TL;DR

CyberPPT는 Codex Skill 형태로 문서·데이터에서 증거 표를 생성하고 SCR 구조와 ImageGen 블루프린트로 페이지별 설계를 고정한 뒤 블루프린트에 따라 시각 레이어와 편집 레이어를 구분해 PPTX를 복원하는 툴이다. 파이프라인은 분석·블루프린트·복원 세 단계로 구성되며 각 단계마다 Reference Gate, Evidence Gate, Editable Layer Gate 등 다수의 자동 검사로 품질을 검증한다. 레포는 validate_pptx.py 기반의 Strict QA를 통해 manifest와 visual QA를 비교해 오류가 있으면 납품을 차단하며 GitHub에서 1,065개의 스타를 보유해 실무자 관심이 높다. 단점으로는 曲线(곡선) 그래프 등 일부 복잡 시각 요소의 완전 재현이 어렵고 최초 몇 차례는 수동 조정과 스크린샷 기반 피드백이 요구된다는 점이 있다.

핵심 포인트

• 증거 기반 워크플로로 문서에서 추출한 모든 사실과 숫자에 출처를 연결해 납품 산출물의 감사 가능성을 확보한다. 이 접근은 단순 템플릿 채우기가 아니라 각 주장에 대해 근거가 명시되는 구조를 만들며 QA 단계에서 부족한 근거를 표시해 재작업을 유도한다. 결과적으로 경영진용 또는 고객용 문서에서 신뢰성 있는 주장 집합을 유지할 수 있다.
• 페이지별로 완전한 ImageGen 블루프린트를 생성해 시각적 구성과 색상 팔레트, 레이어 구조를 잠금으로써 시각 재현의 일관성을 높인다. 블루프린트는 이미지 자산의 필요성, 구성 요소 목록, 차트 언어까지 규정해 단순 렌더링이 아닌 설계 의도 기반 복원을 가능하게 한다. 이 방식은 시각적 편집 가능성을 유지하면서도 고충실도 렌더를 병행하는 하이브리드 전략을 제공한다.
• 단계별 Gate와 validate_pptx.py를 통한 Strict QA Gate로 자동화된 형식·시각 검사 체계를 도입해 납품 전 오류를 체계적으로 차단한다. Reference Gate, Evidence Gate, Editable Layer Gate 등 다양한 검사 항목이 결합되어 문서의 구조적·시각적 적합성을 동시에 점검한다. 자동 검사 결과는 manifest와 visual QA 파일로 산출되어 수동 검증과 연계 가능한 리포트 형태로 제공된다.
• 원본 문서에서 사실·숫자·판단과 caveat를 추출해 구조화된 증거표를 만든다. 이 추출 결과는 각 주장과 숫자의 출처를 명시한 MBB 표준 증거표로 정리되어 후속 페이지 설계의 근거로 활용된다. 증거표 기반 워크플로는 주장의 추적 가능성과 QA 판정의 근거 역할을 수행한다.