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Kei Design Agent

콘텐츠를 시각적으로 구조화된 슬라이드 HTML(1280×720px, 16:9)로 변환하는 AI 파이프라인.

개요

텍스트/MDX 콘텐츠를 입력하면:

1. Kei 실장(Opus)이 정보 구조와 비중을 판단하고
2. 코드가 컨테이너 크기를 계산하고
3. 블록을 선택하고
4. 콘텐츠-컨테이너 적합성을 검증하고
5. AI(Sonnet)가 블록 디자인을 참고하여 HTML을 생성하고
6. 코드가 슬라이드 프레임에 조립하고
7. 측정+비전 모델로 검증합니다

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파이프라인 (10단계)

MDX 원본
  ↓
[Stage 0]   MDX 정규화                        (코드)
  ↓
[Stage 1A]  꼭지 추출 + 영역 배정             (Kei API / Opus)
  ↓
[Stage 1B]  컨셉 구체화                       (Kei API / Opus)
  ↓
[Stage 1.5a] 컨테이너 초기 계산              (코드)
  ↓
[Stage 1.7] 블록 선택                        (코드)
  ↓
[Stage 1.8] 적합성 검증 + 재배분 + 보강      (코드 + Kei 에스컬레이션)
  ↓
[Stage 1.5b] 디자인 예산 재계산              (코드)
  ↓
[Stage 2]   HTML 생성 (영역별 개별 호출)     (Claude Sonnet)
  ↓
[Stage 3]   렌더링 조립 + 후처리             (코드)
  ↓
[Stage 4]   측정 + 품질 검증                 (Selenium + Opus Vision)
  ↓
검증 통과 시 → final.html 저장 + 팝업 분리 (파일 출력)

※ Stage 4 이후의 파일 저장은 별도 Stage가 아닌 후처리입니다.

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단계별 상세

Stage 0: MDX 정규화

항목	내용
목적	원본 MDX에서 JSX/frontmatter를 제거하고, 섹션/팝업/이미지/테이블로 분리
적용기술	코드 (normalize_mdx_content())
인풋	원본 MDX 문자열
아웃풋	normalized — clean_text, title, sections[], popups[], images[], tables[]
연계	→ Stage 1A가 clean_text를 Kei에게 전달

Stage 1A: 꼭지 추출 + 영역 배정

항목	내용
목적	콘텐츠에서 핵심 파트(꼭지)를 식별하고, 슬라이드의 어떤 영역(배경/본심/첨부/결론)에 배치할지 결정
적용기술	Kei API (classify_content())
인풋	normalized.clean_text
아웃풋	topics[] (id, title, purpose, layer, relation_type, expression_hint), page_structure (role별 topic_ids, weight)
연계	→ Stage 1B가 각 꼭지를 구체화

Stage 1B: 컨셉 구체화

항목	내용
목적	각 꼭지에 실제 원본 텍스트(source_data)와 요약(summary)을 매핑
적용기술	Kei API (refine_concepts())
인풋	topics + clean_text
아웃풋	topics 업데이트 — source_data, summary 추가
연계	→ Stage 1.5a가 텍스트 양을 기반으로 컨테이너 비율 계산

Stage 1.5a: 컨테이너 초기 계산

항목	내용
목적	폰트 위계 확정 + 슬라이드 내 영역별 컨테이너 크기(px) 계산 + 프리셋 선택
적용기술	코드 (calculate_font_hierarchy(), calculate_dynamic_ratio(), calculate_container_specs())
인풋	topics, page_structure (weight), preset
아웃풋	font_hierarchy (key_msg/core/bg/sidebar px), container_ratio (71:29 등), containers (role별 width_px, height_px), preset
연계	→ Stage 1.7이 컨테이너 크기를 보고 블록 선택

Stage 1.7: 블록 선택

항목	내용
목적	각 꼭지의 relation_type + expression_hint + 컨테이너 크기로 적합한 블록 결정. 같은 영역 꼭지들의 layer가 다르면 주종관계 판단 (블록 1개로 합침)
적용기술	코드 (select_and_generate_references()) — catalog.yaml 기반 결정론적 매칭
인풋	topics, containers, page_structure
아웃풋	references — role별 block_id, variant, design_reference_html, topic_id, is_hierarchical, supporting_topic_ids
연계	→ Stage 1.8이 선택된 블록+콘텐츠가 컨테이너에 맞는지 검증

