Automatisation de PPT Académique Médical (yixueAIganhuo-PPT)

Ce que fait ce skill

Ce skill automatise la création de présentations PowerPoint académiques médicales : il génère des images de diapositives complètes au format 16:9 via GPT Image 2 (ou image_gen intégré à Codex), extrait des figures depuis des PDF, exécute l'OCR (PaddleOCR v5 / PP-OCRv5) pour reconstruire des couches de texte éditables, produit des images avec fond propre, et assemble deux fichiers PPTX — un jeu de diapositives non éditables composé uniquement d'images et un jeu éditable reconstruit avec des zones de texte OCR et des figures préservées. Il impose des règles de provenance pour que les diapositives de premier jet restent des sorties de modèle et exécute le pipeline sous forme de DAG chevauché pour une génération et un traitement parallèles.

Quand l'utiliser

Utilisez ce skill lorsque vous devez convertir des articles, des rapports, des captures d'écran ou des ensembles de figures en diapositives de présentation tout en préservant les figures scientifiques et en permettant l'édition du texte. Il est idéal pour la génération de diapositives médicales/de recherche où la manipulation précise des figures, la reconstruction OCR et la provenance des sorties de modèle sont essentielles. Ne convient pas si vous avez seulement besoin d'une mise en page PowerPoint programmatique ou de diapositives basées sur des modèles simples.

Ce qui est inclus

• Scripts : les scripts de pipeline et les outils d'aide OCR sont référencés dans le skill (instructions pour scripts/run_gpt_image2_slide.py, scripts/run_ocr_slide.py, scripts/make_clean_inputs.py, scripts/build_editable_pptx.py).
• Références : des règles procédurales et des références approfondies pour l'orchestration, la configuration du fournisseur et l'assurance qualité (mentionnées dans le corps du skill).
• Instructions : flux d'admission détaillé (AskUserQuestion en chinois), réconciliation du nombre de figures pour les PDF, règles de concurrence et de DAG, validation de la provenance des artefacts et crochets de rapport de progression.

Agents compatibles

Utilisation optimale dans les environnements supportant les fournisseurs GPT Image 2 basés sur des scripts ou l'orchestration image_gen des sous-agents Codex (App/CLI Codex quand disponible). Fonctionne avec CLIProxyAPI local, les relais OpenAI/OpenRouter et PaddleOCR v5 local pour le traitement OCR.