nature-paper2ppt

Yuan1z0825/nature-skills · Agent Skill

Bilimsel makalelerden, PDF'lerden veya notlardan otomatik olarak Nature tarzı sunumlar oluşturur. İçeriği yapılandırır, görselleri seçer ve slayt metinlerini ile konuşmacı notlarını Çince yazar.

Kuruluma geç ↓

Genel bakış

YayıncıYuan1z0825Topluluk
DepoYuan1z0825/nature-skills ↗
Skill klasörünature-paper2ppt
Yıldız39.583
Dosyalar2
LisansApache-2.0
Son güncelleme2 Ağustos 2026
BağlantılarSkill kaynağı ↗ · Depo ↗

Mozgi kontrolü

Skill dosyalarında bulduklarımız. Ayrıntılar abonelikle.

Güvenlik
düşük risk · belirgin risk bulunamadı — tam rapor ayrıntıları gösterir
Uyumluluk
ek yazılım gerekiyor
Benzer skiller
36 benzer skill bulundu
Abonelikte ayrıca

Kurulum

Skill, SKILL.md dosyası içeren bir klasördür. Ajanınızı seçin ve komutları proje kökünde bir terminalde çalıştırın (macOS, Linux veya Windows'ta Git Bash).

Promptu Claude, Codex veya başka bir asistana yapıştırın: skill'i inceleyip sizin için kuracaktır.

Install the “nature-paper2ppt” skill from mozgi.io (https://mozgi.io/skills/nature-paper2ppt/) for me.

1. Download the archive: https://mozgi.io/skills/nature-paper2ppt/download
   If it fails, take the skill folder from the source: https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills/tree/main/skills/nature-paper2ppt
2. Read SKILL.md and the other files. Check the skill is safe: no hidden commands, no sending data elsewhere, no scripts doing something other than described. If anything looks suspicious, stop and tell me.
3. Put the “nature-paper2ppt” folder into your agent's skills folder: .claude/skills/ for Claude Code, .agents/skills/ for Codex, .cursor/skills/ for Cursor, .gemini/skills/ for Gemini CLI. Inside the project if we are in one, otherwise in the home folder (~/.claude/skills/ etc.).
4. Make sure <skills folder>/nature-paper2ppt/SKILL.md exists.
5. Briefly tell me what this skill does and offer to try it on my task.

If you cannot do a step yourself, tell me what to click or type.

Kaynak dosyaları

2 dosya ZIP indir

Kurulumdan önce SKILL.md ve eşlik eden dosyaları inceleyin. Önizleme için dosyaya tıklayın.

SKILL.md içeriği

Yazarın orijinal metni · salt okunur

Paper-to-PPTX — Router

This skill is split into two layers:

  • A static layer under static/ that holds versioned, reusable content fragments (core principles, toolchain policy, the 9-step workflow, output/quality rules, and per-paper-type presentation arcs).
  • A dynamic layer (this file plus manifest.yaml) that detects the paper type and loads only the fragments needed for the current job. Deep design, figure, and self-review material lives in on-demand references.

Do not try to apply the deck-building logic from memory or from this router. Always load fragments from disk as described below.

Routing protocol

Follow these five steps every time the skill is invoked.

1. Load the manifest and the core layer

Read manifest.yaml ↗. It declares the paper_type axis, the allowed values, and the file paths each value maps to.

Also read every file listed under always_load. These hold the purpose and core principle, the lean operating mode and toolchain policy, the 9-step workflow spine, and the output/quality rules that apply to every deck, plus the shared Terminology Ledger used to keep technical terms consistent across slides.

2. Classify the paper type

Decide the paper_type value using the manifest's detect: hint and the source:

  • discovery — discovery / mechanism papers (question-to-evidence arc). Default.
  • methods — methods / AI / tool / algorithm papers (problem-to-solution arc).
  • resource — resource / dataset / atlas / omics / benchmark papers (workflow-to-validation arc).
  • clinical — clinical / population / intervention studies (design-to-inference arc).
  • materials — materials / chemistry / physics / engineering papers (property-to-mechanism / design-to-performance arc).
  • review — reviews / perspectives / commentaries / meta-analyses (evidence-map arc).

State the detected value in one short line to the user before designing slides, so they can correct you cheaply.

