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해결하는 문제

이 프로젝트는 학술 발표 자료를 자동화하고 정적 이미지를 편집 가능한 오피스 문서로 변환하기 위해 AI 기반의 '스킬' 모음집을 제공합니다. 특히 복잡한 학술 다이어그램, 기술 로드맵, 연구 논문을 수작업으로 모든 요소를 다시 그리지 않고도 편집 가능한 PowerPoint 슬라이드로 재구성하는 어려움을 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Codex와 통합되어 Office 소프트웨어를 조작하는 여러 전문 도구로 구성되어 있습니다:

• 이미지 → VBA: 학술 다이어그램이나 UI 스크린샷의 이미지(PNG/JPG)를 분석하고, 정적 이미지가 아닌 편집 가능한 Office 쉐이프(선, 화살표, 텍스트 상자)로 재구성할 수 있는 VBA 코드를 생성합니다.
• PowerPoint에서 이미지 재구성: 하이브리드 접근 방식을 사용하여 PowerPoint를 직접 조작해 참조 이미지를 요소별로 재구성합니다. 3D 렌더링이나 현미경 이미지와 같은 복잡한 요소는 작은 래스터 캡처를 사용합니다.
• 학술 논문 → PPT: 연구 논문이나 보고서를 졸업 논문 방어나 프로젝트 보고서에 적합한 완전한 멀티페이지 프레젠테이션 데크(PPTX)로 변환합니다.

대상 사용자

• 석사 및 박사 과정 학생
• 학술 연구자
• 졸업 논문 작성자
• 정적 연구 시각 자료를 자주 편집 가능한 발표 자료로 변환해야 하는 사용자

주요 특징

• 편집 가능 우선 접근법: 최종 출력물이 완전히 사용자 정의 가능하도록 정적 이미지보다 Office 쉐이프를 우선시합니다.
• 하이브리드 정밀도: 로고나 사진과 같은 복잡한 시각 자산은 래스터 캡처로 유지하면서 구조적 레이아웃은 벡터로 재구성합니다.
• 매니페스트 기반 재구성: 요소 목록과 좌표 모델을 사용해 위치 및 연결 오류를 줄입니다.
• 렌더링-검증 루프: 로컬 Office 소프트웨어가 사용 가능한 경우, 내보낸 렌더링과 원본 이미지를 비교하여 정확성을 보장합니다.
• WPS 호환성: WPS Office 사용자를 위한 백업 옵션을 포함합니다.