과학 슬라이드
개요
과학 프레젠테이션은 연구를 전달하고, 발견을 공유하며, 학계 및 전문 청중과 소통하기 위한 중요한 매체입니다. 이 스킬은 구조와 콘텐츠 개발부터 시각적 디자인 및 발표 준비에 이르기까지 효과적인 과학 프레젠테이션을 만드는 데 필요한 종합적인 지침을 제공합니다.
핵심 초점: 컨퍼런스, 세미나, 논문 심사, 전문 발표를 위한 구두 발표.
중요한 디자인 철학: 과학 프레젠테이션은 시각적으로 매력적이고 연구 기반이어야 합니다. 건조하고 텍스트가 많은 슬라이드는 절대 피하세요. 훌륭한 과학 프레젠테이션은 다음을 결합합니다:
- 매력적인 시각 자료: 고품질 그림, 이미지, 다이어그램 (단순한 글머리 기호가 아님)
- 연구 맥락: 연구 조회를 통한 적절한 인용으로 신뢰성 확보
- 최소한의 텍스트: 글머리 기호는 힌트일 뿐, 당신이 구두로 설명합니다.
- 전문적인 디자인: 현대적인 색 구성, 강력한 시각적 위계, 넉넉한 여백
- 스토리 중심: 단순한 데이터 나열이 아닌 명확한 이야기 전개
기억하세요: 지루한 프레젠테이션 = 잊혀진 과학. 과학적 엄격성을 유지하면서 시각적으로 기억에 남는 슬라이드를 만드세요.
이 스킬을 사용해야 할 때
이 스킬은 다음 경우에 사용해야 합니다:
- 컨퍼런스 발표 준비 (5-20분)
- 학술 세미나 개발 (45-60분)
- 학위 논문 또는 박사 논문 심사 프레젠테이션 제작
- 그랜트 피치 프레젠테이션 디자인
- 저널 클럽 발표 준비
- 기관 또는 기업에서의 연구 발표
- 과학 주제에 대한 강의 또는 튜토리얼 프레젠테이션
Nano Banana Pro를 이용한 슬라이드 생성
이 스킬은 Nano Banana Pro AI를 사용하여 멋진 프레젠테이션 슬라이드를 자동으로 생성합니다.
출력 형식에 따라 두 가지 워크플로우가 있습니다:
기본 워크플로우: PDF 슬라이드 (권장)
Nano Banana Pro를 사용하여 각 슬라이드를 완전한 이미지로 생성한 다음 PDF로 결합합니다. 이 방법이 가장 시각적으로 뛰어난 결과를 만듭니다.
작동 방식:
- 데크 계획: 각 슬라이드에 대한 상세 계획 작성 (제목, 핵심 포인트, 시각적 요소)
- 슬라이드 생성: 각 슬라이드에 대해 Nano Banana Pro를 호출하여 완전한 슬라이드 이미지 생성
- PDF로 결합: 슬라이드 이미지를 단일 PDF 프레젠테이션으로 결합
1단계: 각 슬라이드 계획
생성 전에 프레젠테이션에 대한 상세 계획을 만드세요:
# 프레젠테이션 계획: 머신러닝 소개
## 슬라이드 1: 제목 슬라이드
- 제목: "머신러닝: 이론에서 실제까지"
- 부제: "AI 컨퍼런스 2025"
- 발표자: Dr. Jane Smith, XYZ 대학교
- 시각 자료: 현대적인 추상 신경망 배경
## 슬라이드 2: 서론
- 제목: "왜 머신러닝이 중요한가"
- 핵심 포인트: 산업 채택, 획기적인 응용, 미래 잠재력
- 시각 자료: 다양한 ML 응용 분야(헬스케어, 금융, 로봇공학)를 보여주는 아이콘
## 슬라이드 3: 핵심 개념
- 제목: "학습의 세 가지 유형"
- 콘텐츠: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
- 시각 자료: 각 유형을 예시와 함께 보여주는 3분할 다이어그램
... (모든 슬라이드에 대해 계속)
2단계: 각 슬라이드 생성
generate_slide_image.py 스크립트를 사용하여 각 슬라이드를 만듭니다.
