gpt-image2-ppt

分类: 数据与AI | 上传者: JuneYaooo | 下载: 0 | 版本: v1.0（最新）
Generate visually striking PPT slides via OpenAI's gpt-image-2 -- 10 curated styles (Spatial Glass / Tech Blue / Editorial Mono / Dark Aurora / Risograph / Wabi / Swiss Grid / Hand Sketch / Y2K Chrome / Retro Vector) plus a template-clone mode that mimics any user-supplied .pptx; ships an HTML viewer and a 16:9 .pptx. Use when the user asks to make a presentation, slides, deck, pitch deck, investor PPT, magazine-style PPT, or 做一份 PPT / 生成幻灯片 / 用 gpt-image 生成 PPT / 按这个模板生成 PPT.
更新日志: Source: GitHub https://github.com/JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills
目录结构

当前层级: tree/main/
📁 agents/
- 📄 openclaw.yaml 992 B
📁 docs/
- 📁 assets/
  - 📄 style-gallery.jpg 389.1 KB
  - 📄 template-demo-input.jpg 569.9 KB
  - 📄 template-demo-output.jpg 716.1 KB
- 📄 install.md 4.2 KB
- 📄 README.en.md 6.4 KB
📁 scripts/
- 📄 codex_backend.py 6.5 KB
- 📄 generate_ppt.py 21.4 KB
- 📄 image_generator.py 17.5 KB
- 📄 md_to_plan.py 5.8 KB
- 📄 render_template.py 6.2 KB
- 📄 template_analyzer.py 29.9 KB
📁 styles/
- 📄 clean-tech-blue.md 2.8 KB
- 📄 dark-aurora.md 2.8 KB
- 📄 editorial-mono.md 2.8 KB
- 📄 gradient-glass.md 2.5 KB
- 📄 hand-sketch.md 2.9 KB
- 📄 japanese-wabi.md 2.8 KB
- 📄 risograph.md 2.9 KB
- 📄 swiss-grid.md 2.7 KB
- 📄 vector-illustration.md 2.7 KB
- 📄 y2k-chrome.md 2.9 KB
📁 templates/
- 📄 viewer.html 9.5 KB
📄 .env.example 967 B
📄 .gitignore 4.8 KB
📄 AGENTS.md 2.7 KB
📄 install_as_skill.sh 3.7 KB
📄 LICENSE 11.1 KB
📄 README.md 6.2 KB
📄 requirements.txt 81 B
📄 SKILL.md 18.5 KB
SKILL.md

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name: gpt-image2-ppt
description: Generate visually striking PPT slides via OpenAI's gpt-image-2 -- 10 curated styles (Spatial Glass / Tech Blue / Editorial Mono / Dark Aurora / Risograph / Wabi / Swiss Grid / Hand Sketch / Y2K Chrome / Retro Vector) plus a template-clone mode that mimics any user-supplied .pptx; ships an HTML viewer and a 16:9 .pptx. Use when the user asks to make a presentation, slides, deck, pitch deck, investor PPT, magazine-style PPT, or 做一份 PPT / 生成幻灯片 / 用 gpt-image 生成 PPT / 按这个模板生成 PPT.
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# gpt-image2-ppt -- 用 gpt-image-2 生成 PPT

把一份 markdown 大纲（或 `slides_plan.json`）+ 一种视觉风格，直接喂给 OpenAI 官方 Images API（`gpt-image-2`），逐页出图，最后拼成一个键盘可翻页的 HTML viewer + 16:9 .pptx。

