우리는 저자가 스케일(scales), 축(axes), 포맷팅(formatting)과 같은 저수준 파라미터를 명시적으로 설정하지 않고도, 간결하고 의미론 중심적인(semantics-driven) 명세로부터 고품질의 시각화를 생성할 수 있게 해주는 중간 언어인 Flint를 선보입니다. 표면적인 데이터 표현으로부터 기본 설정을 추론하여 종종 취약한 선택을 내리는 기존 시스템들과 달리, Flint는 사용자가 데이터 필드의 의미를 구조적으로 지정할 수 있게 하고 컴파일러가 적절한 시각화 설정을 도출할 수 있도록 돕는 계층적 데이터 의미론 모델(hierarchical data semantic model)을 도입합니다. 간결한 명세로부터 시스템은 라이브러리에 종속되지 않는(library-agnostic) 시각화 설정을 생성 및 최적화하며, 이를 Vega-Lite, Apache ECharts, Chart.js를 포함한 여러 대상 문법(target grammars)을 위한 완전하고 실행 가능한 명세로 변환합니다. 우리는 Flint가 시각적 품질을 저하시키지 않으면서도 저작 과정을 단순화한다는 것을 입증하였으며, Flint가 인간과 AI 에이전트 모두가 시각화를 생성하는 데 있어 효과적인 중간 언어임을 보여줍니다.