중요: 형식 일관성 프로토콜
프레젠테이션의 모든 슬라이드에 걸쳐 통일된 형식을 보장하려면:
-
프레젠테이션 시작 시 형식 목표를 정의하고 모든 프롬프트에 포함하세요:
- 색 구성 (예: "진한 파란색 배경, 흰색 텍스트, 금색 강조")
- 타이포그래피 스타일 (예: "굵은 산세리프 제목, 깔끔한 본문 텍스트")
- 시각적 스타일 (예: "미니멀, 전문적, 기업 미학")
- 레이아웃 접근법 (예: "넉넉한 여백, 왼쪽 정렬 콘텐츠")
-
이후 슬라이드를 생성할 때 항상 이전 슬라이드를 첨부하세요 (
--attach사용):- Nano Banana Pro가 기존 스타일을 보고 일치시킬 수 있음
- 데크 전체에 시각적 연속성 생성
- 일관된 색상, 글꼴 및 디자인 언어 보장
-
기본 저자는 "K-Dense" 입니다 (다른 이름이 지정되지 않은 경우)
-
연구를 참조하는 슬라이드의 경우 프롬프트에 직접 인용을 포함하세요:
- 생성된 슬라이드에 표시되도록 프롬프트 텍스트에 인용 추가
- 형식 사용: "인용 포함: (저자 et al., 연도)" 또는 "참조 표시: 저자 et al., 연도"
- 여러 인용의 경우 프롬프트에 모두 나열
- 인용은 슬라이드 하단 또는 관련 콘텐츠 근처에 작은 텍스트로 표시
-
결과 슬라이드의 경우 기존 그림/데이터를 첨부하세요 (데이터 중심 프레젠테이션에 매우 중요):
- 결과에 대한 슬라이드를 만들 때는 항상 기존 그림이 있는지 확인:
- 작업 디렉토리 (예:
figures/,results/,plots/,images/) - 사용자가 제공한 입력 파일 또는 디렉토리
- 프레젠테이션과 관련된 모든 데이터 시각화, 차트 또는 그래프
- 작업 디렉토리 (예:
--attach를 사용하여 이러한 그림을 포함시켜 Nano Banana Pro가 통합할 수 있도록 함:- 결과 슬라이드의 경우 실제 데이터 그림/차트 첨부
- 방법론 슬라이드의 경우 관련 다이어그램 첨부
- 제목 슬라이드의 경우 로고 또는 기관 이미지 첨부
- 데이터 그림을 첨부할 때는 프롬프트에서 원하는 바를 설명:
- "첨부된 결과 차트를 주요 발견 사항과 함께 제시하는 슬라이드를 만드세요"
- "이 첨부된 그림을 중심으로 슬라이드를 구성하고 데이터를 설명하는 제목과 글머리 기호를 추가하세요"
- "첨부된 그래프를 해석과 함께 결과 슬라이드에 통합하세요"
- 결과 슬라이드를 생성하기 전에: 관련 그림을 찾기 위해 작업 디렉토리의 파일을 나열하세요
- 여러 그림 첨부 가능:
--attach fig1.png --attach fig2.png
- 결과에 대한 슬라이드를 만들 때는 항상 기존 그림이 있는지 확인:
형식 일관성, 인용 및 그림 첨부 예시:
# 제목 슬라이드 (첫 번째 슬라이드 - 스타일 설정)
python scripts/generate_slide_image.py "프레젠테이션 제목 슬라이드: '머신러닝: 이론에서 실제까지'. 부제: 'AI 컨퍼런스 2025'. 발표자: K-Dense. FORMATTING GOAL: 진한 파란색 배경 (#1a237e), 흰색 텍스트, 금색 강조 (#ffc107), 미니멀 디자인, 산세리프 글꼴, 넉넉한 여백, 장식 요소 없음." -o slides/01_title.png
# 인용이 포함된 콘텐츠 슬라이드 (일관성을 위해 이전 슬라이드 첨부)
python scripts/generate_slide_image.py "'왜 머신러닝이 중요한가'라는 제목의 프레젠테이션 슬라이드. 간단한 아이콘이 있는 세 가지 핵심 포인트: 1) 산업 채택, 2) 획기적인 응용, 3) 미래 잠재력. CITATIONS: 하단에 작은 텍스트로 포함: (LeCun et al., 2015; Goodfellow et al., 2016). FORMATTING GOAL: 첨부된 슬라이드 스타일 일치 - 진한 파란색 배경, 흰색 텍스트, 금색 강조, 미니멀 전문 디자인, 시각적 혼잡 없음." -o slides/02_intro.png --attach slides/01_title.png