Stage 1.8: 적합성 검증 + 재배분 + 보강 + 서브 컨테이너

항목	내용
목적	콘텐츠가 컨테이너에 들어가는지 검증 → 안 맞으면 재배분 → 여전히 안 되면 Kei 에스컬레이션 → 여유 공간에 보충 콘텐츠 → 서브 컨테이너 배치 계산
적용기술	코드 (calculate_fit(), redistribute(), analyze_enhancements(), apply_enhancements(), calculate_sub_layout()) + Kei API (에스컬레이션 시 call_kei_fit_escalation())
인풋	topics, containers, references, font_hierarchy, normalized, core_message
아웃풋	containers (재배분된 height_px), fit_result (role별 fit_status, redistribution), enhancement_result (V-7 subordinate_treatments, V-8 supplement_blocks, V-9 emphasis_blocks, V-10 bold_keywords, V-4 kei_decisions), sub_layouts (role별 서브 컨테이너 name/width/height, table_rows)
내부 흐름	Step 1: 필요 높이 계산 → Step 2: 재배분 → Step 3: Kei 에스컬레이션 → Step 4-5: 보강 분석+적용 → Step 6: fit 재검증 → Step 7: 서브 컨테이너 배치 → Step 8: 확정
연계	→ Stage 1.5b가 재배분된 크기로 디자인 예산 재계산, → Stage 2가 sub_layouts + enhancements를 프롬프트에 반영

Stage 1.5b: 디자인 예산 재계산

항목	내용
목적	재배분된 컨테이너 크기 + 선택된 블록 schema 기준으로 영역별 가용 공간 계산
적용기술	코드 (calculate_design_budget())
인풋	containers (재배분 후), references (블록 schema)
아웃풋	containers 업데이트 — design_budget (available_height_px, available_width_px, fits)
연계	→ Stage 2가 design_budgets를 프롬프트에 포함

Stage 2: HTML 생성 (영역별 개별 호출)

항목	내용
목적	page_structure에 존재하는 각 역할(배경/본심/첨부/결론)의 HTML을 영역별 개별 Sonnet 호출로 생성. 블록 디자인을 참고하되 콘텐츠가 구조를 결정 (Phase R' 방식)
적용기술	Claude Sonnet API — 영역당 1회 호출 (build_area_prompt() → _call_claude())
인풋	raw_content, topics, containers, font_hierarchy, references (design_reference_html), sub_layouts (서브 컨테이너 치수), enhancements (V-4~V-10 지시), design_budgets
호출 흐름	Sonnet(배경) → bg_html, Sonnet(본심) → core_html, Sonnet(첨부) → sidebar_html, Sonnet(결론) → footer_html. 해당 역할에 꼭지가 없으면 스킵. body_html = bg_html + spacer + core_html
아웃풋	generated_html — body_html, sidebar_html, footer_html
프롬프트에 포함되는 것	서브 컨테이너 레이아웃 제약, 디자인 레퍼런스 HTML (블록 CSS 참고), Kei 에스컬레이션 결정, 종속 꼭지 처리 지시, 보충 블록 지시, 강조 문장, bold 키워드, 폰트/컨테이너 크기 제약
연계	→ Stage 3이 영역별 HTML을 슬라이드 프레임에 배치

Stage 3: 렌더링 조립 + 후처리

항목	내용
목적	생성된 HTML 조각을 CSS Grid 슬라이드 프레임에 삽입 + 후처리 (폰트 캡핑, overflow 제거, sidebar width 조정, bold 변환)
적용기술	코드 (render_slide_from_html())
인풋	generated_html, preset (grid_areas, grid_columns), font_hierarchy, container_ratio
아웃풋	rendered_html → final.html 파일 저장
연계	→ Stage 4가 렌더링 결과를 측정+검증

Stage 4: 품질 검증

항목	내용
목적	Selenium으로 실제 브라우저 렌더링 후 overflow 측정 + Opus Vision으로 시각적 품질 평가
적용기술	Selenium (measure_rendered_heights()) + Claude Opus Vision (vision_quality_gate())
인풋	rendered_html
아웃풋	measurement (zone별 clientHeight, scrollHeight, overflow, excess_px), quality_score
연계	파이프라인 완료. overflow 시 경고 포함하여 진행

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중간 산출물

파이프라인 실행마다 data/runs/{timestamp}/에 단계별 결과가 저장된다.

JSON Context (Stage별 누적 상태)

파일	Stage	내용
stage_0_context.json	0	normalized (섹션, 팝업, 이미지)
stage_1a_context.json	1A	topics, page_structure
stage_1b_context.json	1B	topics (source_data 추가)
stage_1_5a_context.json	1.5a	font_hierarchy, containers, ratio
stage_1_7_context.json	1.7	references (블록 선택 결과)
stage_1_8_context.json	1.8	fit_result, enhancements, sub_layouts
stage_1_5b_context.json	1.5b	containers (design_budget 추가)
stage_2_context.json	2	generated_html
stage_3_context.json	3	(rendered_html은 final.html로 별도 저장)
stage_4_context.json	4	measurement, quality_score
final_context.json	최종	전체 context

HTML 시각화 (steps/ 폴더)

