chuspeeism/dashi-ppt-skill

An AI-agent skill that generates browser-editable presentations from multiple visual themes, exportable to HTML, PDF, and PPTX.

Dashi PPT Skill – AI 增強的簡報創作工具

是什麼

  • 一個基於 Node 的 技能(外掛程式),讓 AI 代理能將原始文件轉換為完全樣式化、可編輯的簡報。輸出結果以基於 HTML 的簡報形式存在,可在瀏覽器中調整,再導出為真正的可編輯 .pptx(或 PDF)。

為何重要

  • 許多 AI 生成的 PPT 工作流程止於靜態 PDF 或一組圖片。Dashi 透過保持結果的 可編輯性結構化,彌補了這項差距,讓使用者能在本地迭代,無需重新向模型提示。

主要功能(如 README 所述)

  • 12 個內建視覺主題 – 每個主題皆有獨特的色彩調性與版面語言。
  • 20 種頁面角色(封面、議程、KPI、圖表、分析模型等)下的 1,020 個頁面範本
  • 8,576 個可調整的控制項 – 用於版面、模組數量、色彩微調、動畫選擇等的滑桿、開關、下拉選單。
  • 豐富的圖表圖庫 – 雷達圖、瀑布圖、樹狀圖、漏斗圖、熱力圖、桑基圖、甘特圖,以及商業分析範本(SWOT、波特五力模型、PEST、商業模式畫布、雙鑽石模型等)。
  • 即時編輯 – 點選任意文字即可編輯,拖曳圖片或影片,即時替換媒體區塊。
  • 一鍵導出 – 離線 HTML 套件、PDF,或保留文字可編輯性的真正可編輯 PPTX。
  • 代理友善 – HTML 簡報是結構化的「版面+內容」表示形式,AI 代理(Claude Code、Codex、豆包、Marvis、Workbuddy 等)可直接讀取、修改與驗證。
  • 僅本地處理 – 所有生成、編輯與導出皆在使用者機器上完成;內容不會上傳。

快速開始/安裝

# 標準安裝(相同指令即可更新)
npx dashi-ppt-skill@latest
# 適用於中國大陸使用者(npm 鏡像)
npx --registry=https://registry.npmmirror.com dashi-ppt-skill@latest
  • 需要 Node 20+npm
  • 導出為 PPTX/PDF 亦需本地的 Chromium 基礎瀏覽器(Chrome、Edge 或 Chromium)—— 可透過 CHROME_PATH 指定。

典型工作流程

  1. 描述需求 給 AI 代理(主題、受眾、簡報頁數、關鍵結論)。
  2. 選擇主題 – 該技能會顯示 12 個主題的預覽。
  3. 自動草稿 – 該技能將內容結構化並選擇合適範本。
  4. 即時編輯 – 在瀏覽器中調整文字、更換圖片、移動滑桿、變更色彩或圖表類型;變更即時儲存。
  5. 導出 – 點擊按鈕或執行提供的 npm 指令,即可取得 PPTX、PDF 或離線 HTML 套件。

特別適用情境

  • 準備 產業研究、融資簡報、競爭分析、趨勢報告、專案進度更新、路演簡報、內部培訓教材 等,需要快速建立一致視覺語言,但仍希望細緻調整最終結果的場合。

不適用情境

  • 需要 像素級完美、手工精製設計 的情況 – 此工具著重於速度與一致性,而非客製化圖形工作。

支援的 AI 代理/平台

平台 狀態
Claude Code 支援
Codex 支援(可呼叫影像生成以填補占位符)
豆包 支援(需啟用「辦公模式」)
Marvis / Workbuddy / Dumate / Qclaw 支援(將技能檔案放在任意位置,讀取 SKILL.md
Cursor 及其他本地代理 可用(需檔案讀寫與 shell 存取權限)
通用 Web 聊天機器人 不建議(需本地 Node 環境)

導出指令

# 從專案根目錄(或安裝技能的任意資料夾)
npm --prefix <project-dir> run export:pptx -- <output-dir>/ppt <filename>.pptx
npm --prefix <project-dir> run export:pdf  -- <output-dir>/ppt

授權

  • 主要程式庫採用 AGPL-3.0(強制共用)授權。您可以使用、修改與分發,但任何網路服務版本或衍生作品也必須以相同授權開源。
  • 導出引擎(project/packages/html-deck-to-pptx)為 專有元件,僅能作為技能的一部分使用;不可提取或獨立分發。

總結 Dashi PPT Skill 是一個實用、本地運行的 AI 助手,可將文件快速轉換為可編輯的精美簡報。對於希望利用 LLM 生成內容的速度,同時仍保有自主微調最終簡報能力的專業人士尤為有用。

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