
de presentation-skills124
Aide les agents à produire des présentations PowerPoint professionnelles et modifiables de bout en bout : planification, archétypes de diapositives, placement d'actifs (graphiques, diagrammes, images), et export d'aperçu.
Ce skill fournit un flux de travail au niveau du deck et un système de contrôle de qualité pour créer des livrables PPTX de haute qualité et modifiables. Il guide l'agent à travers l'établissement d'un deck_contract (audience, contraintes de modèle, jetons visuels et typographiques), la dérivation de contrats de diapositives, l'enregistrement d'asset_slots pour les graphiques/figures/diagrammes/images, l'assemblage de PPTX natifs et l'exécution de validations et de vérifications d'aperçus. Le skill inclut des scripts et des références pour automatiser l'initialisation de l'espace de travail, l'audit des modèles, l'export d'aperçu et les étapes de validation.
Utilisez ce skill lorsque l'utilisateur a besoin d'un deck PowerPoint maintenable et partageable (roadshow, rapport de recherche, proposition technique, matériel de formation) — en particulier lorsque le résultat doit être un PPTX modifiable, inclure des graphiques/diagrammes restant modifiables dans la mesure du possible, et passer une validation visuelle et structurelle avant la remise. Il est adapté aux decks externes formels, aux constructions liées à des modèles et aux cas nécessitant des exports d'aperçus et des points de contrôle de revue humaine.
Compatible avec les outils d'agents capables d'exécuter des scripts Python et de gérer des flux de travail basés sur des fichiers (Codex CLI, agents de style Claude Code, runners Copilot/Copilot-like). Le repo cible les flux de travail Codex CLI, mais les modèles sont largement applicables aux agents pouvant exécuter les scripts inclus et assembler des fichiers PPTX.
Une compétence complète de création et de collaboration de présentations PPT avec 15 scripts couvrant l'initialisation de l'espace de travail, l'audit de modèles, les contrôles de qualité, l'exportation d'aperçus, la génération d'images via l'API OpenAI et la dérivation de spécifications de diapositives. Le SKILL.md est extrêmement détaillé (plus de 12K caractères, en chinois) avec un flux de travail bien structuré. La plupart des scripts ont échoué lors du test en raison de l'absence de python-pptx et d'autres dépendances ; seul python_figure_helpers.py (qui charge dynamiquement matplotlib/seaborn) a réussi. La compétence utilise correctement argparse, la gestion des erreurs et le chargement des fichiers .env pour les clés API.
python-pptxfitz (PyMuPDF)pandasseabornmatplotlibopenaiPillowAucun identifiant codé en dur trouvé. Les clés API sont chargées depuis les variables d'environnement ou les fichiers .env (bonne pratique). urllib.request.urlopen est utilisé pour télécharger les images générées et les icônes SVG — schéma standard mais à noter. subprocess.run est utilisé uniquement pour qlmanage (conversion SVG sur macOS) — aucun risque d'injection shell car il utilise la forme liste. La compétence est un pipeline de production PPT légitime et bien architecturé. Déductions de sécurité : -8 pour urllib.urlopen sur des URL externes sans épinglage de certificat, -5 pour l'utilisation de subprocess (spécifique à macOS, forme liste), -5 pour la clé API OpenAI passée via argument CLI (--api-key) qui pourrait fuiter dans les listes de processus.