개요
오늘은 한 가지 질문만 집요하게 쫓았다. AI가 제대로 된 슬라이드 덱을 만들게 하려면 어떻게 해야 할까 — 프레젠테이션인 척하는 스크린샷이 아니라, 진짜로 열어서 고칠 수 있는 덱 말이다. 그 길은 내 레포 두 개, 별 123개짜리 디자인 팩 카탈로그, Marp와 Slidev 생태계, 렌더링 백엔드로서의 Typst와 WeasyPrint, 그리고 PowerPoint를 버리고 HTML/CSS로 가라고 주장하는 한국 개발 유튜버까지 이어졌다. 도구는 제각각이었지만, 그 밑에는 똑같은 균열선 하나가 계속 드러났다.
오늘의 탐색 지도
균열선: 풀블리드 PNG 대 네이티브 객체
오늘 살펴본 모든 도구는 두 진영으로 갈렸는데, 그 경계는 “마크다운이냐 GUI냐"가 아니라 최종 산출물에 실제로 무엇이 담기느냐였다. 한 진영은 슬라이드를 통짜 풀블리드 이미지(또는 HTML 캔버스)로 렌더링한다 — 픽셀 단위로 완벽해 보이지만, 누군가 오타 하나 고치려는 순간 죽은 파일이 된다. 다른 진영은 네이티브 객체 — 진짜 텍스트 프레임, 도형 노드, 편집 가능한 표 — 를 뱉는다. 대신 디자인 완성도를 맞추기가 더 어렵다.
이 차이는 사람보다 AI 생성에서 훨씬 더 중요하다. “슬라이드 만들어줘"라는 요청을 받은 언어 모델의 실패 양상은 늘 “안전한 평균"으로 수렴하는 것이기 때문이다 — 그라디언트 배경, 둥근 카드, 산세리프 한 종, 그리고 가능하면 슬라이드당 통이미지 하나. 바로 그 이미지가 함정이다. 데모로는 아름답지만 산출물로는 쓸모가 없다.
인상적이었던 건, 오늘 읽은 두 레포가 서로 다른 사람이 만들었는데도 이 문제를 막으려고 완전히 똑같은 규칙을 독립적으로 명문화해 뒀다는 점이다. 풀블리드 PNG는 금지, 네이티브 객체는 의무. 이 수렴이야말로 오늘의 진짜 이야기다.
deck-style: 스타일은 텍스트로, 출력은 python-pptx로
ice-ice-bear/deck-style은 레퍼런스의 디자인을 명세(spec) + 토큰(tokens) 으로 증류해 편집 가능한 네이티브 .pptx(기획서·콘티)를 생성하는 내 플랫폼이다. 아키텍처가 명시적으로 2계층인데, 바로 그 분리가 핵심이다.
- 계층 1 — 스타일:
styles/{slug}/spec.md+tokens.json. 순수 텍스트와 데이터. Claude·OpenAI·Gemini 어디든 컨텍스트에 넣기만 하면 동작한다 — 모델 종속성 0. - 계층 2 — 엔진: python-pptx 코드. 로컬에선 Claude Code 스킬이 그때그때 작성·실행하고, 앱에선 코드 실행 샌드박스가 돌린다.
스타일이 텍스트이고 엔진이 코드이기 때문에, 같은 덱 정의가 로컬 Claude Code 세션에서 OpenAI나 Gemini 기반 자체 앱으로 그대로 이식된다. 레포는 두 트랙에 걸쳐 6개 팩을 제공한다 — 기획서(planning-doc, planning-dark-bold-red)와 콘티(storyboard-sketch-bw, storyboard-accent-orange, storyboard-treatment-photo, storyboard-cinematic-dark) — 각 팩은 spec.md, tokens.json, preview.png, 그리고 비공개 reference/ 폴더로 구성된다. 스택은 네이티브 생성용 python-pptx, 레퍼런스 PDF에서 스타일을 추출하는 PyMuPDF(fitz) + Pillow다.
