前言¶

存量課件最常見的問題是文字密集：整頁整頁的條款、公式、敘述，投影出來沒人看得清。想改造，傳統做法是人工逐頁重排、重畫，一門課幾十章，成本高到做不動。下面介紹的這個 Skill 想解決這個問題：輸入一份舊課件，基本全自動化地產出一份「AI 配圖版精簡課件 + 講課提詞卡」，圖片上只留關鍵詞，硬信息放進提詞卡口頭講授。

這是什麼¶

課件視覺提升改造（座標 @user_e3197efb/ppt-courseware-visual-enhancement）是一個面向課件的視覺化改造流水線，由社區作者 user_e3197efb 發佈在 SkillHub，版本 2.0.11，分類 education。它針對的痛點是：文字密集或文字稀少的課件都缺少視覺化，人工改造工作量大且風格不統一。它藉助 Image 2.0、即夢AI、ChatGPT、豆包等主流文生圖工具，按課件領域提供視覺風格方案，把改造流程串成一條可以批量跑的流水線。據官方資料，單章 75 頁課件可壓縮到 35 頁（官方自稱實戰驗證）。

核心功能¶

整個流程分六步，每一步職責單一，可以單獨取用：

1、文字圖片分離：WMF 矢量圖自動轉換，OCR 識別文字，AI 邏輯校對後合併回寫。
2、可選知識庫覈實（僅見於技能線索說明，官方簡介未列出）：對照用戶自備的知識庫——技能本身不帶默認知識庫，由用戶提供自己的 ima 知識庫名稱或 kb_id——或官方原文，逐頁修正錯誤參數、補齊條款號與法規沿革，硬數據以官方原文爲準。
3、AI 知識歸納重構 + 視覺風格選擇：AI 對內容進行歸納優化重組，按課件領域推薦 2-3 套視覺風格方案供用戶挑選。
4、逐頁文生圖提示詞：按新結構爲每一頁生成配圖提示詞，多工具通用，中文直出。
5、AI 眼鏡講課提詞卡：圖片上只留關鍵詞，硬信息寫進提詞卡，配合 AI 眼鏡口頭講授。
6、生成圖片自動合成新版 pptx：文生圖產出的圖片自動拼回新版課件文件。

官方簡介列出的是五步（不含第 2 步），兩者覈對後如實說明：知識庫覈實爲可選環節，取決於用戶是否提供自備知識庫。

安裝與啓用¶

官方資料未提供安裝命令、目錄或配置文件字段，只標註了標籤 requires_api_key=false，即不要求配置 API Key。獲取和使用方式爲 SkillHub 官方地址：

https://api.skillhub.cn/user_e3197efb/ppt-courseware-visual-enhancement

Cursor / Codex CLI / Claude Code 各自的安裝命令在官方資料中均未給出，本文不做猜測。

典型用法¶

官方資料給出的觸發方式是：當用戶提出課件拆分、文字圖片分離、歸納精簡、視覺重構、選擇課件風格、生成配圖提示詞、講課提詞卡、圖片合成 pptx 等改造要求時，使用該 Skill。一條典型的執行鏈如下：

1、先做文字圖片分離，把課件中的 WMF 矢量圖轉換爲可用圖片，OCR 識別文字內容，AI 校對邏輯後合併回寫。
2、若用戶提供了 ima 知識庫名稱或 kb_id，則逐頁對照知識庫修正參數與條款號；沒有知識庫則跳過此步。
3、AI 歸納重構內容，按領域給出 2-3 套視覺風格方案，由用戶挑選一套。
4、按選定風格爲每一頁生成文生圖提示詞，交給 Image 2.0、即夢AI、ChatGPT、豆包等工具出圖。
5、生成講課提詞卡，圖片上只保留關鍵詞。
6、最後把生成的圖片自動合成爲新版 pptx。

經過上面的步驟，輸出的是精簡後的配圖課件和配套的口頭講授提綱，而不是另寫一份教案。

適用場景與注意¶

適合任何課程：法規、理工、文史等均可，並支持整門課程按章節批量處理。使用時注意幾點：

• 文生圖環節依賴外部工具（Image 2.0、即夢AI、ChatGPT、豆包等），相應賬號和額度需要用戶自行準備，Skill 本身不提供。
• 知識庫覈實依賴用戶提供自己的 ima 知識庫名稱或 kb_id；不提供時該步驟無法執行。
• 「單章 75 頁 → 35 頁」是官方資料中的實戰驗證數據，實際壓縮比例取決於原課件的文字密度和知識庫覈實範圍。
• 該 Skill 爲社區來源（source: community），使用前建議先在單章上驗證效果再批量鋪開。

結尾¶

這個 Skill 的價值在於把課件改造從手工活變成可批量執行的流水線：文字圖片分離、歸納重構、配圖提示詞、提詞卡、合成 pptx 一次走完，圖片上只留關鍵詞，硬信息進提詞卡口頭講，知識不丟失。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_e3197efb/ppt-courseware-visual-enhancement