다

4. 인물, 의상, 장면, 스타일, 첫 프레임, 끝 프레임, 동작 참고는 각각 다른 역할을 합니다. 자연어로 각 소재의 용도를 밝히면 AI 어시스턴트가 맞는 생성 방식을 선택해, 일반 참고 이미지를 첫 프레임으로 오인하는 문제를 줄입니다.

5. 창작 과정을 단계별로 확인할 수 있습니다

6. 이미지와 비디오 생성은 포인트를 소모합니다. AI 어시스턴트는 제출 전에 모델, 사양, 예상 포인트, 저장 위치를 보여 주어 창작자가 방향을 먼저 판단한 뒤 생성 여부를 결정할 수 있게 합니다. 스토리보드, 키 비주얼 같은 단계 결과도 먼저 검토한 뒤 이어갈 수 있습니다.

7. 자유 캔버스는 상하류 관계를 유지합니다

8. 여러 장의 스토리보드, 여러 샷, 여러 차례의 수정이 필요할 때 자유 캔버스는 노드와 연결선으로 의존 관계를 표현합니다. AI 어시스턴트는 지정된 캔버스와 노드에서 작업하고, 결과는 해당 노드로 돌아가 추가 조정과 협업이 쉬워집니다.

3. 🫧시작하기

자연어로 Agent에게 바로 말하기

설치와 로그인이 끝나면 CLI 매개변수를 외울 필요가 없습니다. 바로 이렇게 말하면 됩니다.

• “비 오는 밤 네온 거리의 영화적인 포스터 한 장을 만들어 줘.”

• “이 참고 이미지로 5초 비디오를 만들어 줘. 먼저 모델, 매개변수, 예상 소모를 알려 줘.”

• “로컬 이미지를 업로드한 뒤 내가 지정한 캔버스에 넣어 줘.”

• “이 캔버스의 현재 구조를 읽고, 오른쪽에 텍스트 노드를 추가한 뒤 이미지 노드에 연결해 줘.”

• “방금 비디오가 아직 안 끝났어. 원래 task ID를 계속 기다리고, 다시 제출하지 마.”

Agent는 계정, 공간, 캔버스, 대상 노드, 첫/끝 프레임 역할, 고비용 일괄 범위처럼 모호해서 추측하면 안 되는 정보를 먼저 확인한 뒤 NadouPro CLI를 호출해야 합니다.

4. ✏️대표적인 창작 시나리오

시나리오 1: 한 줄의 아이디어에서 샷 초안까지

창작 초기에는 한 줄의 개념만 있는 경우가 많습니다. AI 어시스턴트에게 먼저 인물, 장면, 정서를 정리하게 한 뒤 캐릭터 설정화, 분위기 컷, 스토리보드 초안을 생성하세요. 비주얼 방향이 확정된 뒤 비디오 단계로 넘어갑니다.

이렇게 말할 수 있습니다.

I want to make a cinematic Latin dance short set in a rainy night. First, I'll organize a brief creative overview, character, and scene settings, and then generate 4 storyboard drafts in 16:9. The overall vibe is high-contrast neon lighting, with character outfits matching the rainy night street. Let me know the model, quantity, and estimated points before generating.

시나리오 2: 참고 이미지로 캐릭터와 아트를 일관되게 유지

안정적인 인물 이미지와 비주얼 스타일이 필요하면 참고 이미지를 여러 장 업로드하고 각 이미지의 용도를 분명히 하세요. AI 어시스턴트는 인물, 의상, 장면 등 다른 참고 역할에 따라 사용 가능한 모델을 선택합니다. 생성 결과는 자유 캔버스에 자동으로 들어가지 않습니다.

이렇게 말할 수 있습니다.

