Sponsored by Vmake Labs Video Enhancer - Vmake Labs Video Enhancer는 AI를 활용해 동영상 화질을 개선하고, 디테일을 복원하며, 흐림을 줄이고 최대 8K까지 업스케일링합니다.

AI 광고 라이브러리

Openclaw Skills

Patch Maker

Openclaw용 Patch Maker

불필요한 영역을 수정하고 클라우드 GPU 렌더링을 통해 깔끔한 고화질 영상을 내보내는 전문적인 AI 기반 비디오 복구 스킬입니다.

mory128

v1.0.0

Apr 12, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install patch-maker

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 patch-maker 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

Patch Maker란 무엇인가요?

Patch Maker는 Openclaw Skills 생태계 내의 정교한 비디오 처리 도구로, 영상을 정리해야 하는 콘텐츠 제작자를 위해 설계되었습니다. 이 도구는 원격 GPU 노드를 활용하여 복잡한 AI 패치 생성을 수행하므로 사용자가 고가의 로컬 하드웨어 없이도 워터마크, 로고 또는 원하지 않는 개체를 제거할 수 있습니다. 이 스킬은 MP4, MOV, WebM을 포함한 다양한 형식을 지원하며 1분 이내에 전문적인 1080p 결과를 제공합니다.

서버 측 렌더링을 활용함으로써 Patch Maker는 집중적인 비디오 편집 작업이 로컬 리소스를 소모하지 않도록 합니다. 원본 업로드에서 최종 내보내기까지의 작업 흐름을 간소화하여 사용자의 의도와 고급 AI 비디오 조작 사이의 원활한 가교 역할을 합니다. 배경을 부드럽게 하거나 특정 영역을 대체하든, 이 스킬은 비디오 재구성의 힘든 작업을 자동으로 처리합니다.

Patch Maker 활용 사례

게임 플레이 및 소셜 미디어 클립에서 워터마크 또는 브랜딩 제거.
비디오 영상에서 원치 않는 배경 개체나 사람을 패치하여 제거.
더 깨끗한 외관을 위해 비디오의 특정 영역을 부드러운 텍스처로 교체.
일관된 편집을 위해 단일 세션 내에서 여러 비디오 자산을 일괄 처리.
다양한 비디오 형식을 표준화된 1080p MP4 파일로 빠르게 변환 및 정리.

Patch Maker 작동 원리

인증: 이 스킬은 NEMO_TOKEN을 사용하여 안전한 연결을 설정하거나 즉각적인 액세스를 위해 익명 세션을 생성합니다.
세션 생성: 여러 요청에 걸쳐 프로젝트 상태 및 타임라인 메타데이터를 추적하기 위해 고유한 세션 ID가 초기화됩니다.
미디어 업로드: 사용자는 처리할 비디오 파일(최대 500MB)을 클라우드 렌더링 파이프라인에 직접 업로드합니다.
AI 처리: Server-Sent Events (SSE)를 통해 특정 지침이 원격 GPU 노드로 전송되어 요청된 패치 및 복구가 적용됩니다.
상태 관리: 이 스킬은 비디오 트랙 및 텍스트 오버레이를 포함한 타임라인 상태를 모니터링하여 반복 편집이 저장되도록 합니다.
클라우드 렌더링: 최종 합성물은 서버에서 렌더링되며 H.264 압축 및 1080p 스케일링이 적용됩니다.
내보내기 및 전달: 폴링 메커니즘이 작업 완료 여부를 확인하고 완성된 MP4에 대한 안전한 다운로드 URL을 제공합니다.

Patch Maker 설정 가이드

Openclaw Skills용 이 스킬을 시작하려면 환경이 올바르게 구성되었는지 확인하십시오:

# API token 설정
export NEMO_TOKEN="your_token_here"

# 구성 디렉토리가 없으면 생성
mkdir -p ~\/.config\/nemovideo\/

토큰이 없는 경우, 이 스킬은 고유한 X-Client-Id header를 사용하여 익명 auth 엔드포인트에 POST를 전송함으로써 무료 스타터 토큰을 자동으로 획득하려고 시도합니다.

Patch Maker 데이터 스키마 및 분류 체계

이 스킬은 구조화된 세션 상태 및 메타데이터 분류를 통해 비디오 데이터를 관리합니다:

구성 요소	설명
tracks (t)	미디어 레이어(비디오, 오디오, 텍스트)의 조직된 목록.
track type (tt)	콘텐츠 식별자: 0은 비디오, 1은 오디오, 7은 텍스트.
segments (sg)	미디어 트랙의 특정 시간 제한 부분.
metadata (m)	해상도, 프레임 속도 및 지속 시간을 포함한 기술 세부 정보.
draft JSON	렌더링에 사용되는 프로젝트 타임라인의 압축된 표현.