Reformat org card for HuggingFace conventions (Tailwind grid, Hub asset links)

README.md

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-<div align="center">
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-# NewUnivers
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-### AI 숏드라마 제작·배급을 위한 Creator OS와 상업적 MM-RLHF 데이터 인프라를 만듭니다.
-
-NewUnivers는 작가, AI 영상 크리에이터, 내부 PD, 배급 파트너가 하나의 제작 흐름 안에서  
-대본 기획, AI 에셋 생성, 영상 편집, 피드백, 파일럿 테스트, 글로벌 배급, 정산까지 수행할 수 있는  
-웹 기반 Creator OS를 개발하고 있습니다.
+<div class="grid lg:grid-cols-3 gap-x-4 gap-y-8">
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+  <div class="lg:col-span-3 text-center py-6">
+    <h1 class="text-4xl font-bold mb-2">🎬 NewUnivers</h1>
+    <p class="text-lg text-gray-500 mb-4">
+      Creator OS &amp; Commercial MM-RLHF Data Infrastructure for AI Short-Drama
+    </p>
+    <p class="lg:max-w-3xl mx-auto text-gray-700">
+      NewUnivers는 작가, AI 영상 크리에이터, 내부 PD, 배급 파트너가 하나의 제작 흐름 안에서
+      대본 기획 · AI 에셋 생성 · 영상 편집 · 피드백 · 파일럿 테스트 · 글로벌 배급 · 정산까지
+      수행하는 웹 기반 Creator OS를 만듭니다. 그 과정에서 발생하는
+      <b>권리 처리된 창작 의사결정 데이터</b>를 상업적 MM-RLHF 데이터셋으로 축적합니다.
+    </p>
+  </div>
+
+  <a href="https://huggingface.co/NEWUNIVERS/datasets" class="block group">
+    <div class="h-32 rounded-lg flex items-center justify-center bg-indigo-50 group-hover:bg-indigo-100 mb-2 text-4xl">📊</div>
+    <div class="font-semibold underline">Datasets</div>
+    <div class="text-sm text-gray-500">권리 처리된 MM-RLHF 창작 행동 데이터셋</div>
+  </a>
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+  <a href="https://huggingface.co/NEWUNIVERS/models" class="block group">
+    <div class="h-32 rounded-lg flex items-center justify-center bg-purple-50 group-hover:bg-purple-100 mb-2 text-4xl">🧠</div>
+    <div class="font-semibold underline">Models</div>
+    <div class="text-sm text-gray-500">연출 추천 · 취향 임베딩 · 성과 예측 모델</div>
+  </a>
+
+  <a href="https://huggingface.co/NEWUNIVERS/spaces" class="block group">
+    <div class="h-32 rounded-lg flex items-center justify-center bg-pink-50 group-hover:bg-pink-100 mb-2 text-4xl">🚀</div>
+    <div class="font-semibold underline">Spaces</div>
+    <div class="text-sm text-gray-500">Creator OS 데모 · 데이터 탐색 인터페이스</div>
+  </a>
 
 </div>
 
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-## 우리가 해결하는 문제
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-생성형 AI의 발전으로 영상 생성 자체는 점점 쉬워지고 있습니다.  
-하지만 상업적으로 성공하는 숏드라마를 만들기 위해서는 여전히 다음과 같은 판단이 필요합니다.
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-- 어떤 로그라인이 클릭을 만드는가
-- 어떤 캐릭터 욕망이 시청 지속을 만드는가
-- 어떤 장면 전환과 클리프행어가 결제를 유도하는가
-- 어떤 컷, 줌, 자막, BGM, 무음 구간이 감정 몰입을 만드는가
-- 어떤 수정 전후의 선택이 실제 성과를 개선하는가
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-NewUnivers는 이 창작 판단 과정을 제품 안에서 구조화합니다.  
-완성된 영상만이 아니라, 영상이 돈이 되기까지의 모든 의사결정 경로를 데이터화합니다.
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-## 우리가 만드는 것
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-### Creator OS
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-작가와 영상 크리에이터가 실제 제작에 사용할 수 있는 통합 제작 대시보드입니다.
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-- 작가용 대본 에디터
-- 캐릭터 바이블
-- 회차 구조 보드
-- 씬 카드 관리
-- AI 모델 허브
-- 프롬프트 및 에셋 생성 허브
-- 영상 생성 API 연동
-- 웹 기반 숏폼 영상 편집기
-- 피드백 및 수정 전후 관리
-- 파일럿 테스트 및 성과 분석
-- 글로벌 배급 및 정산 관리
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-### AI Model Middleware
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-NewUnivers는 초기 단계에서 자체 생성 모델을 직접 만드는 것보다,  
-외부 LLM, 이미지 생성, 영상 생성, 음성 생성, 음악 생성 API를  
-숏드라마 제작 목적에 맞게 조합하고 라우팅하는 미들웨어를 구축합니다.
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-핵심 방향은 다음과 같습니다.
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-- 모델별 비용 추적
-- 프롬프트 버전 관리
-- 생성 결과물 선택·폐기 로그 수집
-- 프로젝트별 사용량 제한
-- API 실패 시 재시도 및 대체 경로 설계
-- 결과물 품질과 실제 상업 성과 연결
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-### Commercial MM-RLHF Data Infrastructure
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-NewUnivers의 장기적 핵심 자산은 권리 처리된 창작 행동 데이터입니다.
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-수집하는 데이터는 단순 로그가 아닙니다.  
-작가와 크리에이터가 실제로 돈을 벌기 위해 내린 선택, 폐기, 수정, 연출, 배급, 정산의 기록입니다.
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-주요 데이터 레이어는 다음과 같습니다.
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-- 대본 선택·폐기 데이터
-- 캐릭터 및 플롯 수정 전후 데이터
-- 프롬프트와 생성 결과물의 관계 데이터
-- AI 영상 에셋 선택·폐기 데이터
-- 타임라인 편집 행동 데이터
-- 피드백 및 QC 데이터
-- 파일럿 테스트 반응 데이터
-- 결제 및 배급 성과 데이터
-- 권리 동의 및 데이터 라이선스 플래그
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-## 핵심 제품 원칙
+## 🧩 우리가 만드는 것
 
