chengyi-ai/cy-carousel-skill

해결하는 문제

이 프로젝트는 단일 개념, 논문 또는 제품을 기반으로 고품질의 10페이지 비주얼 캐러셀(1440x1920)을 제작하기 위한 구조화된 워크플로우와 툴셋을 제공합니다. 교육 콘텐츠의 레이아웃과 렌더링을 자동화하여 일관된 전문적 미학(어둡거나 밝은 종이 배경, 서예 제목, 강조된 종이 스트립)을 유지하는 동시에, 엄격한 사실 정확성과 라이선스 준수를 강제합니다.

작동 방식

시스템은 일련의 Python 스크립트를 사용하여 주제에서 최종 패키지까지의 과정을 처리합니다:

1. 주제 선택 및 검증: 주제를 식별하고 PyMuPDF를 사용하여 원본 문장을 찾고 1차 소스와 대조하여 사실을 검증합니다.
2. 자산 수집: 오픈 라이선스 자산을 수집하고 해당 SHA256 해시와 권한을 기록합니다.
3. 수동 레이아웃 (Hand-arrangement): scripts/手排.py를 사용하여 이미지, 종이 스트립, 빨간색 원, 텍스트 요소(제목, 본문, 라벨)를 각 페이지에 프로그래밍 방식으로 배치합니다.
4. 렌더링: scripts/render.py는 레이아웃 스크립트를 최종 이미지로 변환하며, 서예 제목의 영어/숫자 폰트 전환을 처리합니다.
5. 검사: scripts/check_all.py는 텍스트 오버플로, 페이지 번호 누락 및 기타 "레드라인" 위반 사항에 대한 기술적 검사를 수행합니다.
6. 패키징: scripts/package.py는 최종 이미지와 메타데이터를 배포 폴더로 묶습니다.

대상 사용자

수동 그래픽 디자인 소프트웨어 없이 소셜 미디어를 위한 시각적으로 뛰어나고 사실에 기반한 교육용 캐러셀을 제작하고자 하는 콘텐츠 크리에이터, 연구원 및 AI 교육자.

주요 특징

• 엄격한 품질 관리: 사실의 추적 가능성을 보장하고 오픈 라이선스 자료만 사용하도록 하는 "레드라인" 시스템을 구현합니다.
• 전문적인 타이포그래피: 특정 폰트 조합(예: 마선정 서체)과 줄 바꿈 및 정렬에 대한 정확한 레이아웃 규칙을 지원합니다.
• AI 에이전트 준비 완료: Claude Code 및 Codex의 "스킬"로 설계되어 AI 에이전트가 레이아웃 스크립트를 생성하고 프로세스를 관리할 수 있습니다.
• 크로스 플랫폼 지원: Windows 및 Linux에서 작동하며, 스캔된 페이지 내 OCR 기반 단어 검색을 위한 macOS Vision 통합 기능을 제공합니다.