## 十种内置风格

| 风格 ID | 一句话定位 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| `gradient-glass` | Apple Vision OS / Spatial Glass | AI 产品发布、技术分享、创意提案 |
| `clean-tech-blue` | Stripe / Linear 级蓝白 | 融资路演、商业计划书、企业战略 |
| `vector-illustration` | 复古矢量插画 + 黑描边 | 教育培训、品牌故事、社区分享 |
| `editorial-mono` | Kinfolk / Monocle 编辑设计 | 品牌发布、文化访谈、读书分享 |
| `dark-aurora` | Linear / Vercel 深色霓虹 | AI 产品、开发者工具、技术分享 |
| `risograph` | Riso 双套色印刷 + 网点纹理 | 创意工作室、文创品牌、独立 zine |
| `japanese-wabi` | 无印 / 原研哉式侘寂 | 茶道、生活方式、奢侈品、文化讲座 |
| `swiss-grid` | Bauhaus / Vignelli 国际主义网格 | 学术报告、博物馆展陈、严肃汇报 |
| `hand-sketch` | Sketchnote / 白板手绘 | 工作坊、产品 brainstorming、培训 |
| `y2k-chrome` | Y2K 千禧液态金属 + 蝴蝶贴纸 | 潮牌、文娱、品牌联名、Z 世代营销 |

> 风格选择原则：技术类首选 `dark-aurora` / `gradient-glass`，商务类首选 `clean-tech-blue` / `editorial-mono`，文化生活类首选 `japanese-wabi` / `vector-illustration`，潮文娱类首选 `risograph` / `y2k-chrome`，学术类首选 `swiss-grid`，工作坊与早期创意类首选 `hand-sketch`。

## 模板克隆模式

直接给 skill 一个 .pptx 模板，后续所有页都仿这个模板。

```bash
# 一行：自动渲染 + vision 抽风格 + 出图。本机有 LibreOffice 或 docker 镜像即可
python3 scripts/generate_ppt.py \
  --plan slides_plan.json \
  --template-pptx ./company-template.pptx \
  --template-strict
```

`--template-strict` 表示每页都把模板对应页作为 image reference 喂给 gpt-image-2，仿真度最高。

### 模板渲染：本机不需要操作 PowerPoint

skill 自带 `render_template.py`，把 .pptx 自动渲染成每页 PNG，存到 `<cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.png`。

后端按优先级自动挑：
1. 本机 `libreoffice` / `soffice` 命令（最快）
2. 本机 docker + `linuxserver/libreoffice` 镜像（首次拉 ~2.5GB）
3. PDF -> PNG 走 `pymupdf`（已在 requirements）；没装就用 `pdf2image` + poppler

如果两种 LibreOffice 都没有，会让用户手动从 PowerPoint/Keynote/WPS 导出每页 PNG，命名 `page-01.png` 起按字典序对应页码。

跑 `generate_ppt.py --template-pptx ...` 时如果省略 `--template-images` 会自动调一次渲染；也可以手动先跑一次：

```bash
python3 scripts/render_template.py company-template.pptx
# -> <cwd>/template_renders/company_template/page-01.png ... page-NN.png
```

### 仿模板的两层缓存

| 资料 | 路径 | 用途 |
| --- | --- | --- |
| 模板每页 PNG | `<cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.png` | LibreOffice 一次渲染长期复用 |
| Vision 风格分析 | `<cwd>/template_cache/<sha256>.json` | gemini-3.1-pro-preview 一次分析长期复用 |
| 生成产物 | `<cwd>/outputs/<timestamp>/` | 每次新跑都新目录 |

三者都在调用者 cwd 下，与项目自然同进退；建议把 `template_renders/`、`template_cache/`、`outputs/` 加进项目的 `.gitignore`。

**vision 模型(让 agent 自己判断要不要配)**：

- **如果当前运行本 skill 的 agent 自己就是多模态的**（Claude Code 走 Claude Opus/Sonnet 等多模态 SKU、codex 走 GPT 多模态 SKU 等），**压根不用外挂 vision 模型**：直接让 agent 自己 `Read` `template_renders/<stem>/page-*.png`，一次把风格抽出来写进 `template_cache/<sha256>.json` 即可(schema 见 `template_analyzer.py`)。这是默认路径,不需要配 `VISION_*`。
- **只有 agent 本身是纯文本模型**(或你想强制用某个更强的 vision 做模板分析)，才去配 `VISION_*` 让 `template_analyzer.py` 走一个独立的 OpenAI 兼容多模态 chat completions 端点(Gemini / GPT / Claude 任选,不内置 default)。

vision 分析与图片生成的 `gpt-image-2` 永远解耦——换 vision provider 不影响出图路径。

## 安装

```bash
git clone git@github.com:JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills.git
cd gpt-image2-ppt-skills
bash install_as_skill.sh
# 编辑 ~/.claude/skills/gpt-image2-ppt-skills/.env 填入 API_KEY
```

