
humantonylee/future-slide
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分散型スライド生成のワークフロー デザインを抽出し、デッキを計画し、一貫性のあるレンダリングします.
概要
洗練された4段階のスライド・ジェネレーションのワークフローに: このバンドルは、gpt-tasteが味-skillリポジトリに存在する理由の後に意図的にモデル化されます:より多くの装飾を追加するにはではなく、より強力なアンチデフォルトルール、および必須の事前フライト構造を追加するために、GPT-classモデルはステップをスキップしたり、一般的な出力に崩壊しません。 単一のプロンプトは、予測可能な方法で失敗します。 - それはテーマが抽出される前にスライドを書き始めます - それはデッキ戦略で設計分析を混合します - それは実質の物語アークなしでページプロンプトを生成します - それはボディスライドを渡るレイアウトの一貫性を失います - それはスライドの設計システムではなく参照のイメージの目に見えるテキストにoverfits - それはプロンプトを記述した後止まり、実際に数えられたスライドの出力をレンダリングしません そのため、このバンドルは責任を分離します。 - → 再利用可能なデザインを抽出します.
概要(AI 翻訳)
お問い合わせ
ナビゲーション:ワークフロー | 強化されたスライド | 事例 | インストール | ライセンス
回転のための再使用可能なスキルバンドル:
1。 参照スライドイメージ 2.ユーザ認証ファイル 3。ユーザープロンプト/デッキリクエスト
洗練された4段階のスライド・ジェネレーションのワークフローに:
1.参照スライドイメージから[DESIGN.mdを抽出する
2.JSONで説得力のあるスライドプランを構築する
3。JSONのWriteページごとのスライドプロンプト
4。プロンプトJSONから順次ページイメージを生成する
このバンドルは、reason gpt-taste が [taste-skill] に存在した後、意図的にモデル化されます。 より多くの装飾を追加するのではなく、** stricter の執行**、より強力なデフォルトルール、および必須の事前フライト構造を追加するため、GPT クラスモデルは、手順をスキップしたり、一般的な出力に崩壊しません。
これが4つのスキルに分割される理由
単一のプロンプトは、予測可能な方法で失敗します。
- テーマが抽出される前にスライドを書き始めます
- デッキ戦略で設計分析をミックス
- それは実質の物語的なアークなしでページのプロンプトを生成します
- それはボディ スライドを渡るレイアウトの一貫性を失います
- スライドの代わりに参照画像の可視テキストにオーバーフィットデザインシステム
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Future Slide Skill
Navigation: Workflow | Tightened Slide | Examples | Install | License
A reusable skill bundle for turning:
- a reference slide image
- user-provided files
- a user prompt / deck request
into a disciplined four-stage slide-generation workflow:
- Extract
DESIGN.mdfrom the reference slide image - Build a persuasive slide plan in JSON
- Write page-by-page slide prompts in JSON
- Generate page images sequentially from the prompt JSON
This bundle is intentionally modeled after the reason gpt-taste exists in the taste-skill repo: not to add more decoration, but to add stricter enforcement, stronger anti-default rules, and mandatory pre-flight structure so GPT-class models do not skip steps or collapse into generic output.
Why this is split into 4 skills
A single prompt often fails in predictable ways:
- it starts writing slides before the theme is extracted
- it mixes design analysis with deck strategy
- it produces page prompts without a real narrative arc
- it loses layout consistency across body slides
- it overfits to the visible text in the reference image instead of the slide design system
- it stops after writing prompts and never actually renders numbered slide outputs
So this bundle separates responsibilities:
slide-design→ extract a reusableDESIGN.mdgpt-image-slide-plan→ decide deck logic, ordering, and persuasiongpt-image-slide-prompt→ convert that plan into detailed page promptsgpt-image-slide-render→ generate slide images sequentially and save them with page-number filenames
New command families
Use the newer command families when you want to choose the output mode explicitly.
GPT image slide commands
$gpt-image-slide→ run the full image workflow: design → plan → prompt → render$slide-design→ only createDESIGN.md$gpt-image-slide-plan→ only createslide_plan.json$gpt-image-slide-prompt→ only createslide_prompts.json$gpt-image-slide-render→ only renderpage_1.png ... page_N.png
HTML slide commands
$html-slide→ run the full HTML workflow: design → plan → prompt → render$slide-design→ only create browser-implementableDESIGN.md$html-slide-plan→ only createslide_plan.json$html-slide-prompt→ only createhtml_slide_prompts.json$html-slide-render→ only build the HTML slide deck
Tightened Slide command
推奨ツール
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インストール
npx skillfish add humantonylee/future-slide