이 메시지와 함께 업로드한 참고 이미지 3장을 사용해 연속된 영화 스토리보드 3장을 각각 생성해 주세요. 이미지 1은 여주인공의 이목구비와 헤어스타일만, 이미지 2는 빨간 프린지 댄스 드레스의 실루엣과 소재만, 이미지 3은 비 오는 밤 거리의 네온 빛과 색감만 참고하세요. 세 장 모두 16:9이며 같은 인물, 의상, 장면을 유지하고 새 캐릭터는 추가하지 마세요. 생성 전에 사용할 모델, 참고 이미지 역할 분담, 생성 수량, 예상 포인트를 알려 주세요. 결과는 내 개인 공간에 저장하고 자유 캔버스는 만들지 마세요.

시나리오 3: 스토리보드를 비디오 샷으로

명확한 스토리보드가 있으면 이를 비디오의 첫 프레임으로 지정하고, 인물 동작, 카메라 움직임, 길이, 화면 사양을 보완하세요. AI 어시스턴트는 첫 프레임 역할에 맞는 비디오 생성 방식을 선택하며, 스토리보드를 일반 스타일 참고로 오인하지 않습니다.

이렇게 말할 수 있습니다.

이 메시지와 함께 업로드한 스토리보드를 첫 프레임으로 사용해 5초, 16:9, 720p 비디오를 독립적으로 생성해 주세요. 화면의 두 댄서가 라틴댄스 회전을 한 번 완성하고, 카메라는 풀샷에서 미디엄 샷으로 천천히 푸시인합니다. 첫 프레임의 인물 외모, 의상, 비 오는 밤 거리, 네온 톤을 유지하고 새 인물은 추가하지 마세요. 생성 전에 사용할 모델, 비디오 매개변수, 예상 포인트를 알려 주세요. 결과는 내 개인 공간에 저장하고 자유 캔버스는 만들지 마세요.

시나리오 4: 자유 캔버스에서 단편을 구성

브리프, 인물 설정, 장면, 스토리보드, 여러 비디오 샷이 함께 있으면 자유 캔버스로 소재와 상하류 관계를 한곳에 구성하세요. AI 어시스턴트는 저장 위치와 캔버스 구조를 먼저 확인한 뒤 노드 생성과 생성을 실행합니다.

이렇게 말할 수 있습니다.

자유 캔버스에서 “해변 고속도로 추격” 단편을 기획하고 싶습니다. 먼저 내 개인 공간 디렉터리를 읽어 캔버스 저장 위치를 확인하게 해 주세요. 확인 후 같은 이름의 자유 캔버스를 만들고, 창작 브리프, 남녀 주인공 설정, 해변 고속도로 장면, 스토리보드 이미지 노드 4개와 대응하는 비디오 노드를 계획하고 상하류 관계도 연결해 주세요. 먼저 캔버스 구조와 노드 생성 계획만 보여 주고 바로 생성하지 마세요. 내가 확인한 뒤 하나씩 제출하고, 매번 제출 전에 모델, 매개변수, 예상 포인트를 알려 주세요.

시나리오 5: 결과를 올바른 위치에 전달

팀 프로젝트는 창작을 시작할 때 팀 공간과 대상 디렉터리를 바로 지정할 수 있습니다. AI 어시스턴트는 실제 공간과 디렉터리를 먼저 대조한 뒤 생성하고 전달해, 소재가 잘못된 위치에 저장되지 않게 합니다.

이렇게 말할 수 있습니다.

“가을 아웃도어 브랜드 광고” 스토리보드 3장을 독립적으로 생성해 주세요. 화면은 황금빛 초원, 아웃도어 모델, 따뜻한 영화 조명이고 규격은 16:9입니다. 생성 결과는 “브랜드 비주얼” 팀 공간의 “2026 가을 캠페인” 디렉터리에 전달하고 자유 캔버스는 만들지 마세요. 같은 이름의 공간이나 디렉터리가 여러 개이면 후보를 먼저 나열해 내가 고르게 하고, 임의로 전환하지 마세요. 대상 위치를 확인한 뒤 사용할 모델, 생성 수량, 예상 포인트를 알려 주세요. 확인을 받은 뒤에만 생성을 제출하세요.