## 必需的环境变量

```bash
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com    # 或任意 OpenAI 兼容中转站
OPENAI_API_KEY=sk-...
GPT_IMAGE_MODEL_NAME=gpt-image-2
GPT_IMAGE_QUALITY=high                     # low / medium / high / auto

# 可选：模板克隆模式的 vision 分析 backend。
# 默认让调用本 skill 的 agent 自己看图（多模态 Claude Code / 多模态 codex 皆可）,
# 只有 agent 本身是纯文本模型时才需要外挂下面这组。
# 不内置默认 endpoint，请填你自己信任的服务,否则就别填。
# VISION_BASE_URL=https://your-openai-compatible-relay.example.com/v1
# VISION_API_KEY=sk-...
# VISION_MODEL_NAME=gemini-3.1-pro-preview   # 或 gpt-4o / claude-3.5-sonnet 等任意多模态 SKU
```

> **安全提示**：脚本只从 `<script_dir>/.env`、`~/.claude/skills/.../env`、`~/skills/.../env` 与显式 `GPT_IMAGE2_PPT_ENV` 加载凭据，**不会**向上递归读取项目目录里的 `.env`，避免误吃无关密钥。

## 如果你就是 Codex agent（原生 image_generation 出图 — 推荐）

**如果你自己就是 Codex**（正在运行本 skill 的 agent 就是 Codex CLI / Codex TUI），你自带 `image_generation` tool 和 ChatGPT 登录态。此时**不要**跑 `generate_ppt.py`，直接用原生工具完成整个 pipeline——零依赖、零 API Key、零套娃。

### 如何判断

你能访问 `image_generation` tool，并且不需要手动配 `OPENAI_API_KEY` 就能出图——满足这两个条件就走原生路径。

### 出图流程（Codex 原生路径）

**1. 准备 slides 数据**

如果还没有 `slides_plan.json`，先按下面「生成流程」第 2-3 步写 `slides_plan.md` → `python3 scripts/md_to_plan.py ...` 转 json。

**2. 读风格模板**

读 `styles/<id>.md`，取 `## 基础提示词模板` section 作为 base prompt。

**3. 构造每页 prompt**

参考 `generate_ppt.py` 的 `generate_prompt()` 逻辑，核心规则：

- 封面（cover/slide 1）：标题/副标题为视觉焦点
- 数据页（data/最后一页）：突出关键数字、对比或结论
- 内容页（content/其余页）：按层级、对齐、留白结构化呈现
- **所有文字必须简体中文**，字体用思源黑体/苹方，严禁草书/艺术字
- **16:9 横版宽屏**（landscape, widescreen），prompt 里明确说"宽度明显大于高度、绝对不要方图"

```text
{style 基础提示词模板}

---

现在请生成本组中的【{封面页/内容页/数据页}】，{对应 hint}
本页要呈现的内容如下（请按本风格美学重新设计版式）：

{slide content}

【强制语言与字体要求】
1. 所有文字必须使用简体中文，严禁英文（专有名词除外）
2. 中文字体使用思源黑体或苹方，严禁草书、艺术字
3. 标题粗体，正文常规，字号对比清晰

【画面比例 — 强制】16:9 横版宽屏 (landscape, widescreen)，宽度明显大于高度，绝对不要方图或竖图。
```

**4. 调 image_generation tool 出图**

对每页调你的 `image_generation` tool：

- `prompt`: 上面拼好的完整 prompt
- `output_format`: `png`
- 将返回的图片保存到 `outputs/<timestamp>/images/slide-NN.png`（NN 为两位页码）