# 여러 인용이 포함된 배경 슬라이드
python scripts/generate_slide_image.py "'딥러닝 혁명'이라는 제목의 프레젠테이션 슬라이드. 주요 이정표: ImageNet 돌파구 (2012), 트랜스포머 아키텍처 (2017), GPT 모델 (2018-현재). CITATIONS: 하단에 참조 표시: (Krizhevsky et al., 2012; Vaswani et al., 2017; Brown et al., 2020). FORMATTING GOAL: 첨부된 슬라이드 스타일을 정확히 일치 - 동일한 색상, 글꼴, 미니멀 디자인." -o slides/03_background.png --attach slides/02_intro.png
# 결과 슬라이드 - 작업 디렉토리에서 실제 데이터 그림 첨부
# 먼저, 어떤 그림이 있는지 확인: ls figures/ 또는 ls results/
python scripts/generate_slide_image.py "'모델 성능 결과'라는 제목의 프레젠테이션 슬라이드. 첨부된 정확도 차트를 제시하는 슬라이드를 만드세요. 강조할 주요 발견 사항: 1) 95% 정확도 달성, 2) 기준선보다 12% 향상, 3) 테스트 세트 전반에서 일관됨. CITATIONS: 하단에 포함: (Our results, 2025). FORMATTING GOAL: 첨부된 슬라이드 스타일을 정확히 일치." -o slides/04_results.png --attach slides/03_background.png --attach figures/accuracy_chart.png
# 결과 슬라이드 - 여러 그림 비교
python scripts/generate_slide_image.py "'전후 비교'라는 제목의 프레젠테이션 슬라이드. 첨부된 두 그림을 사용하여 나란히 비교 슬라이드를 만드세요. 왼쪽: 기준선 결과, 오른쪽: 개선된 결과. 개선 사항을 설명하는 간단한 레이블을 추가하세요. FORMATTING GOAL: 첨부된 슬라이드 스타일을 정확히 일치." -o slides/05_comparison.png --attach slides/04_results.png --attach figures/baseline.png --attach figures/improved.png
# 방법론 슬라이드 - 기존 다이어그램 첨부
python scripts/generate_slide_image.py "'시스템 아키텍처'라는 제목의 프레젠테이션 슬라이드. 첨부된 아키텍처 다이어그램을 간단한 설명 글머리 기호와 함께 제시: 1) 입력 처리, 2) 모델 추론, 3) 출력 생성. FORMATTING GOAL: 첨부된 슬라이드 스타일을 정확히 일치." -o slides/06_architecture.png --attach slides/05_comparison.png --attach diagrams/system_architecture.png
중요: 결과 슬라이드를 만들기 전에 항상:
- 작업 디렉토리 파일 나열:
ls -la figures/또는ls -la results/ - 사용자 제공 디렉토리에서 관련 그림 확인
- 슬라이드에 표시되어야 할 모든 관련 그림 첨부
- Nano Banana Pro가 첨부된 그림을 어떻게 통합해야 하는지 설명
프롬프트 템플릿:
모든 프롬프트에 다음 요소를 포함하세요 (필요에 따라 사용자 정의):
[슬라이드 콘텐츠 설명]
CITATIONS: 하단에 포함: (저자1 et al., 연도; 저자2 et al., 연도)
FORMATTING GOAL: [배경색], [텍스트색], [강조색], 미니멀 전문 디자인, 장식 요소 없음, 첨부된 슬라이드 스타일과 일관성 유지.
3단계: PDF로 결합
# 모든 슬라이드를 PDF 프레젠테이션으로 결합
python scripts/slides_to_pdf.py slides/*.png -o presentation.pdf
PPT 워크플로우: 생성된 시각 자료를 활용한 PowerPoint
PowerPoint 프레젠테이션을 만들 때는 Nano Banana Pro를 사용하여 각 슬라이드의 이미지와 그림을 생성한 다음 PPTX 스킬을 사용하여 텍스트를 별도로 추가합니다.
