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DingPhys/slides_review

Eine strikte, evidenzbasierte Codex-Fähigkeit zur Überprüfung gerenderter wissenschaftlicher und technischer Folien.

Was ist slides_review?

DingPhys/slides_review ist eine spezialisierte Fähigkeit für AI-Coding-Assistenten wie Codex, die eine strenge, evidenzbasierte Überprüfung von gerenderten wissenschaftlichen und technischen Folien ermöglicht. Die Fähigkeit analysiert Folien auf inhaltliche Korrektheit, logische Konsistenz und visuelle Klarheit, wobei sie sich auf sachliche Genauigkeit und wissenschaftliche Strenge konzentriert. Sie ist besonders nützlich für Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Präsentationen für Konferenzen, Vorlesungen oder technische Berichte erstellen, und stellt sicher, dass die Folien hohen Standards entsprechen, bevor sie präsentiert werden. Basierend auf der SKILL.md-Dokumentation verwendet die Fähigkeit ein strukturiertes Bewertungssystem, das formale Anforderungen wie Schriftgrößen, Bildauflösungen und Datenvisualisierungsregeln überprüft und gleichzeitig eine natürliche Sprachüberprüfung von Erklärungen und Argumenten durchführt. Sie unterstützt die Integration mit gängigen Rendering-Plattformen und Dateiformaten (z. B. PDF, HTML, LaTeX) und gibt detailliertes Feedback mit Verbesserungsvorschlägen. Der Workflow umfasst das Extrahieren von Folieninhalten, das Anwenden einer Reihe von Bewertungskriterien und das Erstellen eines zusammenfassenden Berichts mit bewerteten Punkten und umsetzbaren Empfehlungen.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht slides_review?

Eine strikte, evidenzbasierte Codex-Fähigkeit zur Überprüfung gerenderter wissenschaftlicher und technischer Folien.

Überblick

Diese Fähigkeit bietet eine automatisierte, strenge Qualitätskontrolle für wissenschaftliche und technische Präsentationsfolien. Sie analysiert gerenderte Folien (z. B. PDF, HTML, LaTeX) auf inhaltliche Genauigkeit, logische Konsistenz, visuelle Klarheit und Einhaltung formaler Standards.

Hauptfunktionen

  • Inhaltsprüfung: Überprüfung auf sachliche Fehler, logische Lücken und unvollständige Argumente.
  • Formatierungsanalyse: Bewertung von Schriftgrößen, Lesbarkeit, Farbkontrasten und Layout-Konsistenz.
  • Datenvisualisierungs-Prüfung: Sicherstellung korrekter Achsenbeschriftungen, Einheiten, Legenden und Quellenangaben in Diagrammen.
  • Evidenzbewertung: Validierung von Zitaten, Referenzen und Datenquellen auf Richtigkeit und Relevanz.
  • Feedback-Generierung: Erstellung eines detaillierten Bewertungsberichts mit spezifischen Verbesserungsvorschlägen.

Verwendung

Die Fähigkeit kann über CLI oder innerhalb der Codex-Umgebung aufgerufen werden:

codex review slides --file ./presentation.pdf
codex review slides --dir ./slides_output/

Integrierte Bewertungskriterien

  1. Formale Korrektheit (z. B. Foliennummern, konsistente Formatierung)
  2. Inhaltliche Genauigkeit (z. B. korrekte Gleichungen, Einheiten)
  3. Visuelle Qualität (z. B. Bildauflösung, Diagrammlesbarkeit)
  4. Wissenschaftliche Strenge (z. B. vollständige Referenzen, klare Methodik)

Beispiel-Ausgabe

# Folienprüfbericht

## Folie 1: Einleitung
- ✅ Inhalt: Gute Problemstellung
- ⚠ Formatierung: Schriftgröße zu klein (empfohlen: mind. 24pt)
- ✅ Diagramm: Achsen korrekt beschriftet

## Folie 2: Methodik
- ❌ Inhalt: Fehlende Quellenangabe für Gleichung
- ⚠ Formatierung: Farbkontrast unzureichend

Plattformunterstützung

Getestet mit Codex, Claude Code und anderen KI-Coding-Assistenten, die SKILL.md-konforme Fähigkeiten unterstützen. Die Ausgabe erfolgt als strukturiertes Markdown-Dokument oder als JSON für die programmatische Verarbeitung.

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