문서지능 · Artifact Intelligence

Wenn Sie nur angeben, was, wem und warum berichtet werden soll, sowie Fakten und Zahlen, erhalten Sie einen Dokumententwurf, der zur Genehmigung eingereicht werden kann.
Inhaltsverzeichnis-Erstellung, Umwandlung in Stichpunkte, Anpassung auf eine Seite und Hangeul(HWPX)-Konvertierung übernehmen die Regeln automatisch. Der Mensch prüft nur, ob alles stimmt, und markiert, was korrigiert werden muss.

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Demo-Video

Nur Absicht und Material eingeben → die KI entwirft die Dokumentstruktur → das fertige Dokument → bis hin zu Diagrammen und Formulierungen bequem punktweise bearbeiten → als Hangeul(HWPX) herunterladen.

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Es verändert die Arbeitsweise

Word und Hangeul geben einen leeren Bildschirm vor, den der Mensch vollständig ausfüllt. 문서지능 verändert die Arbeitsweise, sodass KI und Mensch zusammenarbeiten — die KI liest, strukturiert, erstellt und prüft, der Mensch beurteilt. Es kommt einem zusätzlichen Praktiker an der Seite nahe.

• Nur Absicht und Kontext angeben. Wenn Sie nur „Was, Wem, Warum" sowie Fakten und Zahlen übergeben, erhalten Sie einen Entwurf, der zur Genehmigung eingereicht werden kann. Sie müssen Format, Inhaltsverzeichnis und Stil nicht im Voraus festlegen.

• Die Struktur wird zuerst gezeigt. Bevor der Entwurf erstellt wird, wird gezeigt, als welcher Typ berichtet und wie das Inhaltsverzeichnis aufgebaut wird. Erst nach der Freigabe wird geschrieben. „Das war ja kein Prüfbericht, sondern ein Ergebnisbericht" wird korrigiert, bevor der Inhalt geschrieben wird.

• Die KI erstellt, der Mensch prüft. Da nicht bei null begonnen wird, ist es schnell, und da Regeln die Qualität stützen, bleibt es stabil.

• Das Ergebnis als HTML, die Endfassung als Hangeul(HWPX). Es wird ein lebendiges Dokument mit Tabellen, Diagrammen und Abbildungen erstellt und unverändert in eine Hangeul-Datei übertragen.

• Mit jeder Nutzung wird es besser. Die Regeln lernen aus den Korrekturen des Menschen. Je mehr Handgriffe des Praktikers einfließen, desto genauer wird das nächste Dokument.

Die Qualität wird anhand von Struktur, Stil und Design betrachtet — Informationsfluss und Inhaltsverzeichnis, stichpunktartige Nominalendungen und Verbot von Übersetzungsstil, Marker und visuelle Hierarchie. Mit Schreibregeln aus über 16.000 realen Berichten werden diese drei Aspekte erfüllt, und ein Validierungs-Gate verhindert erzählende Endungen, mehr als eine Seite und fehlende Zahlen. Wird etwas beanstandet, korrigiert es sich selbst und legt es erneut vor.

Related MCP server: mcp-server-docx

Sechs Dokumenttypen für die Genehmigung

Jeder Dokumenttyp hat ein festgelegtes Format, sodass derselbe Inhalt in jeder Umgebung bis hin zur Schriftart identisch ausgegeben wird.

Das Dokument verlässt diesen Computer nicht

Von der Beurteilung über die Erstellung, den Zusammenbau und die Prüfung bis zur Hangeul-Konvertierung — alles, was zur Erstellung des Dokuments gehört, wird auf dem installierten Computer verarbeitet. Weder die übergebenen Materialien noch der erstellte Entwurf noch das fertige Dokument werden auf einen Server hochgeladen. Vom Server werden nur Schreibregel-Fragmente abgerufen, und auch diese nur in dem Umfang, der für die jeweilige Aufgabe benötigt wird.

Installation

Claude Code — über den Marktplatz:

/plugin marketplace add Kminer2053/Artifact-Intelligence-public
/plugin install artifact-intelligence@artifact-intelligence

Codex — über den Plugin-Marktplatz (kein Klonen erforderlich):

codex plugin marketplace add Kminer2053/Artifact-Intelligence-public
codex plugin add artifact-intelligence@artifact-intelligence

Python 3.10+ erforderlich. Um Hangeul(HWPX), Upload und Regelabfrage nutzen zu können, führen Sie einmal bash bin/bootstrap.sh im installierten Plugin-Ordner aus (Pfad mit codex plugin list prüfen).

Cursor — über MCP-Server + Regeln anbinden:

git clone https://github.com/Kminer2053/Artifact-Intelligence-public
cd Artifact-Intelligence-public/artifact-intelligence
bash bin/bootstrap.sh
cp .cursor/rules/artifact-intelligence.mdc ~/.cursor/rules/   # 작업 안내 규칙(선택)

Fügen Sie dann Folgendes zu mcpServers in ~/.cursor/mcp.json hinzu und starten Sie Cursor neu (<경로> ist der absolute Pfad des obigen Ordners):

"artifact-intelligence": { "command": "<경로>/mcp/run.sh" }

Cursor arbeitet über MCP-Tools (Beurteilung, Zusammenbau, Gate, Export), und mit der obigen Regeldatei wird auch der Arbeitsablauf angeleitet.

Web-App — ohne Installation direkt unter https://artifact-intelligence.app nutzen.

Nach der Installation wird beim ersten Start automatisch ein Token für die Regelabfrage bezogen und alles Nötige für Hangeul(HWPX) und Upload-Verarbeitung auf einmal vorbereitet. Python 3.10 oder höher ist erforderlich.