科研幻灯片制作 是做什么的？
概述
科研演示是传播研究成果、分享发现以及与学术和专业受众交流的关键媒介。本技能为创建有效的科研演示提供全面指导，涵盖结构、内容开发、视觉设计及演讲准备。
核心关注点：针对会议、研讨会、答辩及专业演讲的口头演示。
关键设计理念：科研演示应具有视觉吸引力和研究支撑。务必避免枯燥、文字密集的幻灯片。优秀的科研演示应结合：
- 引人入胜的视觉效果：高质量的图表、图片、图示（而非仅仅罗列要点）
- 研究背景：通过研究检索获得恰当的引用，以建立可信度
- 最简文字：要点仅作为提示，由您口头阐述解释
- 专业设计：现代配色方案、强烈的视觉层级、充足的留白
- 故事驱动：清晰的叙事弧线，而非简单的数据堆砌
请记住：枯燥的演示 = 被遗忘的科学。在通过恰当引用保持科学严谨性的同时，让您的幻灯片在视觉上令人难忘。
何时使用本技能
本技能适用于以下场景：
- 准备会议演示（5-20分钟）
- 开发学术研讨会（45-60分钟）
- 创建论文或毕业论文答辩演示
- 设计基金申请演讲
- 准备期刊俱乐部演示
- 在机构或公司进行科研报告
- 关于科学主题的教学或指导演讲
使用 Nano Banana Pro 生成幻灯片
本技能利用 Nano Banana Pro AI 自动生成令人惊艳的演示幻灯片。
根据输出格式，有两种工作流程：
默认工作流程：PDF 幻灯片（推荐）
使用 Nano Banana Pro 将每张幻灯片生成为完整的图像，然后合并为 PDF。这将产生最令人惊艳的视觉效果。
工作原理：
- 规划演示文稿：为每张幻灯片制定详细计划（标题、关键点、视觉元素）
- 生成幻灯片：为每张幻灯片调用 Nano Banana Pro 创建完整的幻灯片图像
- 合并为 PDF：将所有幻灯片图像组装成单个 PDF 演示文稿
步骤 1：规划每张幻灯片
在生成之前，为您的演示文稿制定详细计划：
# 演示文稿计划：机器学习简介
## 幻灯片 1：标题幻灯片
- 标题：“机器学习：从理论到实践”
- 副标题：“AI 大会 2025”
- 演讲者：Jane Smith 博士，XYZ 大学
- 视觉效果：现代抽象神经网络背景
## 幻灯片 2：引言
- 标题：“为什么机器学习很重要”
- 关键点：行业采用、突破性应用、未来潜力
- 视觉效果：展示不同 ML 应用（医疗保健、金融、机器人）的图标
## 幻灯片 3：核心概念
- 标题：“三种学习类型”
- 内容：监督学习、无监督学习、强化学习
- 视觉效果：显示每种类型及示例的三部分图示
... （继续所有幻灯片）
步骤 2：生成每张幻灯片
使用 generate_slide_image.py 脚本创建每张幻灯片。
关键：格式一致性协议
为确保演示文稿中所有幻灯片格式统一：
-
在演示文稿开始时定义格式目标，并将其包含在每次提示中：
- 配色方案（例如，“深蓝色背景，白色文字，金色点缀”）
- 字体样式（例如，“粗体无衬线标题，清晰正文”）
- 视觉风格（例如，“极简、专业、企业美感”）
- 布局方法（例如，“充足的留白，左对齐内容”）
-
生成后续幻灯片时，始终使用
--attach附加上一张幻灯片：- 这允许 Nano Banana Pro 查看并匹配现有样式
- 在整个演示文稿中创建视觉连续性
- 确保颜色、字体和设计语言的一致性
-
默认作者为“K-Dense”，除非指定了其他名称
-
对于引用研究的幻灯片，直接将引用包含在提示中：
- 在提示文本中添加引用，使它们显示在生成的幻灯片上
- 使用格式：“包含引用：(Author et al., 2023)” 或 “显示参考文献：Author et al., 2023”
- 对于多个引用，在提示中全部列出
- 引用应以小字出现在幻灯片底部或相关内容附近
-
为结果幻灯片附加现有图表/数据（对于数据驱动的演示至关重要）：
- 创建关于结果的幻灯片时，务必检查工作目录、用户提供的输入文件或目录中是否已存在相关的图表（例如
figures/、results/、plots/、images/） - 使用
--attach包含这些图表，以便 Nano Banana Pro 将它们整合 - 在提示中描述您想要的内容：“创建一张幻灯片，展示附加的结果图表，并突出关键发现”
- 生成结果幻灯片之前：列出工作目录中的文件以查找相关图表
- 可附加多个图表：
--attach fig1.png --attach fig2.png
- 创建关于结果的幻灯片时，务必检查工作目录、用户提供的输入文件或目录中是否已存在相关的图表（例如
结合格式一致性、引用和图表附件的示例：
# 标题幻灯片（第一张幻灯片 - 建立风格）
python scripts/generate_slide_image.py "标题幻灯片：'机器学习：从理论到实践'。副标题：'AI 大会 2025'。演讲者：K-Dense。格式目标：深蓝色背景 (#1a237e)，白色文字，金色点缀 (#ffc107)，极简设计，无衬线字体，宽松边距，无装饰元素。" -o slides/01_title.png