흥미로운 설계 결정은 스타일 명세를 코드 설정이 아니라 프롬프트 산출물로 다룬다는 점이다. 덕분에 비개발자도 spec.md를 채팅에 붙여넣어 로컬 엔진과 똑같은 출력을 얻을 수 있다 — 명세가 계약이고, 엔진은 교체 가능하다.
design-diversity: 100개의 팩, 그리고 “풀블리드 금지” 규칙
epoko77-ai/design-diversity (123★, 포크 20, TypeScript)는 같은 문제의 다른 각을 공략한다. “편집 가능한가?“가 아니라 “왜 AI 덱은 죄다 똑같이 생겼는가?“다. README의 진단이 날카롭다 — 생성 모델은 안전한 평균으로 수렴하므로, 해법은 더 좋은 모델이 아니라 어떤 디자인으로 만들지 알려주는 것이다. 레포는 공개 디자인 시스템을 증류해 프롬프트형 디자인 팩 100종(PPT 50 + 웹 50, 그중 20개는 상세 다중 페이지 명세를 갖춘 프리미엄)으로 만들고, 이를 design-pick이라는 Claude Code 소비자 스킬로 노출한다.
# 프로젝트에 스킬 설치
cp -r skills/design-pick YOUR_PROJECT/.claude/skills/
# 또는 전역 설치
cp -r skills/design-pick ~/.claude/skills/
팩 슬러그를 직접 지정하거나(web-velvet-dark-boutique), 느낌만 말하면(“고급스러운 다크 톤 덱”) 스킬이 2~3개를 추천한다. 100개 팩 명세가 스킬 안에 references/로 번들돼 있어 설치 후엔 오프라인으로도 동작한다. 스킬 없이 쓰는 길도 있다 — 팩의 prompt.md를 원본 자료와 함께 claude.ai 채팅에 붙여넣고 편집 가능한 네이티브 .pptx를 요청하면 된다.
여기서 앞서 짚은 수렴이 나온다. 최근 커밋을 보면 design-diversity가 deck-style이 기반으로 삼은 바로 그 규칙을 단단히 굳히고 있다. 커밋 3c017ab(“PPT 팩 네이티브 .pptx 출력 규칙”)과 3127592(“README: 네이티브 .pptx 출력 사양 공지”)는 풀블리드 PNG 슬라이드 금지, 네이티브 객체 의무, 이미지는 보조 자산만 허용을 명문화한다 — 모델이 간헐적으로 슬라이드를 통째로 PNG로 박아버렸기 때문이다. 두 레포, 같은 적, 같은 규칙. 독립된 프로젝트들이 하나의 제약으로 수렴할 때, 그 제약은 보통 구조를 떠받치는 핵심이다.
slides-as-code 진영: Marp, Slidev, Typst
오늘의 나머지 절반은 마크다운 우선 진영이었다. marp-team/marp (11.8k★)는 “마크다운 프레젠테이션 생태계"의 입구로, 디렉티브가 붙은 CommonMark를 작성하면 HTML, PDF, PowerPoint로 내보낸다. 플러그형 아키텍처(Marp Core, Marpit 프레임워크, Marp CLI, VS Code 확장)를 갖췄다. Slidev는 같은 마크다운 네이티브 발상을 개발자에게 정조준해, Vue 컴포넌트 모델로 인터랙티브하고 코드 친화적인 덱을 만든다.
WeasyPrint와 Typst는 이 진영의 렌더링 백엔드로 등장했다 — 마크다운/HTML을 인쇄 품질 PDF로 어떻게 바꿀 것인가의 문제다. 내가 계속 당긴 실마리는 트레이드오프 삼각형이었다. Marp/Slidev는 HTML 완성도와 애니메이션을 주지만 .pptx 내보내기가 약하고, python-pptx는 진짜 편집 가능한 PowerPoint를 주지만 레이아웃을 손으로 짜야 하며, Typst는 마크다운 같은 문법으로 빼어난 PDF 조판을 주지만 네이티브 PowerPoint는 없다. 헤드리스 .pptx→PDF 변환기로 LibreOffice도 건드려 봤지만 의존하기엔 너무 무겁다고 결론지었다 — 복선이지만, 오늘 Creative Agent Studio 작업에서도 똑같은 결론에 도달했다.
