Noi1r/beamer-skill

What it solves

Beamer Skill は、AI コーディングアシスタントが Beamer LaTeX を使用して学術的なプレゼンテーションを作成、コンパイル、および洗練させるための構造化されたフレームワークを提供します。AI が生成するスライドが、内容が過密すぎたり、教育的な構造が欠けていたり、厳格な学術的フォーマットや視覚的基準（オーバーフローの回避や色覚多様性に配慮したコントラストの確保など）を満たせなかったりするという一般的な問題を解決します。

How it works

このプロジェクトは、Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、および GitHub Copilot などのさまざまな AI ツールに統合可能な、一連の特化型指示ファイル（skills）を提供します。これらの指示は、AI を以下のマルチフェーズ・ライフサイクルを通じてガイドします：

1. Creation: 素材の分析と構造計画から、ドラフト作成と品質ループへと進む共同プロセス。
2. Compilation: 診断機能付きの 3 パス XeLaTeX および bibtex プロセス。
3. Review & Audit: 校正、視覚的レイアウトの監査（ボックスのオーバーフロー検出）、教育的妥当性の検証（13 のパターンを使用）、および TikZ 図表のレビューのための特化型アクション。
4. Verification: しきい値（例：90/100）を満たすまで、問題に対して減点を行う数値的な品質スコアリング・システム。

また、pdf-mcp と統合して、研究論文から図を直接抽出し、スライドに含めることも可能です。

Who it’s for

プレゼンテーションに LaTeX を使用し、AI を活用して研究論文を高品質で教育的に優れた Beamer スライドデッキに変換したい研究者、学者、学生。

Highlights

• Pedagogical Guardrails: 「形式主義の前に動機付けを」という原則と、厳格なコンテンツ密度の制限（例：1 スライドあたり最大 7 つの箇条書き）を強制します。
• Visual Quality Control: Beamer ボックスのオーバーフローを検出し、色覚多様性に配慮したパレットのために WCAG AA コントラスト比を強制します。
• Technical Precision: ハードコードされた近似値を避けるため、TikZ 図表には \pgfmathsetmacro の使用を義務付けます。
• Cross-Platform Support: Claude Code、Antigravity、Codex CLI、および VS Code 拡張機能（Copilot、Cline、Cursor）と互換性があります。
• Figure Extraction: ソース PDF から図を直接抽出し、LaTeX で直接使用する機能。
• PowerPoint Hand-off: 検証済みの Beamer デッキを Codex Presentations を介して編集可能な PowerPoint ファイルに移行するための文書化されたワークフロー。