PPT生成标准教案:把 PPT 课件自动填进标准 Word 教案模板

前言

做教学管理的人常遇到这类需求:学校给了一份固定格式的 Word 教案模板(比如 2026 秋那版,42 行 × 5 列的单表格),老师手头只有 PPT 课件,要按课程把每一行填成一份能直接打印交上去的教案。手工复制粘贴、逐格调整行高,一份教案往往要一两个小时,还容易漏字段、格式跑偏。

已有的做法一般是把 PPT 文字复制到 Word 再手动排版,或者写一段通用脚本试图解析 PPT。前者耗时,后者的模板一旦换成学校的那一份就对不上。下面介绍的这个 Skill 把「从 PPT 读内容」和「填进 Word 模板」拆成两步,模板原样复用,缺失字段按规则兜底。

这是什么

PPT生成标准教案(坐标 @user_2171339d/ppt-to-word-lesson),发布者 user_2171339d,版本 1.2.2,来源 community,在 SkillHub 上归在 office-efficiency 分类。它的目标是标准化地制作 Word 教案:用户提供标准 Word 模板和 PPT 课件,输出一份填充好的 .docx。

核心功能

Skill 采用「提取 → 生成 → 回填」三步流程。

1、extract 子命令:读取用户的 PPT,提取文本,并对图片做 OCR,把文字内容导出成 JSON。

2、Agent 生成:接入的 LLM 读取这份 JSON,按填充标准逐字段生成教案文案,写成 knowledge.json。这一步是由 Agent 完成的,脚本本身不调用任何模型。

3、fill 子命令:把 knowledge.json 回填进 Word 模板,输出最终的 .docx。

脚本本身零 LLM、零 API Key、零 HTTP 请求。标签 requires_api_key=false,也就是说脚本运行不依赖密钥,只有 Agent 生成文案那一步需要模型。

支撑这套流程的还有三点设计。

一是课程配置化话术,放在 profiles/ 目录下,同一套流程可以服务多门课程,不同课程的固定说法不用改脚本。

二是缺失字段规则兜底,PPT 里没提到的字段按既定规则处理,不会因为缺一项就中断或输出空白格。

三是表格行高自适应。教案模板是 42 行 × 5 列的单表格,当某一格文字较长时,该行会自动增高,内容不会被裁掉或隐藏。

安装与启用

已抓取资料中没有给出该 Skill 的安装命令或目录路径,SkillHub 页面(https://www.skillhub.cn/skills/user_2171339d/ppt-to-word-lesson )当前也无法抓取,因此安装方式请到官方地址查看,不要照抄别处的猜测命令。

启用方式上,这个 Skill 的触发词包括:做教案、生成教案、Word教案、教案模板、根据PPT做教案。用这些说法提出需求时应当能唤起它,而不用显式调用某个命令。

典型用法

按官方描述的三步走,可复现的流程如下。

1、准备两份材料:标准 Word 教案模板(42 行 × 5 列单表格结构)和 PPT 课件。

2、运行 extract 子命令,对 PPT 做文本与图片 OCR 提取,得到 JSON。

3、Agent 基于这份 JSON 按填充标准逐字段生成教案文案,产出 knowledge.json。

4、运行 fill 子命令,把 knowledge.json 回填进 Word 模板,输出最终的 .docx。

中间产物 knowledge.json 是可以检查的:如果某门课的文案不对,可以在这一步调整,再重新 fill,不必重跑 extract。

适用场景与注意

适合的场景是:有固定 Word 教案模板、同时有 PPT 课件、需要批量或反复产出教案的人,尤其是模板格式固定的学校教学场景。课程之间的固定话术用 profiles/ 配置区分,多门课复用同一套流程。

需要注意三点。

一是 PPT 是输入,不是模板。最终排版仍然由那份标准 Word 模板决定,PPT 的版式不参与输出。

二是 OCR 的质量会影响提取结果。图片型、扫描型的 PPT 页面依赖 OCR,识别不准会让后续生成的文案跟着出错。

三是 Skill 页面显示评分 100000、下载 2697、安装 0,下载量还不大,实际效果建议先用一门课的完整流程验证一遍再批量使用。

结尾

这个 Skill 的价值在于把「读 PPT」和「填 Word」拆开,模板保持原样,脚本不带模型依赖,生成质量由 Agent 那一步控制,中间产物可审可改。如果手上正好有标准教案模板和一堆 PPT,值得按上面的三步跑一次看看效果。

官方地址:https://api.skillhub.cn/user_2171339d/ppt-to-word-lesson

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Xiaoye