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Kdreammaker/kkumjangi-report-orchestra

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Kkumjangi Report Orchestra

AI가 큰 보고서를 한 번에 쓰지 않고, 방향 확인, PRD, 상세 목차, 장별 작성, 표·그래프, 근거 검증, 조립까지 단계적으로 진행하도록 돕는 로컬 우선 보고서 생산 시스템입니다.

실제 프로젝트 자료, 참고자료, 보고서 결과물, 검증 산출물은 사용자의 PC 안에 만들어집니다. 기본 설정에서는 원본 자료나 보고서 내용을 외부 서버로 업로드하지 않습니다.

📌 버전

  • 공개 버전: 1.1.2
  • 배포일: 2026-07-20
  • 채널: public
  • 전체 변경 이력: CHANGELOG.md

최근 개선:

  1. 1.1.2 - HWP/HWPX 문서 export 경로 안내 정정
  2. 1.1.1 - HWP/HWPX 대응 엔진 배포 시스템 고도화
  3. 1.1.0 - HWP/HWPX 대응 엔진 고도화

🚀 설치

저장소 링크를 받은 뒤 AI에게 이렇게 요청하면 됩니다.

https://github.com/Kdreammaker/kkumjangi-report-orchestra 의 INSTALL.md를 보고 설치 및 세팅해 주세요.

설치가 끝나면 설치 폴더의 START_HERE.html을 열어 사용법을 확인하면 됩니다.

📑 이런 문서에 적합합니다

이 시스템은 자료와 근거가 많고, 목차·장별 작성·검수·고도화가 필요한 보고서에 잘 맞습니다.

문서 유형 샘플 주제
시장조사 및 산업 트렌드 분석 국내 커피 프랜차이즈 시장 변화와 신규 진입 전략
기업/경쟁사 비교분석 주요 협업툴 3종 비교와 도입 검토
전략 보고서 중소 제조기업의 AI 도입 기회와 리스크
정책/규제 리스크 검토 개인정보보호 규제 변화가 SaaS 서비스에 미치는 영향
서비스 기획/PRD B2B 구독형 리포팅 서비스 MVP 기획
기술 도입 검토 사내 문서 검색에 로컬 AI 색인을 도입하는 방안
투자자 브리프/IR 설명자료 투자자용 factbook과 예상 Q&A 정리
섹터/기업 분석 보고서 특정 산업의 실적, 밸류에이션, 리스크 분석
사업 제안서 파트너사 발송용 협업 제안 문서
제품 설명서/매뉴얼 제품 설치, 설정, FAQ, 문제 해결 가이드
강의자료/교안 차시별 학습목표와 활동·과제·평가 설계
논문형/학술 문서 연구질문, 방법론, 선행연구, 한계 정리
보도자료 외부 공개용 발표문, 인용문, 문의처, 승인 상태 정리

✨ 무엇이 좋아지나요?

  • 로컬 우선: 사용자 프로젝트와 보고서는 00_사용자_작업공간/ 아래에 생성됩니다.
  • 자료 보호: public issue, fork, pull request에는 사용자 자료, 보고서, API 키, 쿠키, 계정 정보, 비공개 파트너 자료를 올리지 마세요.
  • 짧은 진입점: 사용자는 START_HERE.html을 보고, AI는 AGENTS.md와 프로젝트별 tasks/current_task.md를 기준으로 필요한 규칙만 읽습니다.
  • 검증 분리: 설치/환경 검증은 보고서 내용, 법률 해석, 출처 진위, 인용 정확성 검증을 의미하지 않습니다.
  • 품질 루프: 첫 초안을 최종본으로 보지 않고, 검수/교차검증 결과를 바탕으로 승인된 고도화를 진행합니다.
  • 프리셋/문체 경계: 문서 유형 프리셋은 구조·근거·시각자료 기준을, style profile은 독자 적합 문체와 보호 span 검토를 안내합니다. 자동 번역, 자동 rewrite, 자동 humanizer, 자동 naturalness scoring은 켜져 있지 않습니다.
  • 문서 export 시스템: native DOCX export와 embedded HWP/HWPX 대응 엔진을 제공합니다. HWP 5.x 변환과 Report Factory native HWPX export를 지원하며, 시스템 cover/chapter 소스는 Report Export IR을 거쳐 자동 변환됩니다. 저수준 convert_html_hwpx.py에 임의의 외부 웹 HTML을 직접 넣는 경로만 지원하지 않으며, Hancom-native 시각 동일성은 별도 검증 대상입니다.

자세한 작업 흐름과 사용 예시는 START_HERE.html, 설치 세부 절차는 INSTALL.md, AI용 상세 색인은 _ai_system/REFERENCE_INDEX.md에서 확인할 수 있습니다.

🔒 라이선스와 공개 사용

이 시스템 코어는 Apache License 2.0으로 배포됩니다. 사용, 복제, 클론, 포크, 수정, 재배포, 파생 작업은 Apache License 2.0 조건에 따라 허용됩니다. 단, 원 저작권 고지, LICENSE, docs/NOTICE, 필요한 변경 표시를 유지해야 합니다.

쉬운 설명은 docs/USAGE_AND_PERMISSIONS.md, 보안/기여 안내는 docs/SECURITY.mddocs/CONTRIBUTING.md를 확인하세요.

🧩 설치 시 함께 준비되는 오픈소스

설치 과정에서는 로컬 문서 처리와 보고서 렌더링을 위해 아래 구성요소를 설치하거나 내려받습니다.

구성요소 역할 라이선스
pypdf PDF 텍스트/메타데이터 처리 BSD-style
Docling PDF, PPTX, DOCX, XLSX, PNG, JPG 등 로컬 문서 정규화 MIT
DuckDB 프로젝트 문서 대장, 변환 요약, 주장/챕터 자료 로컬 색인 MIT
python-docx native DOCX export 패키지 생성 MIT
Apache ECharts 로컬 차트 렌더링 Apache License 2.0
Pretendard 한글 UI/보고서 폰트 SIL Open Font License 1.1

각 오픈소스의 고지는 docs/THIRD_PARTY_NOTICES.md에 정리되어 있습니다.

🧪 피드백

버그 신고와 개선 제안은 GitHub 저장소의 Issues 탭에서 New issue를 눌러 남길 수 있습니다. 버그 신고 템플릿은 OS, 사용 앱, 사용 모델을 받도록 되어 있고, 민감자료를 올리지 않도록 안내합니다.

About

Local-first AI report orchestration system for structured research, source tracking, evidence management, drafting, review, and validation.

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