캠페인마다 커버 이미지를 새로 만드는 건 디자이너 시간을 반복 작업에 쏟아붓는 일입니다. 이 에이전트는 브리프 하나만 받으면, 고정된 Bannerbear 템플릿을 활용해 필요한 모든 사이즈의 브랜드 일관성 있는 배너를 렌더링합니다.
sonnet3일BannerbearClaudeAirtableFigma
Claude
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왜 이 서브에이전트인가
캠페인마다 커버 이미지를 새로 만드는 건 디자이너 시간을 반복 작업에 쏟아붓는 일입니다. 이 에이전트는 브리프 하나만 받으면, 고정된 Bannerbear 템플릿을 활용해 필요한 모든 사이즈의 브랜드 일관성 있는 배너를 렌더링합니다.
텍스트가 넘치지 않게 맞추고 팔레트를 일치시키는 번거로운 부분을 처리한 뒤, 바로 사용 가능한 URL을 Airtable에 넣어줍니다. 템플릿을 한 번 정의해두면, 디자인 파일을 다시 열지 않아도 새 게시물이나 론칭마다 일관된 커버를 얻을 수 있습니다.
작동 방식
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
매칭되는 Bannerbear 템플릿을 선택하고 텍스트, 색상, 제품 이미지를 전달합니다.
pending
LinkedIn 커버, X 헤더, OG 이미지 등 필요한 모든 크기에 대해 배너 변형을 렌더링합니다.
pending
렌더링된 URL을 Airtable에 반환하고, 프레임이 넘치는 텍스트는 수동 수정 필요로 표시합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a banner brief, render Bannerbear variants per required size with headline and subtext placed safely inside the template; output an array of size plus image URL.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.