catomy/ppt_analysis_opt_skill 的网页版下载入口是 https://github.com/catomy/ppt_analysis_opt_skill。它不是从零生成 PPT 的工具，而是先抽取现有 PPTX 的文本，再按金字塔原理检查逻辑结构、标题结论、论点支撑、字体排版、数据来源和视觉一致性。

下载前先准备一个真实 .pptx。没有 PPT 文件时，这个仓库的价值发挥不出来；它的脚本和 SKILL.md 是围绕“提取文本、让 AI 分析、把修改建议回写 PPT”这条链路设计的。

先装 Python 依赖再跑脚本

1. 下载入口：https://github.com/catomy/ppt_analysis_opt_skill/archive/refs/heads/main.zip，或执行 git clone https://github.com/catomy/ppt_analysis_opt_skill.git。
2. 进入仓库后安装依赖：pip install "python-pptx>=0.6.21"。
3. 先用 scripts/extract_ppt_text.py 把 PPT 文本提取成 JSON。
4. 再让模型按 SKILL.md 的分析规范返回 suggestions。
5. 接着用 scripts/modify_ppt.py 把修改建议应用回新 PPTX。

第一次测试别拿客户正式稿

找一份 5 到 8 页的测试 PPT，故意保留几个问题：标题只有主题词、论点没有数据、字号层级混乱、列表顺序不清。正常输出应包含 extracted.json、问题类型、页面位置、修改建议和优化后的 presentation_optimized.pptx。

看建议时盯住定位字段

这个项目的好用之处在于它会标出第几页、标题还是段落、问题类型和置信度。回写 PPT 前先看建议是否真的对应原页，不要把 AI 给出的语义建议直接覆盖到客户稿里。

它主要用于 PPT 逻辑体检和结构优化；整套视觉重绘仍然要交给设计流程处理。把原始 PPT、提取 JSON、suggestions 和优化稿放在同一个目录里，后面复盘每一处改动都有路径可查。