핵심 워크플로

Sume 워크플로는 보통 작은 체인으로 구성됩니다. 먼저 읽기 전용 컨텍스트를 확인하고, 명시적으로 크레딧을 쓰는 create 호출을 실행한 뒤, 작업과 결과를 읽어옵니다.

1. 컨텍스트 읽기

모든 연동은 계정, 크레딧, 필요한 창작 컨텍스트를 확인하는 것으로 시작합니다.

sume me --json
sume credits --json
sume assets search "best product demo hooks" --limit 5 --json
sume tools list --json

API 대응:

GET /me
GET /credits
GET /assets?q=best%20product%20demo%20hooks
GET /brand/current
GET /avatars

2. 입력 선택

작업을 만들기 전에 필요한 읽기 엔드포인트를 사용합니다.

필요	먼저 읽을 것
브랜드 톤, 제품 claim, 컬러	GET /brand/current 또는 GET /brand?domain=...
UGC/talking-head 아바타	GET /avatars 또는 GET /avatars/{avatarId}
기존 비주얼 레퍼런스	GET /assets?q=... 후 GET /assets/{assetId}
이전 출력	GET /jobs/{jobId}/result
업로드된 영상	POST /uploads/presign, 바이트 업로드, 기능별 create/finalize

3. 명시적으로 작업 만들기

생성 엔드포인트는 크레딧을 사용할 수 있으므로 에이전트는 사용자가 명확히 승인하지 않았다면 확인해야 합니다.

sume videos generate \
  --prompt "A creator opens with a skincare hook, then shows product texture." \
  --duration 4 \
  --resolution 480p \
  --json

4. 폴링과 결과

sume jobs get <job_id> --json
sume jobs result <job_id> --json

사용자가 파일 저장을 원할 때만 --download를 사용합니다.

sume jobs result <job_id> --download ./outputs/

5. 결과 재사용

생성되거나 업로드된 영상은 ingest 후 Asset Library로 다시 들어갈 수 있습니다. 메타데이터로 장면을 검색하고 가장 관련 있는 에셋을 다음 생성이나 분석 단계에서 재사용합니다.