코딩애플: “그냥 HTML/CSS로 슬라이드를 코딩해라”
한국 개발 채널 코딩애플(“관종이 될 수 있는 PPT”)은 slides-as-code 주장을 가장 순수한 형태로 편다. 슬라이드는 결국 데이터를 예쁘게 보여주는 문서일 뿐이니, PowerPoint 고정관념을 벗고 AI에게 HTML/CSS로 슬라이드를 코딩시키라는 것이다. 그의 포인트는 Marp/Slidev의 주장과 정확히 겹친다 — 높은 애니메이션 자유도, 쉽고 다양한 차트(라인·파이 차트엔 Chart.js를 쓰라고 모델에 명시한다), 실시간 인터랙티브 입력, 심지어 3D 모델과 시뮬레이션까지, 페이지 스냅과 브라우저 전체화면으로 발표 시엔 PowerPoint와 구별되지 않는다. 그가 솔직하게 짚은 단점은 내가 계속 부딪히는 것과 같다 — 모델은 한글 폰트를 명시하지 않으면 모르고, 이미지를 넣기 시작하면 레이아웃과 색을 직접 지시해야 한다. HTML 쪽에서 본 똑같은 “편집 가능성 세금"이다.
곁가지: 구글 제품 발표회
같은 채널의 구글 발표회 정리는 오늘의 덱 주제에선 벗어났지만 기록해 둘 만하다 — 월드 모델(물리 법칙을 이해하는 영상 모델)에 영상 생성을 이어붙인 Gemini Omni로, 한 영역만 빼고 전부 고정한 채 표적 편집이 가능해진다는 점, 공식 자기 복제 기능(얼굴·목소리 업로드로 영상 속 나를 생성), Gemini CLI를 접고 Antigravity 2.0으로 전환, 월간 10억 명을 넘긴 AI 검색 모드와 기본 검색창을 AI 검색으로 교체하려는 움직임. 발표자의 날카로운 마무리 우려는 — AI가 폴드 위 모든 것을 요약해 버리면 순수 정보성 콘텐츠는 AI들만 읽게 된다는 것.
빠른 링크
- marp.app — Marp 웹사이트, 라이브 마크다운→덱 예제
- design-diversity.vercel.app — 100개 디자인 팩 시각 카탈로그
- ice-ice-bear/harnesskit — 제로 베이스 버전 워크플로를 관리하는 Claude Code 플러그인 (오늘 재방문, 22회)
- ice-ice-bear/log-blog — 이 글을 쓴 블로그 자동화 도구
- AI 챗 두 건(스토리보드 생성 레포 이름을 짓는 Gemini 스레드, 파일을 내용별로 분할하는 Claude 스레드)은 이번 실행에서 본문을 가져오지 못했다 — Gemini는 로그인 벽 스텁에 막혔고 Claude는 HTTP 403을 반환했다.
인사이트
오늘의 표면은 도구 십수 개였지만, 본질은 어디서나 반복된 단 하나의 결정이었다 — 산출물이 편집 가능한 상태로 남는가? 내 deck-style 레포와 무관한 design-diversity 프로젝트가 독립적으로 같은 금지 규칙을 적어 뒀다는 사실은 — 풀블리드 PNG 금지, 네이티브 객체만 — 이것이 AI 생성 덱의 바로 그 실패 양상이지 사소한 불편이 아님을 강하게 시사한다. slides-as-code 진영(Marp, Slidev, 코딩애플의 HTML/CSS 주장)은 소스 자체를 코드로 만들어 편집 가능성을 해결하지만 깔끔한 PowerPoint 내보내기를 포기하고, 네이티브-pptx 진영(deck-style, design-diversity, python-pptx)은 PowerPoint를 목표로 유지하되 손으로 짜는 레이아웃이라는 대가를 치른다. 내가 계속 돌아오는 가장 깔끔한 종합은 deck-style의 2계층 분리다 — 스타일은 모델 비종속 텍스트로 유지하고 엔진은 교체 가능하게 둬서, 같은 의도가 그때그때 맞는 백엔드로 렌더링되게 하는 것(오늘은 python-pptx, 내일은 Typst). 가장 재사용성 높은 교훈은 메타적이다 — 독립된 두 코드베이스가 같은 단단한 제약으로 수렴할 때, 그것을 취향이 아니라 그 도메인의 법칙으로 대해야 한다.