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免费在 GitHub 公开中文介绍

nature-paper2ppt

将科学论文或研究笔记整理成中文学术演示文稿,加入原文图表和演讲者备注。按论文类型安排内容,统一专业术语,也可修改现有幻灯片并进行质量检查。

原文查看原文说明

Create or improve a Chinese academic PPTX from a scientific paper or research reading notes, with source figures and speaker notes. Use for 论文做PPT、文献汇报、组会PPT and paper-based conference or defense presentations.

实测评分 未实测

查看安装方法

适用场景

  • 制作课题组文献汇报
  • 准备学术会议或学位答辩材料
  • 修改已有的学术演示文稿
  • 统一幻灯片和备注中的术语

中文介绍

功能

根据科学论文或研究阅读笔记,制作以中文为主的学术演示文稿(.pptx)。内容结构会根据论文类型调整,涵盖发现与机制研究、方法研究、数据集、临床研究、材料研究和综述。演示文稿会包含原论文中的图和演讲者备注,并通过术语表统一各页和备注中的专业名称。修改已有演示文稿时,会沿用原有论点和素材。

适用场景

适合制作课题组文献汇报、组会演示文稿,以及根据论文准备的学术会议或学位答辩材料。也可用于修改已完成演示文稿中的指定页面,并检查修改涉及的相关引用。

使用示例

  • “请根据这篇论文制作中文文献汇报演示文稿,加入原文图表和演讲者备注。”
  • “请修改这份演示文稿中的结果页,并检查相关引用。”

注意事项

默认输出语言为中文,工具配置优先使用 Python。不会补造原文没有的结果、数值或图表细节。生成演示文稿后,如果审计脚本可用,会进行质量检查、修正严重问题并记录检查结果。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

文档检查

AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。

安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好要求不得编造结果,并修正严重审计问题后再检查。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足说明优先使用 Python,但未列出环境要求和安装步骤。

不计入评分。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月24日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(19)

  • SKILL.md4.2 KB
  • agents/openai.yaml254 B
  • manifest.yaml2.8 KB
  • README_EN.md2.1 KB
  • README.md1.8 KB
  • references/design-and-layout.md14.4 KB
  • references/figure-assets.md4.6 KB
  • references/self-review.md6.8 KB
  • scripts/audit_pptx_quality.py15.2 KB
  • static/core/output-and-quality.md5.2 KB
  • static/core/principles.md3.0 KB
  • static/core/toolchain.md2.5 KB
  • static/core/workflow.md6.2 KB
  • static/fragments/paper_type/clinical.md1.2 KB
  • static/fragments/paper_type/discovery.md1.3 KB
  • static/fragments/paper_type/materials.md1.2 KB
  • static/fragments/paper_type/methods.md1.2 KB
  • static/fragments/paper_type/resource.md1.1 KB
  • static/fragments/paper_type/review.md1.0 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Paper-to-PPTX — Router

Routing protocol

For an edit to an existing deck, reuse its paper source, narrative, terminology, and assets. Change the requested slides and any affected cross-slide references; do not rerun paper intake or rebuild the deck's story unless the request requires it. Inspect changed slides and run the existing final PPTX audit before delivery. A requested outline or explanation alone does not require creating a deck.

For a new task, load the core and matching resources below. Reuse already loaded guidance on follow-ups; load more only when the task needs it.

1. Load the manifest and the core layer

Read manifest.yaml. It declares the paper_type axis, the allowed values, and the file paths each value maps to.

Also read every file listed under always_load. These hold the purpose and core principle, the lean operating mode and toolchain policy, the 9-step workflow spine, and the output/quality rules that apply to every deck, plus the shared Terminology Ledger used to keep technical terms consistent across slides.

2. Classify the paper type

Decide the paper_type value using the manifest's detect: hint and the source:

  • discovery — discovery / mechanism papers (question-to-evidence arc). Default.
  • methods — methods / AI / tool / algorithm papers (problem-to-solution arc).
  • resource — resource / dataset / atlas / omics / benchmark papers (workflow-to-validation arc).
  • clinical — clinical / population / intervention studies (design-to-inference arc).
  • materials — materials / chemistry / physics / engineering papers (property-to-mechanism / design-to-performance arc).
  • review — reviews / perspectives / commentaries / meta-analyses (evidence-map arc).

State the detected value in one short line to the user before designing slides, so they can correct you cheaply.

3. Load the matching fragment

Read the file mapped for the detected paper_type. It gives the presentation arc and how to adapt the default slide structure for this type. Do not read every fragment in static/.

4. Build the deck using the loaded material

Apply the loaded fragments in this priority order:

  1. Core principles (core/principles.md) — the argument is the spine; lean operating mode; accepted inputs; Chinese-by-default language rule.
  2. Toolchain policy and fast path (core/toolchain.md) — cross-platform Python-first stack, default fast path.
  3. Paper-type arc (the loaded paper_type fragment) — narrative order and slide structure for this paper.
  4. Workflow (core/workflow.md) — run the 9 steps end to end.
  5. Output and quality rules (core/output-and-quality.md) — deliverables, quality gates, fallbacks.

Build the Terminology Ledger (../nature-shared/core/terminology-ledger.md) while reading the source, so model names, gene/protein names, datasets, metrics, and abbreviations stay identical across every slide and speaker note.

When a deck is requested, the end product is a real .pptx, not only an outline or script. Do not fabricate results, numbers, or figure details.

5. Reach for references only when needed

The files under references/ are deep references, not defaults. Open them on demand per the references.on_demand table in the manifest:

  • composing/auditing slide layout, visual rhythm, typography, anti-template design, archetypes, on-slide text budget → references/design-and-layout.md.
  • selecting, extracting, cropping, and quality-checking figure/table assets → references/figure-assets.md.
  • running the self-review/corrective revision loop, severity grading, programmatic PPTX checks, rendered-preview policy, and final verification → references/self-review.md.

When a real PPTX has been generated, run scripts/audit_pptx_quality.py unless the file is unavailable. Treat high-severity findings as blockers, revise the deck, then re-run the audit and record the final result in output/qa_report.md.

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