deepPPT
面向科研汇报的 PowerPoint 生成与质量控制 Skill，把组会、答辩、会议风格学术 PPT 的排版、检查和渲染预览固化成可复用工作流。
证据显示最小权限设计良好：百度OCR默认关闭、需任务级显式授权且可撤销，完成后自动吊销；ImageGen可用性不等于用户意图，需显式请求；密钥不入库不持久化；禁止输出覆盖源文件；Fingerprint绑定防止未审文件复用报告。扣分：发布者身份未经验证，网络OCR仍会上传用户文档至第三方（尽管有授权流），权限确认在无审批UI宿主上依赖CLI参数自律。
仓库含真实CI（三平台）与大量单元测试覆盖生命周期、权限、幂等、指纹校验等关键路径，属可审计执行证据，可超过静态10分上限。扣分：本次未执行复现，部分测试文件被截断，异常输入与失败反馈质量只能部分推断，视觉复核环节依赖宿主视觉或人工，确定性无法完全验证。
目标场景（实验室组会、期刊俱乐部、答辩等中英文学术幻灯）与触发条件描述明确，平台路由边界（WSL/Linux不声称原生保真）和非适用范围披露清楚，中文示例完整；百度OCR对中国网络可达。扣分：完整功能依赖本机PowerPoint/LibreOffice/Node等多重本地依赖，安装成本高，服务器/CI环境受限，触发精度缺实际使用证据。
文档分层良好（SKILL.md/README双语/样式规范/模式库/schema/示例），版本0.2.0、MIT许可、pyproject打包、wheel含SKILL.md的CI断言均清晰。扣分：无独立CHANGELOG，维护责任为匿名的'contributors'，发布者身份不可验证，更新路径依赖个人仓库。
双门禁（确定性QA+渲染视觉复核）后原子交付可编辑PPTX，价值主张明确且CI实际重建并校验示例PPTX，超出纯prompt方案。扣分：静态审阅无法验证真实任务产出质量，视觉复核环节依赖宿主/人工，重度本地依赖使成本收益对轻量用户不利。
存在CI工作流+提交的测试套件+可下载示例PPTX+指纹绑定报告等多类可审计证据，覆盖超纯声明。扣分：未达独立多源复现，测试证据仅部分可见（截断），第三方独立验证缺失，故封顶5分。
- 本评估仅为静态源码审阅，未执行任何命令或复现工作流；置信度低。
- 完整功能需本机安装 PowerPoint、LibreOffice、Node.js 等多重依赖，服务器或无桌面环境仅支持生成与预检。
- 百度OCR会将用户文档图片上传至第三方网络服务，即使有授权/撤销机制，敏感材料用户应谨慎启用。
- 发布者身份未经企业注册表验证，维护与更新依赖个人仓库，长期可维护性存在不确定性。
- 视觉复核质量取决于宿主视觉能力或人工审阅，纯文本模型无法完成该门禁。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
deepPPT 是一个 Agent Skill，用于生成中英文科研风格的 PowerPoint 汇报，输出新的可编辑 .pptx。它把容易出错的环节做成脚本化检查：环境检查、PPTX 文本抽取、包结构检查、版式 QA，以及本机 PowerPoint/LibreOffice 渲染预览。所有演示遵循统一视觉语法——双蓝块标题栏、深蓝到浅色分段横线、蓝色 chevron 小标题，以及仅在关键结论页出现的红色 key-finding 框。运行状态持久化在 run 目录下，支持中断后恢复。输入的 PPTX 只作为证据提取，不会被原位修改。
读取 PDF、提纲、要点或已有 PPTX 并提取内容；按 schema 生成每页含动作标题、有界主张、证据和来源引用的 deck plan；用 PptxGenJS 4.0.1 构建新 PPTX；运行确定性 QA（qa_layout.py 检查重复模板线、目录页红框、红框滥用、可见来源标签等）并渲染 150 DPI 逐页预览；要求视觉复核（宿主视觉或人工）通过后，原子化地把通过版本复制到输出路径。可选通过 configure/ocr 命令调用百度 OCR（需用户逐任务显式授权，凭证不落盘）。
- 研究生把论文 PDF 变成 12 页中文组会汇报，要求带渲染 QA 的最终 PPTX。
- 博士生准备答辩幻灯片，需要统一的模板视觉和只在结论页的红色关键结论框。
- 课题组周报：从提纲或要点快速重建固定风格的英文 journal club 幻灯片。
- 需要把已有 PPTX 内容提取后重建成新版本，而不改动原始文件的用户。
- 会议报告需要中英文学术幻灯片，并在交付前逐页检查重叠、裁切和对比度。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 视觉语法固化，不同 agent 生成的 PPT 风格一致，类似同一套模板。
- 双闸门交付：确定性 QA 与渲染视觉复核都通过才算完成，报告绑定确切 PPTX 哈希。
- 运行状态可恢复，中断后可用 resume 继续。
- 对图片上传类网络调用（百度 OCR）采用逐任务显式授权，凭证不入库。
- MIT 许可，附中英文示例 PPTX 和预览图。
- 原生 PowerPoint 渲染仅在 macOS/Windows 登录的交互桌面会话可用；WSL/Linux 只能用 LibreOffice 回退。
- 介绍页概念图仅 Codex 的宿主 ImageGen 可生成，且需用户显式请求，其他运行时一律跳过。
- 完整工具链较重：需要 Python 3.12、Node.js、pptxgenjs、LibreOffice 等，Windows 还需 PowerPoint desktop。
- 没有公开的自动化测试套件；README 与 SKILL.md 版本号不一致（v0.1.3 vs v0.2.0）。
如何安装这个 Skill？
Skill 目录名必须为 deep-ppt。macOS/Linux：git clone https://github.com/jiadizhunine/deepPPT.git ~/.codex/skills/deep-ppt（Claude Code 用 ~/.claude/skills/deep-ppt）；进入目录后创建虚拟环境：python3.12 -m venv .venv && .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt；再 npm install -g [email protected]。macOS 建议补充：brew install node [email protected] poppler && brew install --cask libreoffice。Windows：安装 PowerPoint desktop、Node.js、Python 3.12、LibreOffice 和 Poppler，用 py -3.12 -m venv .venv 安装依赖。README 未说明其他宿主的安装方式。
如何使用这个 Skill？
在支持 Skills 的 agent 中调用 $deep-ppt，说明主题、材料和目标场景，例如："Use $deep-ppt to create a 12-slide Chinese lab meeting deck from this paper PDF. Keep the deepPPT visual style, include rendered QA, and provide the final PPTX." 也可手动运行 scripts/check_env.py 检查环境，生成后依次运行 normalize_pptx.py、check_pptx.py、extract_pptx_text.py、qa_layout.py、render_preview.py。SKILL.md 定义了 init/plan/build/check/render/review/complete/resume 等命令，通过 scripts/deepppt.py 包装脚本调用。