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nature-paper2ppt

nature-paper2ppt

github.com/yuan1z0825文档处理51.2k16.3k 次安装今天更新
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关于 nature-paper2ppt

nature-paper2ppt 是将学术论文转化为 PPTX 演示文稿的技能,面向需要制作论文演示文稿的研究人员。它按论文类型选择叙事结构,并要求生成真实的 PPTX 文件及进行质量审查。

主要功能

  1. 01按论文类型选择演示叙事结构
  2. 02遵循端到端的九步工作流
  3. 03跨幻灯片维护术语一致性
  4. 04生成并审查 PPTX 文件

适用场景

  1. 01将研究论文制作成演示文稿
  2. 02为方法或算法论文设计讲述顺序
  3. 03更新现有演示文稿中的指定幻灯片
  4. 04检查生成的 PPTX 质量

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yuan1z0825/nature-skills --skill nature-paper2ppt

安装后在 Claude Code 中输入/nature-paper2ppt确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

manifest.yaml
README_EN.md
README.md
agents/
openai.yaml
references/
design-and-layout.md
figure-assets.md
self-review.md
scripts/
audit_pptx_quality.py
static/core/
output-and-quality.md
principles.md
toolchain.md
workflow.md
static/fragments/paper_type/
clinical.md
discovery.md
materials.md
methods.md
resource.md
review.md

详细介绍

Paper-to-PPTX — 路由

路由协议

对现有演示文稿进行编辑时,复用其论文来源、叙事、术语和素材。 只更改所请求的幻灯片以及任何受影响的跨幻灯片引用;除非请求要求,否则不要重新运行论文解析 或重建演示文稿的故事线。检查更改过的幻灯片,并在交付前运行现有的最终 PPTX 审核。仅请求大纲或 说明不需要创建演示文稿。

对于新任务,加载下面的核心层和匹配的资源。在后续跟进中复用已加载的指导;仅在任务需要时加载更多内容。

1. 加载清单和核心层

阅读 manifest.yaml。它声明了 paper_type 轴、允许的值,以及每个值映射到的文件路径。

同时阅读 always_load 下列出的每个文件。这些文件包含目的和核心原则、精简运行模式和工具链策略、 9 步工作流主干,以及适用于每个演示文稿的输出/质量规则,还有用于保持幻灯片之间技术术语一致的共享术语表。

2. 对论文类型进行分类

使用清单的 detect: 提示和来源来确定 paper_type 值:

  • discovery — 发现 / 机制论文(问题到证据弧)。默认。
  • methods — 方法 / AI / 工具 / 算法论文(问题到解决方案弧)。
  • resource — 资源 / 数据集 / 图谱 / 组学 / 基准论文(工作流到验证弧)。
  • clinical — 临床 / 人群 / 干预研究(设计到推断弧)。
  • materials — 材料 / 化学 / 物理 / 工程论文(性质到机制 / 设计到性能弧)。
  • review — 综述 / 观点 / 评论 / 元分析(证据地图弧)。

在设计幻灯片之前,用一行简短的话向用户说明检测到的值,以便他们可以低成本地纠正你。

3. 加载匹配的片段

阅读检测到的 paper_type 所映射的文件。它给出了演示弧线以及如何为该类型调整默认幻灯片结构。不要阅读 static/ 中的每个片段。

4. 使用已加载的材料构建演示文稿

按以下优先级顺序应用已加载的片段:

  1. 核心原则(core/principles.md)— 论点是主干;精简运行模式;接受的输入;默认中文语言规则。
  2. 工具链策略和快速路径(core/toolchain.md)— 跨平台 Python 优先技术栈,默认快速路径。
  3. 论文类型弧(已加载的 paper_type 片段)— 该论文的叙事顺序和幻灯片结构。
  4. 工作流(core/workflow.md)— 端到端运行 9 个步骤。
  5. 输出和质量规则(core/output-and-quality.md)— 交付物、质量门、回退。

在阅读来源时构建术语表(../nature-shared/core/terminology-ledger.md),以便模型名称、基因/蛋白质名称、数据集、指标和缩写在每个幻灯片和演讲者备注中保持完全一致。

当请求演示文稿时,最终产品是真正的 .pptx,而不仅仅是大纲或脚本。不要捏造结果、数字或图表细节。

5. 仅在需要时查阅参考资料

references/ 下的文件是深度参考资料,不是默认值。根据清单中的 references.on_demand 表按需打开它们:

  • 编写/审核幻灯片布局、视觉节奏、排版、反模板设计、原型、幻灯片文本预算 → references/design-and-layout.md。
  • 选择、提取、裁剪和质量检查图/表素材 → references/figure-assets.md。
  • 运行自我审查/纠正修订循环、严重程度分级、程序化 PPTX 检查、渲染预览策略和最终验证 → references/self-review.md。

当生成真正的 PPTX 后,运行 scripts/audit_pptx_quality.py,除非该文件不可用。将高严重程度发现视为阻碍,修订演示文稿,然后重新运行审核并在 output/qa_report.md 中记录最终结果。

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