Noi1r/beamer-skill

What it solves

Beamer Skill 提供了一個結構化的框架，讓 AI 編碼助手能夠使用 Beamer LaTeX 建立、編譯並完善學術簡報。它解決了 AI 生成的投影片內容過於密集、缺乏教學結構，或無法滿足嚴格的學術格式與視覺標準（例如避免溢出並確保色盲友善的對比度）的常見問題。

How it works

該專案提供了一組專門的指令文件（skills）可以整合到各種 AI 工具中，例如 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor 和 GitHub Copilot。這些指令引導 AI 經歷多階段的生命週期：

1. Creation: 一個協作過程，從素材分析與結構規劃，到草稿撰寫與品質迴圈。
2. Compilation: 包含診斷功能的 3-pass XeLaTeX 與 bibtex 編譯過程。
3. Review & Audit: 針對校對、視覺佈局審核（偵測方框溢出）、教學驗證（使用 13 種模式）以及 TikZ 圖表審核的專門操作。
4. Verification: 一個數值品質評分系統，會針對問題扣分，直到達到門檻值（例如 90/100）。

它還整合了 pdf-mcp 以直接從研究論文中提取圖表並納入投影片中。

Who it’s for

使用 LaTeX 進行簡報的研究人員、學者與學生，且希望利用 AI 將研究論文轉換為高品質、具備教學邏輯的 Beamer 投影片集。

Highlights

• Pedagogical Guardrails: 強制執行「形式化之前先說明動機」以及嚴格的內容密度限制（例如：每張投影片最多 7 個項目符號）。
• Visual Quality Control: 偵測 Beamer 方框溢出並強制執行 WCAG AA 對比度標準，以提供色盲友善的配色方案。
• Technical Precision: 強制在 TikZ 圖表中必須使用 \pgfmathsetmacro 以避免硬編碼的近似值。
• Cross-Platform Support: 相容於 Claude Code、Antigravity、Codex CLI 以及 VS Code 擴充功能（Copilot、Cline、Cursor）。
• Figure Extraction: 能夠從原始 PDF 中提取圖表以直接用於 LaTeX。
• PowerPoint Hand-off: 一套記錄完善的工作流程，可透過 Codex Presentations 將經過驗證的 Beamer 投影片集轉換為可編輯的 PowerPoint 檔案。