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Codex / Claude Skill for editable thesis-defense PPTX from PDF or LaTeX while preserving a PowerPoint template. 从论文 PDF
一个用于生成本科/研究生毕业论文答辩 PPT 的 Codex/Agent Skill。它面向需要严格复用本地 PowerPoint 模板的场景,能够从本地论文 PDF/LaTeX 项目和指定 .pptx 模板出发,生成可编辑的正式答辩 PPTX,并执行逐页导出、版式检查和文字溢出检查。
仓库自带最小可跑示例 examples/minimal_markdown/,在仓库根目录跑:
python examples/minimal_markdown/run_example.py
脚本会现场生成模板、可编辑 PPTX、dump 结构、scan 旧词,并输出 PPT 总览图。
下面四张参考图来自一份真实的郑州大学开题/答辩 PowerPoint 模板,但画面不是
模板原页截图,而是 thesis.md 示例内容被生成进模板后的 final.pptx 渲染结果:




这些图通过
--template指定本地真实模板生成:hljs language-bashpython examples/minimal_markdown/run_example.py \ --template <你的本地模板.pptx> \ --detail-slides "1,6"
--template模式会调用build_deck.py --real-template:不清空真实模板里的 复杂 shape,而是在模板页面上覆盖thesis.md生成的示例内容,输出真正可编辑 的final.pptx。README 图片来自 PowerPoint COM 对这个生成后 deck 的真实 渲染;每页右上角的Generated from thesis.md标记用于避免和模板原页截图混淆。
该示例不依赖 Microsoft PowerPoint,因此 macOS / Linux / Windows 都能跑通。 真实交付仍建议在 Windows + PowerPoint 下走 COM 导出和文字溢出检查。
仓库现在提供一个之前使用过的郑州大学中期答辩空白模板:
这个文件适合作为 --template 输入测试模板保真流程。学校模板、校徽、字体和其他素材的使用授权仍需使用者自行确认;正式提交前建议优先使用所在学院或学校发布的最新版模板。
.pptx 文件,而不是图片型幻灯片。很多 AI PPT 工具擅长从文档重新设计一套新风格 PPT。但毕业论文答辩经常有相反的需求:学校或学院已经给了 .pptx 模板,封面、校徽、郑大红配色、顶部导航、卡片式正文、字体大小都不希望被改掉,只需要把论文内容转成适合答辩展示的表达。
本 Skill 针对的正是这种“严格套用现成模板”的工作流:
.pptx 模板作为视觉基准。ppt-master 的对比ppt-master 是一个优秀的开源项目,主打从 PDF、Word、Markdown、网页等资料生成原生可编辑 PPTX。它更适合从资料出发重新生成一套 AI 设计的可编辑 PPT。
本 Skill 的目标更窄:生成毕业论文答辩 PPT,并尽量严格沿用用户已有的 PowerPoint 模板。
| 维度 | ppt-master | thesis-defense-pptx |
|---|---|---|
| 核心目标 | 从资料生成原生可编辑 PPTX | 在保留现有模板的基础上生成答辩 PPTX |
| 适用场景 | 新建 AI 设计风格 PPT、文档转 PPT、可编辑 SVG/DrawingML 流程 | 本科/研究生答辩、学院模板、实验室模板、品牌学术汇报 |
| 模板处理 | 可以参考或创建模板,但整体偏生成式设计 | 直接复制用户原始 PPTX 模板页并在其上替换内容 |
| 对既有模板的还原度 | 取决于模板导入和生成效果 | 作为最高优先级处理 |
| 输出形态 | 可编辑 PPTX | 可编辑 PPTX |
| 质量检查 | SVG/project 检查和导出流程 | PowerPoint 导出 PNG、总览图检查、文字溢出检查、旧模板词扫描 |
如果你想从资料生成一套全新的可编辑 PPT,ppt-master 更合适;如果你已经有学校模板,并且要求“封面、配色、导航、卡片风格都别乱改”,本 Skill 更合适。
本 Skill 采用保守的本地生成流程:
.pptx 模板,包括封面、目录、章节页、导航、字体、字号、颜色、卡片和间距。ppt-master 关系说明本仓库不是 ppt-master 的 fork,不内置 ppt-master,也没有复制 ppt-master 的源代码。当前实现是围绕 PowerPoint COM、python-pptx、Pillow 和 PDF/文本提取工具编写的一组独立脚本。
README 中引用 ppt-master 是为了说明相关开源项目和适用场景差异。若未来版本直接复用 ppt-master 的代码,应按照其 MIT License 明确保留对应源码文件和版权/许可声明。