# 内容幻灯片（带引用）（附加上一张幻灯片以保证一致性）
python scripts/generate_slide_image.py "演示文稿幻灯片标题为'为什么机器学习很重要'。三个带简单图标的关键点：1) 行业采用，2) 突破性应用，3) 未来潜力。引用：在底部用小字包含：(LeCun 等人，2015；Goodfellow 等人，2016)。格式目标：匹配附加幻灯片的风格 - 深蓝色背景，白色文字，金色点缀，极简专业设计，无视觉杂乱。" -o slides/02_intro.png --attach slides/01_title.png
# 背景幻灯片（带多个引用）
python scripts/generate_slide_image.py "演示文稿幻灯片标题为'深度学习革命'。关键里程碑：ImageNet 突破 (2012)，Transformer 架构 (2017)，GPT 模型 (2018至今)。引用：在底部显示参考文献：(Krizhevsky 等人，2012；Vaswani 等人，2017；Brown 等人，2020)。格式目标：精确匹配附加幻灯片的风格 - 相同的颜色、字体、极简设计。" -o slides/03_background.png --attach slides/02_intro.png
# 结果幻灯片 - 附加工作目录中的实际数据图表
# 首先，检查存在哪些图表：ls figures/ 或 ls results/
python scripts/generate_slide_image.py "演示文稿幻灯片标题为'模型性能结果'。创建一张幻灯片，展示附加的准确率图表。需要突出的关键发现：1) 达到 95% 准确率，2) 比基线高出 12%，3) 在测试集上表现一致。引用：在底部包含：(我们的结果，2025)。格式目标：精确匹配附加幻灯片的风格。" -o slides/04_results.png --attach slides/03_background.png --attach figures/accuracy_chart.png
# 结果幻灯片 - 多图表比较
python scripts/generate_slide_image.py "演示文稿幻灯片标题为'改进前后对比'。使用附加的两个图表创建并排比较幻灯片。左侧：基线结果，右侧：我们改进后的结果。添加简短标签解释改进。格式目标：精确匹配附加幻灯片的风格。" -o slides/05_comparison.png --attach slides/04_results.png --attach figures/baseline.png --attach figures/improved.png
# 方法幻灯片 - 附加现有图表
python scripts/generate_slide_image.py "演示文稿幻灯片标题为'系统架构'。呈现附加的架构图，并附带简短的解释性要点：1) 输入处理，2) 模型推理，3) 输出生成。格式目标：精确匹配附加幻灯片的风格。" -o slides/06_architecture.png --attach slides/05_comparison.png --attach diagrams/system_architecture.png
重要提示：在创建结果幻灯片之前，始终：
- 列出工作目录中的文件：
ls -la figures/或ls -la results/ - 检查用户提供的目录中是否存在相关图表
- 附加应在幻灯片上显示的所有相关图表
- 描述 Nano Banana Pro 应如何整合附加的图表
提示模板：
在每次提示中包含以下元素（根据需要自定义）：
[幻灯片内容描述]
引用：在底部包含：(Author1 等人，年；Author2 等人，年)
格式目标：[背景颜色]、[文字颜色]、[点缀颜色]、极简专业设计、无装饰元素、与附加幻灯片风格一致。
步骤 3：合并为 PDF
# 将所有幻灯片合并为一个 PDF 演示文稿
python scripts/slides_to_pdf.py slides/*.png -o presentation.pdf
PPT 工作流程：使用生成的视觉效果创建 PowerPoint
在创建 PowerPoint 演示文稿时，使用 Nano Banana Pro 为每张幻灯片生成图像和图表，然后使用 PPTX 技能单独添加文字。
工作原理：
- 规划演示文稿：为每张幻灯片制定内容计划
- 生成视觉效果：使用带有
--visual-only标志的 Nano Banana Pro 为幻灯片创建图像 - 构建 PPTX：使用 PPTX 技能（PptxGenJS 或基于模板的）创建包含生成的视觉效果和单独文字的幻灯片
