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DingPhys/slides_review

レンダリングされた科学・技術スライドを厳格かつエビデンスベースでレビューするためのCodexスキルです。

slides_review とは?

このスキルは、レンダリングされた科学・技術スライドのレビューを厳格かつエビデンスベースで行うために設計されたCodexスキルです。プレゼンテーションの内容、構造、視覚表現、科学的正確性を評価し、改善点を明確に指摘します。主にCodexプラットフォーム上で動作し、ユーザーが提供するスライド画像や説明文を分析して、フォントサイズ、配色、図表の整合性、データの出典、論理の流れなど多岐にわたる観点からフィードバックを生成します。AIエージェントとしての役割を持つこのスキルは、研究者やエンジニアがスライドを公開・発表する前に品質を高めることを目的としており、客観的で再現性のあるレビューを提供します。SKILL.mdに基づき、レビューは構成、コンテンツ、ビジュアルデザイン、科学的妥当性の4つの軸で体系的に行われます。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add DingPhys/slides_review

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ドキュメント

slides_review は何をしますか?

レンダリングされた科学・技術スライドを厳格かつエビデンスベースでレビューするためのCodexスキルです。

概要

このスキルは、科学・技術プレゼンテーションのスライドを体系的にレビューします。客観的で再現性のあるフィードバックを提供し、発表資料の品質向上を支援します。

使用方法

  1. コード環境にスキルをロードします。
  2. レビュー対象のスライド画像または説明文を提供します。
  3. スキルが自動的に分析を実行し、改善点を提示します。

レビュー基準

  • 構成: スライドの論理的な流れと情報階層
  • コンテンツ: メッセージの明確さと関連性
  • ビジュアルデザイン: フォント、配色、図表の可読性
  • 科学的妥当性: データの正確性と出典の明示

プラットフォーム

このスキルはCodex上で動作するよう設計されています。

注意事項

  • レビュー結果は提案であり、最終的な判断はユーザーが行ってください。
  • スライドの著作権や機密情報には十分注意してください。
  • フィードバックの正確性は提供された情報に依存します。

貢献

改善提案やバグ報告は、リポジトリのIssueで受け付けています。

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