-### 1. 창작자를 대체하지 않습니다
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-NewUnivers는 작가와 영상 크리에이터의 감각, 취향, 안목, 연출 판단을 제품의 중심에 둡니다.  
-AI는 제작 속도를 높이는 도구이고, 사람의 선택은 상업적 정렬 데이터의 핵심입니다.
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-### 2. 영상보다 의사결정 경로가 중요합니다
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-완성 영상은 결과물입니다.  
-NewUnivers가 축적하는 것은 그 결과물이 만들어지는 과정에서 발생한 선택의 흔적입니다.
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-### 3. 데이터는 반드시 권리 처리되어야 합니다
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-창작 행동 데이터, 프롬프트, 결과물, 수정 전후 데이터, 익명화된 성과 데이터는  
-명확한 동의와 계약 구조 안에서만 활용됩니다.
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-### 4. 제작과 수익화가 먼저입니다
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-좋은 데이터는 억지로 수집되는 것이 아니라,  
-창작자가 실제로 돈을 벌기 위해 제품을 사용할 때 자연스럽게 쌓입니다.
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-## 주요 모듈
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-| 모듈 | 설명 |
+| | |
 |---|---|
-| Creator Onboarding | 작가·영상 크리에이터 가입, 심사, 권리 동의 관리 |
-| IP / Script Marketplace | 제작 가능한 IP, 대본, 파일럿 기획안 탐색 및 매칭 |
-| Writer Studio | 로그라인, 캐릭터, 회차, 씬, 대사 작성 및 수정 |
-| AI Model Hub | LLM, 이미지, 영상, 음성, 음악 생성 API 라우팅 |
-| Asset Generation Hub | 대본 기반 프롬프트 생성 및 에셋 선택·폐기 관리 |
-| Video Creator NLE | 컷, 트림, 자막, BGM, 효과, 클리프행어 편집 |
-| Feedback / QC | 피드백, 승인, 수정 전후 비교, 개선쌍 데이터 축적 |
-| Pilot Analytics | 파일럿 테스트, 시청 유지율, 전환율, 반응 분석 |
-| Marketplace / Distribution | 완성작·파일럿 판매, 글로벌 배급, 바이어룸 |
-| Settlement Ledger | 콘텐츠 수익, 데이터 수익, 크리에이터 쉐어 정산 |
-| Data Warehouse | 상업적 MM-RLHF 데이터셋 구축 및 패키징 |
+| **🎛️ Creator OS** | 대본 에디터, 캐릭터 바이블, 씬 카드, AI 모델 허브, 웹 NLE, 파일럿 분석, 배급·정산을 하나로 묶은 통합 제작 대시보드 |
+| **🔀 AI Model Middleware** | 외부 LLM · 이미지 · 영상 · 음성 · 음악 생성 API를 숏드라마 제작에 맞게 라우팅하고 비용·프롬프트·선택/폐기를 추적하는 미들웨어 |
+| **📦 Commercial MM-RLHF Data Infrastructure** | 작가·크리에이터가 실제로 돈을 벌기 위해 내린 선택·폐기·수정·연출·배급·정산의 기록을 권리 처리된 멀티모달 정렬 데이터셋으로 패키징 |
 
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-## 기술 방향
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-현재 검토 중인 주요 기술 스택입니다.
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-### Frontend
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-- Next.js
-- React
-- TypeScript
-- Tailwind CSS
-- TipTap / ProseMirror
-- Zustand 또는 Redux
-- Custom Canvas 기반 타임라인 UI
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-### Backend
+## 🤗 On the Hub
 
-- Node.js / NestJS
-- Python FastAPI
-- PostgreSQL
-- Redis
-- S3-compatible Object Storage
-- Kafka 또는 Redpanda
-- ClickHouse
-- OpenSearch
-- pgvector / Qdrant / Pinecone
+NewUnivers가 이 조직에서 공개·배포해 나갈 자산입니다.
 
