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Paper PPT

このスキルは、公開された学術論文を、ユーザーが指定した言語での口頭発表用のコンパクトで視覚的なPPTに変換します。言語や分野に依存せず、あらゆる言語（書き言葉・話し言葉）と、ロボティクス、具現化AI、機械学習、コンピュータビジョン、NLP、システム、その他の実証研究論文に使用できます。手法や評価指標の説明は、論文に合わせて調整し、分野固有の用語を強制しないようにします。

絶対的な出力ルール

• 可能な限り最終的な公開版PDFを優先し、発表会場、DOI、バージョン、ページ・図・表の参照情報を記録します。ユーザーがプレプリントを避けるよう求めた場合、 proceedings やジャーナルのPDFが存在する場合はarXiv版のみを使用しないでください。
• 論文のオリジナルの図や表が利用可能な場合は、必ずそれらを使用します。PDFから図や表の領域のみを切り抜きます。利用可能なオリジナルを手書きの模式図に置き換えないでください。編集による再描画は、論文が図として提供していない関係性についてのみ許可され、その場合は「このプレゼンテーションのために再描画」とラベル付けする必要があります。
• 画像の切り抜き内に、周囲の本文、隣のカラム、無関係なキャプションを配置しないでください。切り抜きマニフェストには、元のPDFのハッシュ、ページ、座標、意味を記録します。
• assets/template-spec.md の軽量テンプレート仕様と、視覚的な参考資料として references/style-guide.md を使用します。スライドキャンバスは16：9、薄い灰色の背景、暗いネイビーの見出し、控えめな青色のアクセント、長方形の情報ブロックを使用し、装飾的な視覚的乱雑さを避けます。テンプレートはスタイルの参考であり、科学的な内容の制限ではありません。
• 要求された言語とスクリプトをサポートするフォントを選択します。Microsoft YaHeiは中国語のデッキのデフォルトのままです。他のスクリプトの場合は、不完全なグリフのボックスが表示されないように、完全なグリフカバレッジを持つインストール済みフォントを選択します。論文タイトルは最初のスライドの左上に目立つように配置し、必要に応じてその下に要求された言語でサブタイトルまたは翻訳を配置します。
• すべてのスライドには、要求された言語または言語の混合で流暢なスピーカーノートを追加します。ノートでは、数値を解釈する前に図が表すストーリーを説明します。構造を内容で説明できる場合は、「左」、「右」、「2番目の図」などの位置を示す表現は避けます。
• テキストや画像がスライドの境界を越えてはなりません。表は読みやすく保ち、完全な表を読めないサムネイルに縮小しないでください。

デフォルトの4スライド構成

ユーザーが別のページ数を要求しない限り、この構成を使用します。

1. 問題と研究課題 — 論文の完全なタイトル、具体的な失敗例または研究ギャップ、従来のシステムが欠いている点、論文の中心的な問いまたは貢献。
2. 手法とトレーニング/推論モジュール — 1つのオリジナルのフレームワーク図、入力 → 変換 → 決定 → 出力またはフィードバック、手法を理解するために必要な数式やラベル、学習が伴う場合のトレーニング手順。
3. 実験設定と主要な結果 — オリジナルのデータセット、シーン、またはセットアップ図と、オリジナルの結果表またはチャート。ベースライン、データ分割または実行回数、評価指標、分母、各指標の意味に名前を付けます。
4. メカニズムの証拠、アブレーション、限界 — オリジナルの定性的比較またはアブレーションの図と表。結果を主張されたメカニズムに結び付け、次に限界と研究方向を述べます。

3ページの要求の場合は、ページ1と4を統合します。6ページまたは9ページの場合は、同じナラティブの順序を維持しながら各モジュールを拡張します。

言語選択

このスキルによって言語が固定されることはありません。1つの言語、複数の言語、翻訳、またはバイリンガル出力の明示的なユーザーリクエストに従います。言語が指定されていない場合は、ユーザーの最新のリクエストの言語を使用します。リクエストが真に曖昧な場合は、ドラフト作成前に一度確認します。技術名、数式、変数名、引用された論文テキストは、忠実性を高める場合にそのまま保持しますが、周囲の内容は選択された言語で説明します。同じ言語選択を見出し、図、キャプション、代替テキスト、表、スピーカーノートに適用します。

作業手順

1. 論文の同一性を確認し、完全な公開版PDFを入手します。要旨、はじめに、概要図、手法、トレーニングまたはデータ構築、実験、キャプション、表、アブレーション、結論を読みます。要旨から欠落している数値を推測しないでください。
2. オリジナルの図と表を scripts/extract_original_figures.py または references/figure-extraction.md のPyMuPDFレシピを使用して抽出します。3～5倍のレンダリングスケールを使用し、切り抜きテキストを確認し、assets/original-figures-manifest.json に書き込みます。
3. 証拠からスライドストーリーをドラフトします：問題 → メカニズム → 実験 → メカニズムの証拠と限界。主張は論文の実際の評価範囲よりも狭く保ちます。
4. リファレンステンプレートまたは同等の python-pptx スクリプトを使用してデッキを構築します。references/style-guide.md を間隔、色、タイプスケール、フォントカバレッジ、安全な画像配置に使用します。
5. references/notes-template.md からスピーカーノートを追加します。すべての主要な評価指標について、高い方が良いのか低い方が良いのか、分母は何かを含む短い解釈を含めます。
6. 最終的なPPTXに対して scripts/validate_ppt.py と unzip -t を実行します。LibreOfficeレンダリングが利用可能な場合は、PDFまたはPNGをエクスポートし、すべてのスライドを視覚的に検査します。レンダリングがランタイムによってブロックされている場合は、構造チェックのみが完了したことを報告し、視覚的なQAが合格したとは主張しません。

証拠の規律

スライドテキストとノートの両方で以下を区別します：

• 論文の記述: 著者が定義または主張する内容。
• 観測された結果: 実際に報告された数値、表、曲線、または定性的な結果。
• プレゼンテーションの解釈: その証拠によってサポートされる、より狭い解釈。

シミュレーションの評価指標を、一般的な実世界での保証に変えないでください。結果がシミュレーション、実ロボット、ゼロショット転送、アブレーション、またはシステム全体の比較のいずれであるかを明記します。

サポートリソース

• デッキレイアウトを作成または変更する際は references/style-guide.md を読んでください。
• 公開されたPDFを切り抜く必要がある場合は references/figure-extraction.md を読んでください。
• スピーカーノートを書く前に references/notes-template.md を読んでください。
• 再現可能な切り抜きには scripts/extract_original_figures.py を、構造チェックには scripts/validate_ppt.py を使用します。
• assets/template-spec.md は軽量な視覚的参考資料であり、論文の証拠のソースではありません。