선택한 트렌드 컨셉을 촬영 가이드 전체에 반영해 가이드라인을 생성합니다.

트렌드 가이드라인 생성

트렌드 컨셉 Top 3 에서 선택한 컨셉을 기반으로 가이드라인 본문을 생성합니다. 선택 컨셉의 근거 릴스 분석이 촬영 프롬프트에 주입되어, 장면별 reference_url 까지 채워집니다. 세션 status 가 GUIDELINE_GENERATED 로 전이됩니다.

HTTP 요청

POST /ai/guideline/v5/{collabNo}/generate
Authorization: Bearer {access_token}
Content-Type: application/json

Request Body

{
  "conceptIndex": 0
}

필드	타입	필수	설명
`conceptIndex`	`Integer`	예	`concepts` 배열에서 선택한 컨셉 인덱스 (0, 1, 2)

Spring 이 세션에 저장된 해당 인덱스의 컨셉 전체(trend_context 포함)를 selected_concept 로 Python 에 전달합니다. 클라이언트가 컨셉 본문을 직접 보낼 필요는 없습니다.

부가 처리

selected_concept 와 함께 gemini_file_ids, pdf_metadata, reference_metadata, 촬영 옵션 payload 를 Python 에 전달합니다.
촬영 옵션 구성 규칙(HOOK 1 / middle 3 / CTA 1, BASIC · ADDITIONAL 후보 등)은 V4 와 동일합니다. V4 전체 가이드라인 생성 참고
Python 응답에서 trend_application_summary 를 뺀 값이 세션 data 에 저장되고, 선택 컨셉이 selectedConcept 에 저장됩니다.
selected_concept.recommendation_id 와 generation_id 가 있으면 추천 이력 상태를 SELECTED → APPLIED 로 갱신합니다. 두 ID 가 없는 기존 V4 컨셉은 상태 갱신을 건너뜁니다.

응답

성공 응답 (200 OK)

V4 생성 응답과 동일한 구조이며, 장면별 reference_url 이 트렌드 근거 릴스로 채워집니다.

{
  "status": 200,
  "code": null,
  "message": "트렌드 가이드라인 생성 완료",
  "data": {
    "concept_one_liner": "선택 트렌드를 한 줄로 요약",
    "shots": {
      "beginning": [
        {
          "code": "HOOK",
          "scene": "트렌드 훅 방식을 적용한 도입 장면",
          "example_comment": "요즘 이거 다들 하던데요.",
          "reference_url": "https://www.instagram.com/reel/abc123/",
          "optionType": "BASIC"
        }
      ],
      "middle": [ { "...": "..." } ],
      "ending": [ { "...": "..." } ]
    },
    "used_shot_codes": ["MATERIAL_SHOT", "LOOKBOOK_SHOT"],
    "remaining_shot_codes": ["UNBOXING_SHOT", "STYLING_TIP_SHOT"],
    "required_appeal_points": ["#광고 표기 필수"],
    "optional_appeal_points": ["착용감 언급"],
    "hashtags": ["브랜드명", "제품명", "광고"],
    "upload_requirements": { "...": "..." }
  }
}

V4 대비 추가 필드

필드	타입	설명
`shots.*[].reference_url`	`String \| null`	해당 장면에 직접 반영된 근거 릴스 URL. V4 에서는 대부분 `null`

그 외 shots, used_shot_codes, required_appeal_points, upload_requirements 등 나머지 필드는 V4 전체 가이드라인 생성 과 동일합니다.

Python 이 내려주는 trend_application_summary 는 응답에서 제외됩니다. Mongo 세션 data 에도 저장하지 않으며, 세션 조회 의 data 에서도 제거되어 내려갑니다(이전에 저장된 세션 포함). 선택한 트렌드 정보는 세션 조회의 selectedConcept(trend_name · why_selected · application_points · reference_reels) 으로 확인하세요.

근거 릴스의 제품명·가격·효능은 캠페인 사실로 사용되지 않습니다. 훅·전개·촬영·편집·자막·사운드 활용 방식만 가이드에 반영됩니다.

이후 단계

저장 / 재생성 / 항목 추가는 V4 API 를 그대로 사용합니다.

PUT /ai/guideline/v4/{collabNo} — 저장
POST /ai/guideline/v4/{collabNo}/regenerate — 항목 재생성
POST /ai/guideline/v4/{collabNo}/add-item — 항목 추가

에러

IllegalArgumentException: 유효하지 않은 컨셉 인덱스 ("유효하지 않은 컨셉 인덱스: ...") — 세션에 컨셉이 없거나 범위를 벗어난 경우
세션 미존재 시 "V4 세션이 없습니다. 컨셉 생성부터 시작하세요."

트렌드 가이드라인 생성 (Step 2)