-### AI / Data
+- **Rights-cleared MM-RLHF Datasets** — 대본 선택/폐기, 캐릭터·플롯 수정 전후, 프롬프트↔생성결과 관계, 에셋 선택/폐기, 타임라인 편집 행동, 피드백/QC, 파일럿 반응, 결제·배급 성과 (모두 동의·라이선스 플래그 포함)
+- **Directing & Performance Models** — 연출 AI 추천, 크리에이터 취향 임베딩, 매출 귀속(attribution), 지역별 성과 예측
+- **Demo Spaces** — Creator OS 워크플로우와 데이터셋 구조를 직접 확인할 수 있는 인터랙티브 데모
 
-- LiteLLM / Helicone / OpenRouter형 Gateway
-- Langfuse
-- 영상 생성 API 연동
-- JSONL / Parquet / CSV Export
-- DVC / lakeFS 기반 데이터셋 버전 관리
-- BigQuery / Snowflake / ClickHouse 기반 웨어하우스
+> 데이터는 JSONL / Parquet 포맷으로 패키징하며, DVC / lakeFS 기반으로 버전 관리됩니다.
 
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-## 개발 로드맵
+## 🧭 핵심 원칙
 
-### Phase 0. 기술 검증
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-- 영상 생성 API 연동 검증
-- 이벤트 로그 스키마 검증
-- 작가 에디터 프로토타입
-- 에셋 생성·선택·폐기 플로우 검증
-- 최소 웹 NLE 프로토타입
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-### Phase 1. MVP
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-- Creator Onboarding
-- Writer Studio
-- AI Model Hub
-- Asset Generation Hub
-- Minimal Web NLE
-- Feedback / QC
-- Settlement Ledger
-- Event Data Warehouse
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-### Phase 2. Productization
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-- Pilot Analytics
-- Buyer Room
-- Creator Score
-- Model Benchmark
-- Data Export API
-- Rights-cleared Dataset Packaging
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-### Phase 3. Data Business
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-- Commercial MM-RLHF Dataset Portal
-- Buyer-facing Data API
-- Directing AI Recommendation Engine
-- Creator Taste Embedding
-- Revenue Attribution Model
-- Regional Performance Prediction
+1. **창작자를 대체하지 않습니다** — 사��의 감각·취향·연출 판단이 상업적 정렬 데이터의 핵심입니다.
+2. **영상보다 의사결정 경로가 중요합니다** — 결과물이 아니라, 그것이 돈이 되기까지의 선택의 흔적을 축적합니다.
+3. **데이터는 반드시 권리 처리되어야 합니다** — 명확한 동의와 계약 구조 안에서만 활용합니다.
+4. **제작과 수익화가 먼저입니다** — 좋은 데이터는 창작자가 실제로 돈을 벌 때 자연스럽게 쌓입니다.
 
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-## Repository Principles
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-NewUnivers의 저장소는 다음 기준으로 운영합니다.
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-- 제품 코드와 실험 코드를 명확히 분리합니다.
-- 권리·계약·정산·데이터 라이선스 관련 로직은 감사 가능하게 설계합니다.
-- 이벤트 로그는 처음부터 데이터 상품화를 고려해 스키마화합니다.
-- AI API 호출은 비용, 응답, 결과물, 선택 여부까지 추적합니다.
-- 크리에이터 경험을 해치지 않는 방식으로 데이터를 수집합니다.
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-## Contact
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-- Website: https://newunivers.com
-- GitHub: https://github.com/newunivers-company
+**🌐 [newunivers.com](https://newunivers.com) · 🐙 [GitHub](https://github.com/newunivers-company)**
 
-NewUnivers는 AI 영상 제작 시대의 다음 병목이  
-생성 기술이 아니라 상업적으로 정렬된 창작 의사결정 데이터라고 믿습니다.
+<sub>AI 영상 제작 시대의 다음 병목은 생성 기술이 아니라 상업적으로 정렬된 창작 의사결정 데이터입니다.</sub>
 
-우리는 글로벌 AI 숏드라마 제작·배급을 통해  
-창작자에게는 수익 기회를, AI 산업에는 권리 처리된 고품질 멀티모달 데이터를 제공합니다.
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