步骤 1：为每张幻灯片生成视觉效果
# 为引言幻灯片生成图表
python scripts/generate_slide_image.py "展示机器学习应用的专业插图：医疗诊断、金融分析、自动驾驶汽车和机器人。现代扁平设计，白色背景上带有彩色图标。" -o figures/ml_applications.png --visual-only
# 为方法幻灯片生成图表
python scripts/generate_slide_image.py "神经网络架构图，显示输入层、三个隐藏层和输出层。干净的技术风格，带有节点连接。蓝色和灰色配色方案。" -o figures/neural_network.png --visual-only
# 为结果生成概念图
python scripts/generate_slide_image.py "前后对比展示改进：左侧显示杂乱数据，右侧显示组织有序的洞察。箭头连接它们。专业商务风格。" -o figures/results_visual.png --visual-only
步骤 2：使用 PPTX 技能构建 PowerPoint
使用 PPTX 技能的 PptxGenJS 工作流程创建幻灯片，其中包含：
- 步骤 1 中生成的图像
- 单独添加的标题和正文
- 专业的布局和格式
有关完整的 PPTX 创建文档，请参阅 skills/pptx/SKILL.md。
使用科学示意图进行视觉增强
除了幻灯片生成，对于技术性图表，还可以使用 scientific-schematics 技能：
何时使用 scientific-schematics 替代：
- 复杂技术图表（电路图、化学结构）
- 用于论文的高质量图表（更高的质量门槛）
- 需要科学准确性审查的图表
如何生成示意图：
python scripts/generate_schematic.py "您的图表描述" -o figures/output.png
关于创建示意图的详细指导，请参阅 scientific-schematics 技能文档。
核心能力
演示文稿结构与组织、幻灯片设计原则、用于幻灯片的数据可视化、演讲特定指导、实现选项（Beamer / PowerPoint / 生成的 PDF）、视觉审查与迭代、时间安排与节奏以及验证，均记录在 references/slide_capabilities.md 中。
分阶段开发流程——规划、设计与创建、内容开发、视觉验证、练习与完善以及最终准备——记录在 references/presentation_workflow.md 中。
针对全幻灯片和仅视觉效果生成的提示编写指导，记录在 references/prompt_writing.md 中。每个捆绑脚本的参数和选项，记录在 references/script_reference.md 中。最常导致演讲失败的错误清单，记录在 references/common_pitfalls.md 中。
与其他技能的集成
科研文献查找（对科研演示至关重要）：
- 背景开发：搜索文献以构建引言背景
- 引用收集：查找要在演讲中引用的关键论文
- 差距识别：识别未知领域以激发研究动机
- 先前工作比较：查找用于比较您结果的论文
- 支持性证据：定位支持您解释的文献
- 问题准备：查找可能影响问答环节回答的论文
- 在开发任何科研演示时，务必使用 research-lookup 以确保合适的背景和引用
科研写作：
- 将论文内容转换为演示格式
- 提取关键发现并简化
- 使用相同图表（但为幻灯片重新设计）
- 保持一致的术语
PPTX 技能：
- 用于创建和编辑 PowerPoint
- 利用脚本进行模板工作流
- 使用缩略图生成进行验证
- 参考 PPTX 技能的
SKILL.md以进行程序化创建
数据可视化：
- 使用研究结果数据生成图表
- 创建高质量、可发表的图表
- 导出为 Power Point 友好格式
LaTeX / Beamer：
- 对于 Beamer 用户，提供模板和结构指导
- 讨论 LaTeX 样式以创建演示文稿大会幻灯片
最佳实践
- 从规划开始：在创建任何幻灯片之前概述您的故事线
- 设计每个元素：每张幻灯片应有一个明确的目标
- 可视化：尽可能用图表和图像替代文字
- 引用一切：使用研究查找来适当引用主张
- 迭代：创建、审查、改进
- 计时：练习您的计时，并围绕它调整幻灯片数量
- 备选方案：准备不依赖幻灯片的开场/结尾
常见陷阱
- 过多文字：幻灯片是视觉辅助，不是讲稿
- 过多动画：分散注意力，可能导致技术问题
- 不匹配的引用：始终使用研究查找来验证
- 不匹配的格式：在开始之前建立样式指南
- 忘记观众：根据背景和兴趣调整内容
- 超出时间限制：练习并计时
- 数据可视化差：图表应清晰且易于理解
参考文献
本技能使用外部文档和脚本来提供完整功能。详见各个参考文献文件。