작동 방식:
- 데크 계획: 각 슬라이드에 대한 콘텐츠 계획 작성
- 시각 자료 생성:
--visual-only플래그와 함께 Nano Banana Pro를 사용하여 슬라이드용 이미지 생성 - PPTX 빌드: PPTX 스킬(PptxGenJS 또는 템플릿 기반)을 사용하여 생성된 시각 자료와 별도 텍스트로 슬라이드 생성
1단계: 각 슬라이드의 시각 자료 생성
# 서론 슬라이드의 그림 생성
python scripts/generate_slide_image.py "머신러닝 응용 분야를 보여주는 전문 일러스트레이션: 헬스케어 진단, 금융 분석, 자율주행차, 로봇공학. 현대적인 플랫 디자인, 흰색 배경의 다채로운 아이콘." -o figures/ml_applications.png --visual-only
# 방법 슬라이드의 다이어그램 생성
python scripts/generate_slide_image.py "입력층, 세 개의 은닉층, 출력층을 보여주는 신경망 아키텍처 다이어그램. 깔끔하고 기술적인 스타일의 노드 연결. 파란색과 회색 색 구성." -o figures/neural_network.png --visual-only
# 결과를 위한 개념적 그래픽 생성
python scripts/generate_slide_image.py "개선 사항을 보여주는 전후 비교: 왼쪽은 복잡한 데이터, 오른쪽은 정리된 인사이트. 연결하는 화살표. 전문적인 비즈니스 스타일." -o figures/results_visual.png --visual-only
2단계: PPTX 스킬로 PowerPoint 빌드
PPTX 스킬의 PptxGenJS 워크플로우를 사용하여 다음을 포함하는 슬라이드를 만드세요:
- 1단계에서 생성된 이미지
- 별도로 추가된 제목 및 본문 텍스트
- 전문적인 레이아웃 및 형식
전체 PPTX 생성 문서는 skills/pptx/SKILL.md를 참조하세요.
과학적 도식으로 시각적 향상
슬라이드 생성 외에도 과학적 도식 스킬을 기술 다이어그램에 사용하세요:
scientific-schematics를 대신 사용해야 할 때:
- 복잡한 기술 다이어그램 (회로도, 화학 구조)
- 논문용 출판 품질 그림 (더 높은 품질 기준)
- 과학적 정확성 검토가 필요한 다이어그램
도식 생성 방법:
python scripts/generate_schematic.py "다이어그램 설명" -o figures/output.png
도식 생성에 대한 자세한 지침은 scientific-schematics 스킬 문서를 참조하세요.
핵심 기능
프레젠테이션 구조 및 구성, 슬라이드 디자인 원칙, 슬라이드용 데이터 시각화, 발표별 지침, 구현 옵션 (Beamer / PowerPoint / 생성된 PDF), 시각적 검토 및 반복, 타이밍 및 속도, 검증은 모두 references/slide_capabilities.md에 문서화되어 있습니다.
단계별 개발 프로세스 — 계획, 설계 및 생성, 콘텐츠 개발, 시각적 검증, 연습 및 개선, 최종 준비 — 는 references/presentation_workflow.md에 있습니다.
전체 슬라이드 및 시각 자료 전용 생성 모두를 위한 프롬프트 작성 지침은 references/prompt_writing.md에 있습니다. 모든 번들 스크립트의 인수 및 옵션은 references/script_reference.md에 있습니다. 발표를 가장 자주 망치는 실수는 references/common_pitfalls.md에 정리되어 있습니다.
다른 스킬과의 통합
연구 조회 (과학 프레젠테이션에 매우 중요):
- 배경 개발: 문헌 검색을 통해 서론 맥락 구축
- 인용 수집: 발표에서 인용할 핵심 논문 찾기
- 격차 식별: 연구 동기를 부여하기 위해 알려지지 않은 것 식별
- 이전 연구 비교: 결과와 비교할 논문 찾기
- 지원 증거: 해석을 뒷받침하는 문헌 찾기
- 질문 준비: Q&A 응답에 도움이 될 논문 찾기
- 과학 프레젠테이션을 개발할 때는 항상 research-lookup을 사용하여 적절한 맥락과 인용을 확보하세요.
과학 글쓰기:
- 논문 콘텐츠를 프레젠테이션 형식으로 변환
- 주요 발견 사항 추출 및 단순화
- 동일한 그림 사용 (슬라이드용으로 재설계)
- 일관된 용어 유지
PPTX 스킬:
- PowerPoint 생성 및 편집에 사용
- 템플릿 워크플로우를 위한 스크립트 활용
- 검증을 위한 썸네일 생성 사용
- 프로그래매틱 생성을 위해 PPTX 스킬의
SKILL.md참조
데이터 시각화:
- 결과 슬라이드용 차트 및 그래프 생성
- 핵심 발견 사항 강조
- 명확한 레이블 및 범례 사용
- 슬라이드 디자인과 스타일 일치
과학적 도식:
- 기술 다이어그램 및 일러스트레이션 생성
- 방법론 시각화에 사용
- 출판 품질 그림 요구 사항 충족