שדרוג אוטומטי של ספריית מצגות שלמה עם AI
על הלקוח
מכללת רידמן היא מכללה מובילה בתחום הרפואה המשלימה והאינטגרטיבית, המכשירה מטפלים במגוון רחב של מסלולים — אנטומיה ופיזיולוגיה, פרמקולוגיה, פתולוגיה, פסיכיאטריה, בדיקות מעבדה, תזונה, פרחי באך, צמחי מרפא ועוד.
ליבת ההוראה של המכללה נשענת על ספרייה עצומה של מצגות קורס — מאות קבצים שהצטברו לאורך שנים, מהרבה מרצים שונים, בלי שפה עיצובית אחת.
Overview
הפרויקט התמקד בהפיכת ספריית מצגות מפוזרת ולא אחידה לזהות מותג אחת, מקצועית ועקבית — בלי לעצב כל שקופית ביד. K Stack בנתה מנוע תוכנה שקורא כל מצגת מקור, מפרק אותה לתוכן, ובונה אותה מחדש בתוך מערכת עיצוב אחידה, כולל תמונות AI ייעודיות לכל נושא ובקרת איכות אוטומטית.
המשמעות: מה שהיה דורש מעצב ימים על כל מצגת — קורה בלחיצת כפתור אחת על פני מאות קבצים.
האתגר
ספריית המצגות הקיימת סבלה ממספר בעיות שחזרו על עצמן בכל קובץ:
- אותה תמונת סטוק גנרית חזרה בפתיח של עשרות מצגות שונות — בלי קשר לנושא
- גופנים, צבעים ומרווחים שונים בין מצגת למצגת ואפילו בתוך אותה מצגת
- טקסט צפוף ולא מסודר, בלי היררכיה ברורה בין כותרת לגוף
- העברית (RTL) נשברה במקומות רבים — יישור, סימני פיסוק וסדר מילים
- מיתוג לא עקבי — לוגו, זכויות יוצרים ומספרי שקופית הופיעו לפעמים, ולפעמים לא
- עדכון ידני של מאות קבצים פשוט לא היה מציאותי
המטרה: זהות ויזואלית אחת, מקצועית וברמה גבוהה, על פני כל תוכנית הלימודים — בלי לעצב כל שקופית באופן ידני, ובלי לאבד ולו מילה אחת מהתוכן המקורי.
מה בנינו
מנוע רינדור מבוסס מערכת עיצוב
בלב הפרויקט עומד מנוע Python שבונה כל שקופית מחדש בתוך מערכת עיצוב אחת. כל קובץ מקור עובר פירוק אוטומטי לתוכן, ואז נבנה מחדש בעיצוב אחיד:
- כרטיסי תוכן נקיים עם היררכיה ברורה בין כותרת לגוף
- טיפוגרפיה, צבעים ורקע עקביים בכל שקופית
- יישור וטיפול נכון בעברית (RTL) לאורך כל הטקסט
- לוגו, זכויות יוצרים ומספר שקופית מוטבעים אוטומטית בכל שקופית
- שמירה קפדנית על התוכן — כל שקופית מקור הופכת לשקופית פלט אחת, בלי איבוד מידע
תמונות AI ייעודיות לכל נושא
במקום תמונת הסטוק הגנרית שחזרה בכל מצגת, המנוע מייצר עבור כל נושא תמונה ייחודית ורלוונטית באמצעות מודל יצירת התמונות של OpenAI — למשל איור אנטומי של הלבלב במצגת על סוכרת, במקום צילום לב גנרי. שכבת גיבוי מחפשת תמונות מלאי איכותיות כשצריך.
בקרת איכות אוטומטית
אחרי כל בנייה, המנוע מרנדר כל שקופית לתמונה ובודק אותה מול מערך חוקי איכות — טקסט חורג, צפיפות, קריאות, מיתוג חסר — ומתקן אוטומטית לפני שהקובץ נחשב מוכן.
צנרת עיבוד בקנה מידה
כל התהליך רץ כצנרת אצווה (batch) אחת: פקודה אחת מעבדת את כל הספרייה, ממשיכה מהמקום שנעצרה, יכולה לרוץ במקביל, ומייצרת דוח סטטוס ולוגים לכל קובץ. המערכת תוכננה מראש לטפל ב-600+ מצגות.
לפני ואחרי
אותו תוכן בדיוק — לפני ואחרי המעבר דרך המנוע. שימו לב איך תמונת הסטוק הגנרית שחזרה בכל המצגות מוחלפת באיור ייעודי לנושא, והטקסט הצפוף הופך לכרטיס נקי וממותג.
שקופית פתיחה — "מבוא לפרמקולוגיה"
שקופית פתיחה — "סוכרת": אותה תמונת מקור, איור AI אחר לכל נושא
שקופית תוכן — טקסט צפוף הופך לכרטיס נקי עם מילות מפתח מודגשות
טכנולוגיות בשימוש
התוצאה
הפתרון אפשר למכללת רידמן:
התפקיד של K Stack
K Stack הובילה את הפרויקט מקצה לקצה:
- אפיון מערכת העיצוב והכללים הוויזואליים
- בניית מנוע הרינדור וממיר המצגות
- אינטגרציה עם מודל יצירת תמונות AI ושכבת גיבוי מלאי
- פיתוח שכבת בקרת איכות אוטומטית עם תיקון עצמי
- הקמת צנרת עיבוד אצווה סקלאבילית לכל הספרייה
- טיפול מעמיק בעברית ובפריסת RTL
התוצאה: מנוע שממיר ספריית מצגות שלמה לזהות מותג אחת ומקצועית — בקנה מידה, ובאיכות אחידה.