파일	Stage	내용
stage_0.html	0	섹션/팝업/이미지 목록
stage_1a.html	1A	꼭지 테이블 (purpose, layer, 영역)
stage_1b.html	1B	꼭지 + source_data + summary
stage_1_5a.html	1.5a	빈 컨테이너 (1280×720)
stage_1_5a_content.html	1.5a	컨테이너에 콘텐츠 배치
stage_1_5b.html	1.5b	디자인 예산 (available height/width)
stage_1_7.html	1.7	블록 선택 표시
stage_1_8_fit_before.html	1.8	적합성 (재배분 전)
stage_1_8_fit_after.html	1.8	재배분 후 + 보강
stage_1_8_blocks.html	1.8	SLOT 구조 + 블록 디자인 + 주종관계 (1280×720)
stage_2.html	2	영역별 Sonnet 출력을 실제 렌더링 (역할별 개별 확인)
stage_3.html	3	영역을 합쳐 슬라이드 프레임에 배치한 결과 (1280×720 실제 렌더링)
stage_4.html	4	측정 결과 + 품질 점수

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핵심 원칙

1. 콘텐츠가 구조를 결정 — 블록 CSS는 참고만. AI가 콘텐츠 전달 의도를 보고 HTML 구조 결정 (Phase R')
2. 하드코딩 금지 — font-size 외 모든 수치는 동적 계산. 어떤 MDX가 들어와도 동일하게 동작
3. 스크롤 절대 금지 — overflow:auto/scroll 어떤 영역에서도 불허
4. Kei API 필수 — fallback 없음. 성공할 때까지 무한 재시도
5. AI가 옵션 생성, Kei가 결정 — 공간 부족 시 하드코딩 대응이 아니라 Kei 판단 요청
6. 계산 먼저, AI 판단 나중에, 렌더링은 검증만
7. overflow 상태에서 출력 금지 — Vision 모델 품질 게이트 통과 필수

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블록 라이브러리 (38개)

6개 카테고리, 38개 블록. 각 블록은 catalog.yaml에 용도(when), 금지(not_for), purpose_fit, schema(슬롯 정의)가 있음.

카테고리	개수	용도
headers	5	타이틀, 꼭지 헤더
cards	9	항목 나열, 카드 그리드
tables	3	비교표, 데이터 테이블
visuals	6	SVG 다이어그램, 관계도
emphasis	10	강조, 인용, 결론, 불릿
media	5	이미지/사진

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기술 스택

역할	도구
서버	FastAPI + uvicorn (포트 8001)
AI (Kei 실장/편집자)	Kei API → Opus (localhost:8000)
AI (HTML 생성)	Anthropic API → Claude Sonnet
AI (품질 검증)	Anthropic API → Claude Opus Vision
블록 검색	FAISS + bge-m3
템플릿	Jinja2 (블록 디자인 레퍼런스용)
렌더링	CSS Grid + 디자인 토큰 (1280×720)
렌더링 측정	Selenium headless Chrome
SVG 시각화	svg_calculator.py (N개 동적 배치)
이미지	Pillow (크기 측정) + base64 인라인
폰트	Pretendard Variable
공간 계산	space_allocator.py + fit_verifier.py (결정론적)

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설치 및 실행

# 설치
cd design_agent
pip install -e .

# FAISS 인덱스 빌드 (블록 추가/수정 시)
python scripts/build_block_index.py

# .env 설정
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
KEI_API_URL=http://localhost:8000
LOG_LEVEL=DEBUG

# 터미널 1: Kei API (필수)
cd D:\ad-hoc\kei\persona_agent
python -m uvicorn backend.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000

# 터미널 2: Design Agent
cd D:\ad-hoc\kei\design_agent
python -m uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001 --reload

접속: http://localhost:8001

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개선 이력

Phase	내용	상태
A~D	슬라이드 품질 핵심	완료
G~N	Kei API, 스토리라인, 정합성, 블록 선택, 비중, 측정	완료
O	컨테이너 기반 레이아웃	완료
P	다후보 렌더링 비교	완료 (20/100점 → 방향 전환)
Q	제약 기반 블록 선택	완료
R	하이브리드 블록 (실패 — P=Q=R 동일 구조)	실패
R'	블록 CSS 참고 + AI 구조 결정	설계 확정
S	검증 합격 프롬프트 + Claude HTML 생성	설계 확정
T	11-Stage 파이프라인 + 디자인 레퍼런스	완료 (31/31 통과)
V	적합성 검증 + Kei 에스컬레이션 + 서브 컨테이너	완료
W	Stage 2 출력 품질 수정 (6건)	진행 중

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Kei Persona와의 관계

Kei Persona Agent (localhost:8000)
  ├── Opus + RAG + 세션 컨텍스트
  ├── 도메인 지식 (건설/DX/BIM)
  └── 대화/생성/피드백/실행 모드

Design Agent (localhost:8001, 이 프로젝트)
  ├── 슬라이드 생성 전용
  ├── Kei API로 꼭지 추출(1A) + 컨셉 구체화(1B) + 에스컬레이션(1.8) 호출
  ├── Sonnet으로 HTML 생성(Stage 2)
  ├── Opus Vision으로 품질 검증(Stage 4)
  └── 두 프로젝트는 독립. 코드 공유 없음. API 연동만.