幻灯片截图转可编辑 PPTX
把 PPT 截图还原成像素级相似、文字和形状完全可编辑的 PowerPoint 文件。
技能本身仅是提示词指令，不执行脚本、不申请权限、无外部副作用，数据流单一（源图→生成的PPTX）。扣分点：将用户上传的幻灯片图像发送给 $imagegen 外部生图服务，未披露数据出境/隐私风险，也无确认或回退说明；发布者身份未验证。
三阶段流程自洽、有自检和验证步骤，但整个 SKILL.md 在文末指令处被截断（'no t'），且全部依赖宿主的 $imagegen / @presentations 技能可用性，缺少脚本、测试、异常输入处理和失败反馈规范，静态审查下不可执行验证。
场景（幻灯片截图→可编辑PPTX）与触发条件（frontmatter description）清晰，明确声明了不适合整页截图背景等边界；但对 Codex 专有 $imagegen/@presentations 依赖使其他环境适配存疑，中文用户需可用的生图与 PPTX 技能，环境可达性证据不足。
中英双语 README 结构清晰、分层好、含常见失败模式和安装说明，MIT 许可明确；扣分点：无版本号/变更日志、维护责任不明，README 安装命令含 YOUR_USERNAME 占位符，SKILL.md 正文截断，无 FAQ。
价值主张针对真实痛点，三层分解方法论合理，声称可直接产出可编辑 PPTX；扣分点：无任何可执行的代表性输出证据，效果高度依赖生图质量与逐页人工确认，工作量/收益比未经证实。
仅有作者自述效果截图（静态审查中无法核验内容），无测试套件、无第三方复现证据、无 CI 覆盖关键路径；声明与推断基本未分离。
- SKILL.md 文件内容在末尾被截断，实际安装后应核对完整文件。
- 核心功能依赖 Codex 专有的 $imagegen 与 @presentations 技能，其他平台不可直接使用；中文用户需确认这些服务在所处网络环境可达。
- 使用 $imagegen 会将幻灯片图像内容发送给外部生图服务，涉密或敏感内容请勿使用。
- 每页效果需人工渲染比对确认，实际耗时可能高于预期，未经执行验证。
- 发布者未经验证，无版本号与变更日志，更新需自行跟进仓库。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这个 Codex 技能解决一个常见痛点：手头只有幻灯片截图，却想要一份真正可编辑的 .pptx 文件，而不是整页贴图。它把每张截图拆解为三层：复杂视觉元素生成无文字的 AI 图片资产、简单几何形状转为原生 PPT 形状、所有文字放入原生文本框。整个流程分三个阶段——像素级分析、视觉资产生成、PPT 组装与校验——并要求逐张幻灯片渲染对比，确保输出与原图在版式和配色上高度一致。技能为纯指令文档（SKILL.md），依赖所在平台提供图像生成和 PptxGenJS 演示技能。
读取用户提供的幻灯片截图；对每张图逐一盘点可见元素（类型、位置百分比、层级、实现方式），执行完整性自检防止遗漏小图标和卡内插图；对复杂视觉元素调用 $imagegen 生成无文字的 PNG 资产（s{页码}_{语义角色}.png 命名）；使用基于 PptxGenJS 的 $slides 或 presentation-skill 按严格的 z 顺序搭建幻灯片，用百分比坐标换算成 13.333×7.5 英寸，提取原图精确配色与字体；最后做结构检查（每页有多个文本框和形状、无超过 85% 面积的大图）、渲染对比和可编辑性验证。产出 _analysis.md、assets/ 文件夹、_phase2_assets.md、validation_report.md 和最终 .pptx。
- 丢失了原始 PPT 文件、只剩导出截图的职场人士，想拿回可编辑版本
- 收到他人幻灯片图片、需要在其基础上改写内容的设计或销售团队
- 把 AI 生成的幻灯片效果图转成真正的 PowerPoint 成品
- 有大量讲师课件截图、需要批量重建为可编辑课件的培训运营
- 希望输出幻灯片既能保持原图视觉效果、又方便后续调整文字的顾问
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 三层拆解原则明确：文字绝不烧进图片、复杂视觉绝不硬凑成粗糙形状、绝不用整页截图当背景
- 强制逐张分析并设完整性自检，专治小图标和卡内插图遗漏
- 强制像素级位置测量和配色提取，避免输出变成'同主题新模板'
- 逐页渲染对比，发现版式偏差立即修正
- 四类典型失败模式（新模板、通用背景滥用、粗糙形状、烧死文字）在文档中有症状—成因—对策说明
- 强依赖平台提供的 $imagegen 和基于 PptxGenJS 的演示技能，缺一项则流程跑不通
- 明确标注输出中的复杂图片资产只能整体替换（移动/缩放/删除），内部不可编辑
- 中文和公式字体只给了近似值（Microsoft YaHei、Cambria Math），源字体可能无法完全还原
- 仓库未提供自动化测试套件；Claude Code 之外的兼容性表格来自作者声明而非第三方验证
- 需要人工在三个阶段之间审阅确认，不是一键全自动流程
如何安装这个 Skill？
把技能文件夹放入 Codex 技能目录：git clone https://github.com/w1163222589-coder/slide-image-to-editable-pptx.git，然后 cp -r slide-image-to-editable-pptx ~/.codex/skills/。也可以通过 CC Switch 安装：Skills 面板 → Add from GitHub → 粘贴仓库地址。Claude Code 侧的官方安装路径未在源文档中说明。
如何使用这个 Skill？
把幻灯片截图放进 source_slides/ 文件夹。推荐三段式提示词：第一步让技能执行 Phase 1（含 Step 1.4 完整性自检）并输出完整元素清单供确认；第二步执行 Phase 2 生成图片资产并输出报告，确认后再继续；第三步执行 Phase 3，用 @presentations 按 _analysis.md 重建，先做 1-5 页并渲染截图供审阅，再按 5 页一批继续。运行期间需具备图像生成能力和 PptxGenJS 演示技能。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 对比了三种常见替代方案：直接把截图当背景（零可编辑性）、让 AI '重新创作' PPT（主题对但版式错，成了新模板而非还原）、手工重建（每页耗时数小时）。本技能的定位是兼得视觉还原度和可编辑性。