可以并发（建议 ≤4 并发，避免限流）。

**5. 生成 HTML viewer**

读 `templates/viewer.html`，把 `/* IMAGE_LIST_PLACEHOLDER */` 替换为 `'images/slide-01.png', 'images/slide-02.png', ...`，写到 `outputs/<timestamp>/index.html`。

**6. 打包 PPTX（可选）**

```bash
python3 -c "
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
prs = Presentation()
prs.slide_width = Inches(13.333)
prs.slide_height = Inches(7.5)
blank = prs.slide_layouts[6]
import os, glob
for p in sorted(glob.glob('outputs/<timestamp>/images/slide-*.png')):
    slide = prs.slides.add_slide(blank)
    slide.shapes.add_picture(p, 0, 0, width=prs.slide_width, height=prs.slide_height)
prs.save('outputs/<timestamp>/<title>.pptx')
print('done')
"
```

### 模板克隆模式（Codex 原生路径）

你自己就是多模态 agent——直接 `Read` 模板每页 PNG 抽取视觉风格，写到 `template_cache/<sha256>.json`（schema 见 `template_analyzer.py` 里的 `TemplateProfile`），然后按上面流程出图时把对应模板页作为 reference image 传给 `image_generation` tool。

**不需要配 `VISION_*`**——你就是 vision。

### 与下面「--backend codex」的区别

| | 原生路径（本节） | --backend codex |
|---|---|---|
| 适用场景 | **你就是** Codex agent | 你是 Claude Code / 其他 agent，借用本机 codex CLI |
| 调用方式 | 直接调 `image_generation` tool | spawn `codex exec --full-auto` 子进程 |
| 出图层数 | 1 层 | 2 层（agent → python → codex exec） |
| 速度 | 几秒/张 | 30-60s/张 |
| 可靠性 | tool 参数精确 | 自然语言 relay，偶发失败 |
| 需要 API Key | 不需要 | 不需要 |

---

## 可选：走 codex CLI 出图（--backend codex，非 Codex caller 用）

> **如果你就是 Codex agent，不要走这条路——用上一节的「原生路径」代替。**

当你用 Claude Code / OpenClaw / 其他 agent 运行本 skill，但本机装了 codex CLI 且已登录（`codex login`），可以借用它的凭据出图，省掉配 `OPENAI_API_KEY`：

```bash
python3 scripts/generate_ppt.py --plan slides_plan.json --style styles/editorial-mono.md --backend codex
```

默认后端仍是 `openai`（直调 API，快、并发稳、每页 3-10s）。`--backend codex` 是逃生口，适合"只跑 1-2 张图试水、不想配 key"的场景。

**Tradeoffs**：
- ✅ 不需要在本 skill 配 `OPENAI_API_KEY`
- ⚠️ 慢：每页多一层 agent loop，单页 30-60s+，10 页可能 5-10 分钟
- ⚠️ 计费不变：gpt-image-2 是按图计费，不在 ChatGPT 订阅内，codex 只是代你刷额度
- ⚠️ 可控性差：aspect_ratio / quality / reference_image 靠自然语言指令让 codex 转发，偶发失败

相关 env（都可选）：

```bash
CODEX_CMD="codex exec --full-auto"   # 覆盖 codex 调用方式（默认这串）
CODEX_IMAGE_MODEL=gpt-image-2        # 传给 codex 的目标模型
CODEX_TIMEOUT_SECS=900               # 单页超时
GPT_IMAGE_BACKEND=codex              # 不想每次敲 --backend 就设这个
```

模板克隆的 vision 分析同理——当 caller agent 自己是多模态时（Claude Code / 多模态 codex），可以直接 `Read` 模板 PNG 抽取风格，不用配 `VISION_*`；只有 caller agent 是纯文本模型时才需要外挂 vision provider。