3. Load the matching fragment

Read the file mapped for the detected paper_type. It gives the presentation arc and how to adapt the default slide structure for this type. Do not read every fragment in static/.

4. Build the deck using the loaded material

Apply the loaded fragments in this priority order:

1. Core principles (core/principles.md) — the argument is the spine; lean operating mode; accepted inputs; Chinese-by-default language rule.

2. Toolchain policy and fast path (core/toolchain.md) — cross-platform Python-first stack, default fast path.

3. Paper-type arc (the loaded paper_type fragment) — narrative order and slide structure for this paper.

4. Workflow (core/workflow.md) — run the 9 steps end to end.

5. Output and quality rules (core/output-and-quality.md) — deliverables, quality gates, fallbacks.

Build the Terminology Ledger (../nature-shared/core/terminology-ledger.md) while reading the source, so model names, gene/protein names, datasets, metrics, and abbreviations stay identical across every slide and speaker note.

The end product is a real .pptx deck, not an outline or script. Do not fabricate results, numbers, or figure details.

5. Reach for references only when needed

The files under references/ are deep references, not defaults. Open them on demand per the references.on_demand table in the manifest:

  • composing/auditing slide layout, visual rhythm, typography, anti-template design, archetypes, on-slide text budget → references/design-and-layout.md.
  • selecting, extracting, cropping, and quality-checking figure/table assets → references/figure-assets.md.
  • running the self-review/corrective revision loop, severity grading, programmatic PPTX checks, rendered-preview policy, and final verification → references/self-review.md.

When a real PPTX has been generated, run scripts/audit_pptx_quality.py unless the file is unavailable. Treat high-severity findings as blockers, revise the deck, then re-run the audit and record the final result in output/qa_report.md.

Why this split

  • The static layer is versioned and reviewable. Adding a new paper-type arc is one new fragment plus one manifest line.
  • The dynamic layer keeps each invocation cheap: only the arc for this paper enters context up front; heavy design and QA material loads only when that step runs.
  • The router itself is short on purpose. Update fragments, not this file, when adding scope.
  • This structure mirrors nature-writing, nature-polishing, and nature-reader so shared content lives in nature-shared/.

Sık sorulan sorular

nature-paper2ppt skill'i ne yapar?

Bilimsel makalelerden, PDF'lerden veya notlardan otomatik olarak Nature tarzı sunumlar oluşturur. İçeriği yapılandırır, görselleri seçer ve slayt metinlerini ile konuşmacı notlarını Çince yazar.

nature-paper2ppt nasıl kurulur?

Bu sayfadaki “Kurulum” bölümünü açın ve ajanınızı seçin — Claude Code, Codex, Cursor veya Gemini CLI: skill klasörünü doğru yere kopyalayan hazır komutlar orada. Ya da “Asistanla” sekmesindeki promptu kopyalayın; asistan skill'i inceleyip kuracaktır.

nature-paper2ppt hangi yapay zekâlarla çalışır?

Skill'ler düz Markdown talimatlarıdır (Agent Skills formatı), bu yüzden nature-paper2ppt SKILL.md okuyan her ajanla çalışır: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode ve diğerleri. Model talimatları yalnızca görev skill açıklamasına uyduğunda yükler.

nature-paper2ppt ücretsiz mi?

Skill, Yuan1z0825 tarafından açık olarak yayımlandı (Apache-2.0 lisansı). Skill'in kendisi ücretsizdir — yalnızca kullandığınız token'lar için yapay zekâ sağlayıcınıza ödeme yaparsınız.

Skill kurmak güvenli mi?

Skill, ajanınızın izleyeceği talimatlardır; kurmadan önce SKILL.md ve eşlik eden dosyaları okuyun. Skill klasöründeki betikler yalnızca ajanınız çalıştırırsa çalışır — ne yaptığını izleyin ve gereksiz izin vermeyin.

Skill, MCP sunucusu veya eklentiden nasıl farklıdır?

MCP sunucusu veya eklenti modele yeni araçlar verir — çalışıp sonuç döndüren kod. Skill ise bilgi ve süreç verir: göreve nasıl yaklaşılacağı, hangi adımların izleneceği ve iyi sonucun neye benzediği. Sunucu veya API anahtarı gerekmez.

Benzer skiller

Tüm skiller →