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edu-ai-builders/visual-cognition-slides

数据科学与机器学习
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两者都输出 HTML slides。但出发点不同:这个 skill 的每一个决策——叙事结构选什么、每张 slide 用什么布局、用什么动画——都来自一个问题:

概览

两者都输出 HTML slides。但出发点不同:这个 skill 的每一个决策——叙事结构选什么、每张 slide 用什么布局、用什么动画——都来自一个问题:

README

视觉认知技能 — Visual Cognition Skill

用 AI 把知识变成能被看见、记住的东西

by 爱思考的伊伊子 · 小红书 · YouTube · GitHub


这个 skill 解决什么问题

frontend-slides 解决:“我怎么让 slides 好看?”

visual-cognition-slides 解决:“我怎么让知识真正被记住?”

两者都输出 HTML slides。但出发点不同:这个 skill 的每一个决策——叙事结构选什么、每张 slide 用什么布局、用什么动画——都来自一个问题:观众在这里需要完成什么认知动作?

这不是设计工具,是教学设计工具。


核心差异

普通 AI 生成 slides frontend-slides visual-cognition-skill
出发点 “我要讲什么” “我想要什么风格” “观众需要经历什么”
叙事设计 ❌ ❌ ✅ 有理论框架的叙事结构
知识类型诊断 ❌ ❌ ✅ 概念/程序/叙事/关系/元认知
动画选择逻辑 随机 风格驱动 ✅ 认知目标驱动
理论支撑 无 无 ✅ 6个认知科学原则
内容类型区分 无 无 ✅ 微课/讲座/口播/报告
PPTX 导入 ❌ ❌ ✅ Python 脚本
PDF 导入 ❌ ❌ ✅ 图片/文字两种模式
浏览器内编辑 ❌ ✅ ✅ E 键触发 + 一键导出
中文原生支持 一般 ❌ 全英文 ✅ 中文优先
响应式方案 不稳定 clamp() + 100vh ✅ clamp() + 比例缩放
主题数量 1-3 12 8(覆盖插画/3D/极简概念)

适合谁用

最适合:

  • 教师、研究者、博士生——需要有效传递知识,不只是"好看"
  • 内容创作者——口播视频、科普系列、知识类账号
  • 做分享、演讲、内部培训的人

不太适合:

  • 纯商业演示(用 PowerPoint 或 Keynote 更快)
  • 需要实时协作编辑(用 Google Slides)

使用方式

方式一:Claude.ai 直接使用

把 SKILL.md 内容粘贴到对话开头作为 System Prompt,然后开始对话:

我想做一个关于[主题]的[微课/口播/讲座/报告],
受众是[谁],大概[N]分钟。

方式二:Claude Code skill

git clone https://github.com/edu-ai-builders/visual-cognition-slides ~/.claude/skills/visual-cognition-slides

在 Claude Code 中输入 /visual-cognition-slides 触发。

方式三:PPTX 转换

# 安装依赖
pip install python-pptx Pillow

# 转换
python3 scripts/pptx_to_slides.py 我的课件.pptx

# 在浏览器打开,按 E 键进入编辑模式,修改后一键导出

方式四:PDF 转换

pip install pymupdf Pillow

# 图片模式(保留原版式)
python3 scripts/pdf_to_slides.py 论文.pdf

# 文字模式(可编辑)
python3 scripts/pdf_to_slides.py 论文.pdf --text

文件结构

visual-cognition-slides/
├── SKILL.md          # AI 主控文件(~150行,地图式)
├── PEDAGOGY.md       # 教学理论 × 视觉表达(核心差异所在)
├── ANIMATIONS.md     # 动画库(10个章节,含完整代码)
├── STYLES.md         # 8个主题系统(含插画/3D/极简概念)
├── FORMATS.md        # 画布规范 + slide序列模板 + 响应式
├── README.md         # 本文件
├── scripts/
│   ├── pptx_to_slides.py   # PPTX → HTML 转换
│   └── pdf_to_slides.py  # PDF → HTML 转换
└── examples/
    └── example-conversations.md  # 示例对话

Progressive Disclosure 架构:SKILL.md 只有 ~150 行,是地图。其他文件在需要时才读取。这样 AI 在处理简单请求时不会浪费上下文,在处理复杂请求时才加载完整能力。


动画能表达什么

这个 skill 的核心信念:动画不是装饰,是认知工具。

类似 3Blue1Brown / VideoTutor 的思路——用运动和变形表达概念本身:

你想说的 用动画表达
A 导致 B 多米诺连锁动画
比例/规模感 100个方格填满X个
系统/生态 轨道运动,工具围绕核心
过程/机制 流程节点,数据流动粒子
历史演化 时间轴生长动画
误解→真相 3D翻转卡片
影响力扩散 涟漪/波纹动画
抽象关系 SVG 路径描绘
框架/分类 混乱→有序排列动画
数学公式 单位圆/几何变换

动画库(ANIMATIONS.md)包含 10 个章节的完整可复用代码。


背后的理论(对感兴趣的人)

skill 的每个决策都有认知科学依据,但对使用者透明。想了解的话:

  • 认知负荷理论(Sweller)→ 一张 slide 一个认知单元
  • 双通道理论(Mayer)→ 口播讲一件事,slide 显示另一件事,不重复
  • 先验知识激活 → 每个新概念配一个日常类比
  • 逆向设计(McTighe)→ 先问"他们听完要做什么",再设计内容
  • 叙事传输理论 → 故事结构比信息堆砌更容易被记住
  • 好奇缺口理论(Loewenstein)→ 封面制造信息差,引发继续看的欲望

关于这个项目

这个 skill 来自我制作「爱思考的伊伊子 · AI × 教育」系列视频的实践积累。

超过 10 期视频、数十轮迭代,我把这些经验提炼成一套方法论,再用 AI 把方法论工具化。

我相信:任何人,只要有东西想说,都应该能做出不让人视觉疲倦、真正有效传递知识的内容。不需要学设计,不需要懂认知科学——但要有一个懂这些的协作者。

这个 skill 就是那个协作者。


版本

v2.0(当前)

  • Progressive disclosure 架构重建
  • 动画库扩充至 10 章节
  • 8个主题(含插画、3D、极简概念)
  • PPTX + PDF 转换脚本
  • 浏览器内编辑 + 导出
  • clamp() 响应式字号系统

v1.0(原版)

  • 单文件 SKILL.md
  • 5个主题
  • 无转换脚本

v3.0(计划)

  • 视频嵌入支持
  • 讲师头像/出镜框
  • 双语(中/英)版本

MIT License · 自由使用修改分享,保留署名即可

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推荐工具

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安装

npx skillfish add edu-ai-builders/visual-cognition-slides