使用者需要自行确认其论文文本、实验图、学校模板、校徽、字体和第三方素材具备合法使用权限。仓库中的历史空白模板仅作为示例资源提供,不代表学校或学院官方发布版本。
skills/
└── thesis-defense-pptx/
├── SKILL.md
├── agents/
│ └── openai.yaml
├── references/
│ └── pptx_quality_gate.md
└── scripts/
├── clone_template_deck.ps1
├── dump_pptx_content.py
├── export_pptx_png.ps1
├── extract_thesis_context.py
├── inspect_pptx_overflow.ps1
├── make_contact_sheet.py
├── pptx_template_tools.py
└── scan_pptx_text.py
python-pptxPillowPyMuPDF 或 pypdf安装依赖:
python -m pip install python-pptx Pillow PyMuPDF pypdf
当前内置提取脚本主要支持 PDF 文本提取、LaTeX .tex 章节提取和候选图表扫描。Word .docx 提取尚未实现。Markdown 和纯文本文件可以由 Agent 在需要时手动读取参考,但 extract_thesis_context.py 目前还不会把它们解析成结构化论文上下文。
将 Skill 复制到 Codex skills 目录:
Copy-Item -Recurse -Force `
.\skills\thesis-defense-pptx `
"$env:USERPROFILE\.codex\skills\thesis-defense-pptx"
然后新开一个 Codex 会话,直接提出生成答辩 PPT 的需求,或明确说明:
使用 thesis-defense-pptx skill。
提取论文上下文:
python .\skills\thesis-defense-pptx\scripts\extract_thesis_context.py `
--input "D:\path\to\thesis-project" `
--output "D:\path\to\thesis_context.md"
导出整套 PPT 的形状/文本/表格/图片清单(推荐在做任何内容替换前先跑一次,把精确字符串复制到替换字典里):
python .\skills\thesis-defense-pptx\scripts\dump_pptx_content.py `
--pptx "D:\path\to\skeleton.pptx" `
--output "D:\path\to\dump.md"
可以加 --slide 4,8,9 只 dump 指定页,便于迭代调试。
导出 PPTX 为逐页 PNG:
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass `
-File .\skills\thesis-defense-pptx\scripts\export_pptx_png.ps1 `
-Pptx "D:\path\to\deck.pptx" `
-OutDir "D:\path\to\visual_check" `
-Width 1600 -Height 900
检查文字溢出:
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass `
-File .\skills\thesis-defense-pptx\scripts\inspect_pptx_overflow.ps1 `
-Pptx "D:\path\to\deck.pptx" `
-Tolerance 40
生成总览图:
python .\skills\thesis-defense-pptx\scripts\make_contact_sheet.py `
--input "D:\path\to\visual_check" `
--output "D:\path\to\contact_sheet.png"
除 examples/templates/ 中提供的历史空白模板示例外,本 Skill 不内置固定 PPT 模板。它的目标是尽量复用用户提供的模板,而不是强行套用通用设计风格。
本项目采用 Apache License 2.0 开源许可。
Apache-2.0 允许使用、修改、分发、私有使用和商业使用,但需要遵守许可证条款。
项目的商业化方向不是限制核心 skill 的使用,而是围绕服务、定制模板适配、托管流程、企业支持、模板包和自愿赞助来实现可持续发展。详见 COMMERCIAL.md。
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Professional skills marketplace with production-ready skills for enhanced development
Self-learning system that captures corrections and syncs them to CLAUDE.md and AGENTS.md