5. 💗모범 사례

• 먼저 창작 목표를 말하세요. 명령을 먼저 찾지 않아도 됩니다. 완성하고 싶은 화면, 샷, 프로젝트를 바로 설명하세요. AI 어시스턴트가 현재 버전에서 사용 가능한 기능을 찾습니다.

• 참고 소재가 각자 역할을 하게 하세요 소재를 여러 개 업로드할 때 인물, 의상, 장면, 구도, 스타일, 첫 프레임, 끝 프레임, 동작 참고 역할을 각각 밝히세요. “이 이미지들을 참고해”라고만 말하지 마세요.

• 출력 사양과 저장 위치를 함께 분명히 하세요 이미지 수량과 비율, 비디오 길이와 해상도, 소리가 필요한지, 개인 공간·팀 공간·자유 캔버스 중 어디인지는 제출 전에 확정해야 합니다.

• 생성 전에 포인트와 실행 계획을 먼저 보세요 이미지와 비디오를 생성하기 전에 AI 어시스턴트가 모델, 핵심 매개변수, 예상 포인트, 현재 잔액, 저장 위치, 로컬 소재 업로드나 결과 다운로드가 필요한지를 보여 주게 하세요. 견적은 가격을 고정하지 않으며, 최종 차감은 제출 결과를 따릅니다.

• 긴 작업은 계속 기다리세요. 다시 제출하지 마세요. 비디오 생성이나 노드 되메우기는 시간이 걸릴 수 있습니다. 대기 시간이 초과되거나 페이지가 새로 고침되지 않았다고 해서 실패한 것은 아닙니다. 원래 작업을 계속 확인하세요. 다시 제출하면 포인트가 중복 소모되고 중복 결과가 생길 수 있습니다.

• 자유 캔버스는 “읽기—수정—다시 읽기”로 작업하세요 기존 캔버스에서 노드나 연결선을 수정할 때 AI 어시스턴트는 현재 구조를 먼저 읽고, 확인된 계획으로 한 번 수정한 뒤 다시 읽어 대조해야 합니다. 다른 사람 작업을 덮거나 잘못된 노드에서 생성하는 일을 줄일 수 있습니다.

6. 🙋필수 안내와 자주 묻는 질문

현재 CLI가 개방하지 않는 기능

독립 오디오 생성, 복잡한 전문 편집, 프로젝트 간 복사, 확인되지 않은 플랫폼 타임라인 렌더/보내기는 현재 바로 사용할 수 있는 CLI 기능으로 문서화하지 않습니다. 웹에 해당 진입점이 있어도 CLI가 현재 반환하는 기능을 기준으로 하세요.

로그인 후 브라우저가 빈 화면이거나 어두운 페이지임

원래 AI 어시스턴트 대화로 돌아가 로그인 상태를 확인하세요. 이미 로그인되어 있으면 페이지를 닫고 계속 사용하면 됩니다. 아직 로그인하지 않았다면 국제 로그인 페이지가 아직 “Continue to international sign in” 클릭을 기다리는지, 초기화 오류가 표시되는지 확인하세요. 원래 로그인 명령을 계속 실행한 채 페이지 안내에 따라 로그인을 완료하세요. 페이지 색만으로 권한 부여 성공을 판단하지 말고, 로그인 명령을 다시 시작하지 마세요.

캔버스에 노드는 있는데 생성 결과가 없음

보통 캔버스 구조만 만들어진 상태입니다. AI 어시스턴트에게 노드의 프롬프트, 모델, 필수 매개변수를 확인하고 예상 포인트를 보여 준 뒤 확인을 받은 다음 노드 생성을 제출하게 하세요.

권한이 없거나 대상 디렉터리를 찾을 수 없음

현재 계정을 먼저 확인한 뒤, 대상이 개인 공간인지 특정 팀 공간인지, 해당 계정에 대상 디렉터리 쓰기 권한이 있는지 대조하세요. AI 어시스턴트가 이름만으로 디렉터리를 추측하거나, 확인 없이 팀 공간을 전환하게 하지 마세요.