## 生成流程（内置风格）

**先 md 后 json**：md 给人看、方便 diff / review / 改文案；json 由 md 派生，喂给 `generate_ppt.py`，标为 generated，不手改。

1. 用户给一份大纲 / 已有的 slides_plan.json
2. Claude 按下面 md 规范写一份 `slides_plan.md`，与用户确认文案：
   ````markdown
   ---
   title: MediWise Health Suite 商业计划书
   ---

   ## 1. [cover] MediWise Health Suite
   副标题：家庭健康管理智能平台
   年份：2026

   ## 2. [content] 市场痛点：健康管理的两类割裂
   痛点一：高频无深度
   ...

   ## 6. [data] 效率对比：使用 MediWise 前后
   ...
   ````
   - h2 格式：`## N. [page_type, layout=layout-05] 本页标题行`
   - `N.` 可省（按出现顺序自动编号）；`[page_type]` 可省（默认 `content`）；`layout=` 只在模板克隆模式需要
   - `page_type`: `cover` / `content` / `data`
   - h2 标题行 → json 里 `content` 的第一行；下面的正文 → 正文
3. 用户 OK 后，转 json：
   ```bash
   python3 scripts/md_to_plan.py slides_plan.md -o slides_plan.json
   ```
4. 选风格：从上面 10 套里挑一个，对应 `styles/<id>.md`
5. 调脚本：
   ```bash
   python3 scripts/generate_ppt.py --plan slides_plan.json --style styles/editorial-mono.md
   ```
6. 产物在 `<cwd>/outputs/<timestamp>/`：
   - `images/slide-XX.png` -- 每页 PNG（16:9，1536x1024）
   - `index.html` -- HTML viewer，方向键翻页、空格自动播放、ESC 全屏
   - `prompts.json` -- 每页用到的完整 prompt（便于复盘 / 二次微调）
   - `<title>.pptx` -- 16:9 整页填充图片的 .pptx，分享 / 投影直接用

## 生成流程（模板克隆）

1. **拿到模板 .pptx**（用户提供 / 内部模板库 / 网络下载）
2. **（可选）先单独渲染并人工挑选**----大模板（>15 页）建议先 `python3 scripts/render_template.py xxx.pptx`，再从 `template_renders/<stem>/` 里挑 8-12 张代表页复制到 `template_renders/<stem>_curated/`，供 vision 分析。页数越精，layout 命中越准
3. **生成 slides_plan.md → 转 slides_plan.json**（见内置风格流程第 2-3 步）。每页 `slide_number` / `page_type` (`cover` / `content` / `data` / 等) / `content`；想精准对位时在 h2 里加 `layout=layout-NN`（NN = 模板第 N 页 / 你期望对应的模板页编号）
4. **跑 generate_ppt.py**：
   ```bash
   python3 scripts/generate_ppt.py \
     --plan slides_plan.json \
     --template-pptx xxx.pptx \
     --template-images template_renders/xxx_curated \
     --template-strict --slides 1
   ```
   先 `--slides 1` 出封面冒烟，效果 OK 再跑全量
5. **告知用户产物路径**

### 模板页面挑选 / 复用原则

**核心原则：尽量做到 1 page : 1 layout**----同一份 deck 里每个 slide 用不同的模板页作 reference，观众会觉得每页都是新内容；如果同一个独特 layout 出现 2-3 次，观众下意识会想"为什么又是这页"。

vision 分析时会给每个 layout 标 `reuse_friendly`：

| reuse_friendly | 典型 layout | 多次使用的代价 |
| --- | --- | --- |
| `false`（不可复用，(!) 强警告） | 封面、3 个具名角色插画页、独特场景图（雪山/广播塔/复古收音机）、5 步骤 zigzag 各步独有图标、novelty 数据中央装置 | 视觉重复非常明显，观众会困惑 |
| `true`（可复用，但仍建议错开，(i) 弱提示） | 纯文字、卡片网格、通用列表、章节小节标题 | 不致命，但平白浪费模板里的其它好版式 |

