Rss3208/Visiomaster

解決する課題

Visiomasterは、フローチャート、アーキテクチャ図、学術モジュール図（AIによって生成されたものを含む）の静止画像を、完全に編集可能なMicrosoft Visio (.vsdx) ファイルに変換する問題を解決します。単に画像をスライドやドキュメントに埋め込むのではなく、図の構造（形状、テキスト、コンテナ、コネクタ）を再構築するため、手動で修正することが可能です。

仕組み

このツールは、画像理解とレンダリングを分離する多段階のパイプラインを使用します：

1. 分析: 画像から開始し、図のノード、エッジ、フォント、レイアウトの中間記述として機能する scene.json ファイルを生成します。
2. 検証と監査: 一連のPythonスクリプトがシーンの複雑さと構造を検証し、コネクタや矢印が元の画像の事実と正しくマッピングされていることを確認します。
3. レンダリング: Windows上のVisio COMインターフェースを使用して、scene.json の記述をネイティブな .vsdx ファイルにレンダリングし、同時にレビュー用に .svg および .png をエクスポートします。
4. 反復レビュー: 「視覚的レビューサイクル」により、ユーザーや視覚機能を持つLLMが元の画像と再構築されたPNGを比較し、scene.json を洗練させるための修正計画を生成して、後続の再構築を行うことができます。

対象ユーザー

• 論文から専門的な図を再作成する必要がある研究者や学者。
• AIが生成したフローチャートを編集可能な企業フォーマットに変換する必要がある専門家。
• 定義されたスキル/コンテキストを通じてVisio図の作成を自動化したいAIコーディングアシスタント（CodexやClaude Codeなど）のユーザー。

ハイライト

• 編集可能な出力: 静的な画像オーバーレイではなく、本物の .vsdx ファイルを生成します。
• 厳格な再構築ワークフロー: 「Arrow Plan Gates」やレビューバンドルを含む厳格なプロセスを実装し、元のソースに対する高い忠実度を確保します。
• セマンティックコンポーネントライブラリ: 制御されたコンポーネント語彙（例：process_box、residual_loop、merge_bus）を使用して、異なるVisioバージョンや言語間での安定性を維持します。
• AIエージェント対応: Codex Skillとしてインストール可能で、AIエージェントが提供されたスクリプトとスキーマを使用して再構築プロセスを駆動できます。