# Jaaz 오픈소스 AI 디자인 에이전트 테스트 (issue-040 항목 ④)

## 배경
- MktingAuto todo의 issue-040: 광고 이미지 생성 방법 6가지 중 ④번 미테스트 항목
- Jaaz: GitHub ★6000+, 오픈소스 Canva 대체, 멀티모달 크리에이티브 어시스턴트
- GitHub: https://github.com/11cafe/jaaz
- 특징: 로컬 우선(privacy), Magic Canvas, GPT-4o/Midjourney/ComfyUI/Ollama 지원

## 목표
Jaaz를 설치하고 광고 이미지 생성 테스트를 수행한다. 프로그래매틱(자동화) 이미지 생성 가능성을 평가한다.

## 작업 내용

### Phase 1: Jaaz 설치 및 실행

1. **소스 클론 및 빌드**:
   ```bash
   cd /home/jay/workspace/tools/ai-image-gen/
   git clone https://github.com/11cafe/jaaz jaaz-app
   cd jaaz-app/react
   npm install --force
   npx vite build
   cd ../server
   pip install -r requirements.txt
   ```
   - Python 3.12+ 필요 — 현재 시스템 버전 확인 후 진행
   - 의존성 충돌 시 venv 사용: `python3 -m venv venv && source venv/bin/activate`

2. **서버 실행**:
   ```bash
   python main.py
   ```
   - 실행 포트 확인 (기본 포트 파악)

3. **모델 연결 설정**:
   - (1순위) OpenAI API: `.env.keys`의 OPENAI_API_KEY 활용 → GPT-4o 이미지 생성
   - (2순위) Gemini API: gcloud auth 토큰 활용
   - Jaaz 설정에서 API 키 연결 방법 확인 (웹 UI 또는 config 파일)

### Phase 2: 이미지 생성 테스트

기존 테스트와 동일한 3가지 시나리오:

**시나리오 A - 리크루팅 광고**
- 키워드: 보험대리점, 전직, 새로운 시작, 전문직
- 톤: 전문적, 신뢰감, 따뜻한 조명

**시나리오 B - 브랜딩 광고**
- 키워드: 보험컨설팅, 연금, VIP, 프리미엄
- 톤: 고급스러운, 세련된, 금빛/다크톤

**시나리오 C - 전직 유도 광고**
- 키워드: GA이직, 지금이 기회, 변화, 도약
- 톤: 시네마틱, 드라마틱, 영화 포스터급

**테스트 방법**:
- Jaaz는 GUI 기반이므로, Playwright로 웹 UI 자동 조작하여 이미지 생성
- 또는 Jaaz의 Python 서버 코드를 분석하여 내부 API 엔드포인트를 직접 호출
- `server/main.py`와 라우트 파일을 읽어서 이미지 생성 API가 있는지 확인
- API가 있으면 curl/requests로 직접 호출, 없으면 Playwright 방식

**자동화 가능성 평가 (핵심)**:
- Jaaz가 CLI나 API로 프로그래매틱 이미지 생성이 가능한지 반드시 확인
- 가능하면: 자동화 스크립트 작성
- 불가능하면: GUI 전용인지, 향후 API 지원 계획이 있는지 기록

### Phase 3: 결과 비교 분석

기존 테스트 결과와 비교:
- Gemini Pro Image (현재 최고): 25.4초, 621KB, 프롬프트 준수도 최상
- 하이브리드 (AI배경+HTML): 텍스트 100% 정확, ~25초
- GPT Image 1 (v2 high): 광고 캠페인 수준, $0.167/장

비교 항목: 생성 시간, 품질, 비용, 한글 텍스트, 프롬프트 준수도, **자동화 가능성**

## 산출물

### 필수
1. 생성된 이미지: `/home/jay/workspace/tools/ai-image-gen/output/v6-jaaz/` (버전 폴더 필수!)
2. 보고서: `/home/jay/workspace/memory/reports/task-{task_id}.md`

### 보고서 포함 사항
- Jaaz 설치 과정 기록 (성공/실패 상세)
- 서버 구조 분석 (API 엔드포인트 유무)
- 자동화 가능성 판정 (프로그래매틱 생성 가능 여부 — 이것이 가장 중요)
- 각 시나리오 생성 결과 (시간, 크기, 품질 평가)
- 기존 방법과의 비교표
- MktingAuto 파이프라인 통합 가능성 판단
- 만약 설치/실행 실패 시: 원인과 해결 시도 과정 상세 기록

## 주의사항
- ⚠️ 기존 출력 폴더(v1~v5) 절대 건드리지 말 것
- 새 이미지는 반드시 `output/v6-jaaz/`에만 저장
- Jaaz 소스는 `tools/ai-image-gen/jaaz-app/`에 클론 (workspace 루트 아님)
- API 키는 `.env.keys`에서 로드 (하드코딩 금지)
- Python venv 사용 시 시스템 패키지와 충돌 주의
- 설치 실패해도 원인 분석 + 대안 시도 후 보고 (포기 금지)