Claude 在搭 plan 时的执行策略：
1. **优先把模板里 N 个不同 layout 分配给 N 页 slide**（N 不够就在 SKILL 里看 reuse_friendly=true 的部分挑能复用的）
2. **如果 plan 里某页内容结构非常相似（比如多个"5 步骤流程"），先尝试改写内容用不同 layout 表达**（4 步骤 + 5 步骤分别用不同流程页），而不是同一个 zigzag 用两次
3. **冒烟跑完后，看 `Layout 复用检测` 那段输出**：(!) 必须改，(i) 看情况改；改 plan 里相应 slide 的 `layout_id` 即可
4. **看完 cache JSON 选 layout**：`cat <cwd>/template_cache/<sha256>.json | jq '.layouts[] | {id, page_type, reuse_friendly, summary}'` 一眼看清模板有哪些版式可挑

`generate_ppt.py` 在派发任务前会自动跑一次复用检测，把警告打到终端，不阻塞执行。

## Skill 调用规范

当用户说"做一份 PPT" / "生成幻灯片"时：

1. **先问三件事**（不要直接动手）：
   - 内容 / 页数 / 观众是谁？
   - 风格偏好？按"十种内置风格"表的场景类目映射推荐 1-2 个；**或者用户上传自己的 .pptx 模板**（走 `--template-pptx`，自动渲染）
   - 是否需要单页测试一张图先看效果（`--slides 1`）
2. **先写 slides_plan.md** 给用户确认文案（md 是 source of truth，人审阅友好）
3. **转 slides_plan.json**：`python3 scripts/md_to_plan.py slides_plan.md -o slides_plan.json`（json 标为 generated，不手改；要改文案回到 md 改再转）
4. **跑 generate_ppt.py**，先 `--slides 1` 出封面冒烟，效果 OK 再跑全量
5. **告知用户产物路径**，让他在浏览器打开 `outputs/<timestamp>/index.html` 或者 `<title>.pptx`

## 仅生成部分页

```bash
python3 scripts/generate_ppt.py --plan my_plan.json --style styles/dark-aurora.md --slides 1,3,5
```

跑过的页有同名 PNG 时会自动跳过，方便逐页迭代。

## 文件结构

```
gpt-image2-ppt-skills/
|---- SKILL.md                # 本文件（Claude Code skill 入口）
|---- AGENTS.md               # codex / aider / cursor 等 agent 的薄索引，指向本文件
|---- README.md               # 项目说明
|---- scripts/                # 所有 Python 脚本
|   |---- generate_ppt.py         # 主入口（CLI）
|   |---- md_to_plan.py           # slides_plan.md -> slides_plan.json 转换器（CLI）
|   |---- render_template.py      # PPTX -> 每页 PNG 的辅助脚本（CLI + library）
|   |---- image_generator.py      # gpt-image-2 wrapper（支持 reference image，openai backend）
|   |---- codex_backend.py        # 可选：走 codex CLI 出图（--backend codex）
|   \---- template_analyzer.py    # PPT 模板剖析器（vision + 缓存）
|---- styles/                 # 10 套内置风格
|   |---- gradient-glass.md           dark-aurora.md
|   |---- clean-tech-blue.md          risograph.md
|   |---- vector-illustration.md      japanese-wabi.md
|   |---- editorial-mono.md           swiss-grid.md
|   |---- hand-sketch.md              y2k-chrome.md
|---- templates/viewer.html   # HTML viewer 模板
|---- docs/README.en.md       # 英文 README
|---- install_as_skill.sh     # 一键安装到 ~/.claude/skills/
|---- requirements.txt        # requests + python-dotenv + python-pptx + jsonschema + pymupdf
\---- .env.example
```

调用时产生的运行时目录都在 `<cwd>` 下：
```
<your-project>/
|---- template_renders/<stem>/page-NN.png   # PPTX 渲染（render_template.py）
|---- template_cache/<sha256>.json          # vision 风格分析缓存
\---- outputs/<timestamp>/                  # 每次生成产物
```

## License

Apache License 2.0.
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