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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-e56trugz/sum2slidespro。群聊、AI对谈、腾讯会议纪要，一键生成PPT：共识清单、分歧点、行动计划。覆盖头脑风暴、需求评审、复盘总结。纯本地运行。 📊 Sum2Slides系列在ClawHub及SkillHub累计下载6000+
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概述
Sum2Slides Pro — 群聊/对话一键生成 PPT
概述
Sum2Slides Pro 把一场讨论变成一份汇报，而不是一份索引。
关键在于分工：脚本只做机械活，写作交给 agent——而 agent 本身就是运行这个 skill 的语言模型。所以「纯本地、零 API Key」这条定位不破，改的是分工，不是依赖。
| 环节 | 承担者 | 产出 |
|---|---|---|
| 解析 / 分块 / 备料 / 排版 | 脚本 | brief.json / brief.md / .pptx |
| 提炼 · 拓展 · 拔高 · 总结 · 行动计划 | agent | analysis.json |
什么时候使用
适用场景（不限于会议，适合各类讨论 → 产出）：
场景A：群聊讨论 → PPT用户在飞书群、钉钉群、企业微信群、Discord、Slack 等群里讨论完一件事（周会、需求评审、头脑风暴、复盘），agent 可以直接拉取群聊记录，输出结构化 PPT。
触发关键词示例：把这个讨论整理成 PPT / 把群里的讨论总结一下，出个 PPT / 会议纪要出个演示文稿 / 把刚才讨论的结论做成 PPT 发给大家
场景B：人机对话 → PPT用户跟 AI 助手进行了一场深度对谈（头脑风暴、方案探讨、学习笔记），把对话内容提取要点，输出 PPT。
触发关键词示例：把刚才跟 AI 的对话整理成 PPT / 把我跟助手聊的方案出个演示文稿 / 对话总结做成幻灯片
场景C：腾讯会议集成从腾讯会议导出 AI 纪要或转写后，先转格式再走标准流程：
python3 scripts/tmeet-import.py --transcript meeting_transcript.json --output chat.txt
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage brief --input chat.txt --outdir output触发关键词示例：把今天腾讯会议的讨论整理成 PPT / 把上周的评审会纪要做成演示文稿
场景D：个人头脑风暴 → 报告 / 讲义与 AI 就某一话题深度对谈后，整理成讲义、教程或书面报告。
场景E：讨论结果 → 领导汇报团队讨论或评审完成后，把结论向管理层汇报。用 --max-sections 控制篇幅，把重点留在前面。
工作流程
第 1 步：备料（脚本）
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage brief --input chat.txt --outdir outputbrief-builder.py 完成三件机械活：
- 解析 — 识别输入格式（微信导出 / Markdown / JSON / 纯文本），切出说话人与时间戳
- 分块 — 按「显式标记 → 跨天 → 时间跳变」切，再按长度均衡；每块标注切分依据
- 扫描线索 — 关键词命中作为线索输出，分
strong/weak两级
产出 brief.json / brief.md，其中每条消息带稳定编号 #0..#N。
⚠️ 这一步不做任何判断。线索只是"提示你去看这里"，不是"告诉你这里是什么"。
单字「好」会命中「好处」「还好」「做好」——所以它被标成
weak，别直接采信。
第 2 步：写作（agent）
agent 读 brief.md（可读视图）+ brief.json（结构化），写出 analysis.json。
规范见 references/analysis-schema.md，包含契约、校验门、以及提炼/拓展/拔高/总结/行动计划各自的写作标准与反例。
写作的三条硬约束：
- 每条结论必须带
source_ref—— 不允许出现无出处的论断 - 禁止纯原文切片 —— 任何字段 >80 字且与原始消息一字不差，会被判为未提炼
- 行动计划的责任方不得是发言人 —— 拿不准写「待明确」，不要硬填
第 3 步：出片（脚本）
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage render --outdir output --output output/deck.pptxrender.py 先校验后渲染。校验不通过则拒绝出片，并逐条列出问题。
使用方式
方式1：两段式（推荐）
# ① 备料
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage brief --input chat.txt --outdir output
# ② agent 读 output/brief.md 与 output/brief.json，写出 output/analysis.json
# ③ 出片
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage render --outdir output --output output/deck.pptx--template auto（默认）会根据备料包里的场景线索自动选模板。
方式2：分步执行
python3 scripts/brief-builder.py --input chat.txt --output output/brief.json
python3 scripts/render.py --analysis output/analysis.json --brief output/brief.json
--output deck.pptx --template brainstorm
python3 scripts/render.py --analysis output/analysis.json --brief output/brief.json --dry-run方式3：旧版一键流程（保留，可回退）
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage legacy --input chat.txt --template meeting--stage legacy 走的是改造前的 topic-extractor.py + slide-builder.py：按正则给消息贴标签后直接上页。它不改内容，只搬运，产出接近"聊天记录索引"。保留它是为了回退，不建议用于正式汇报。
页面结构
| 顺序 | 页面 | 数据源 |
|---|---|---|
| 1 | 封面 | meta |
| 2 | 核心命题 | thesis |
| 3..n | 章节页 × N | sections[] |
| n+1 | 行动计划 | action_plan |
| n+2 | 共识与未决 | consensus + open_questions |
| n+3 | 总结 | summary |
| 末 | 附注 | meta.source + AI 辅助生成标识 + 告警 |
中英文标题统一用中文（核心命题 / 行动计划 / 共识与未决 / 总结）。
模板
| 模板 | 适用场景 |
|---|---|
meeting | 会议讨论、需求评审、项目同步 |
brainstorm | 创意讨论、头脑风暴、方案探索 |
retro | 回顾复盘、Sprint 回顾、阶段总结 |
default | 通用场景、日常讨论 |
模板只决定配色与字体。自定义品牌色：
python3 scripts/auto-pipeline.py --stage render --outdir output
--output deck.pptx --brand-color "#2b6af6"依赖
pip install python-pptx PyYAMLPython 3.9+ 环境。纯本地运行，不需要任何 API Key。
合规与安全
- 纯本地处理：对话文本不会离开用户设备
- 依赖透明：仅依赖 python-pptx 与 PyYAML 两个开源库
- AIGC 标识：生成的 PPT 属于 AI 辅助内容，附注页会自动写入提示；根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十二条，用户在公开使用时应标注「本内容由 AI 辅助生成」或类似标识
- 见 DISCLAIMER.md：完整免责声明与版权信息
相关链接
- GitHub 仓库
- [写作规范](references/analysis-schema.md)
- [Demo: 群聊样例](assets/demo-group-chat.txt)
- [Demo: 人机对话样例](assets/demo-ai-conversation.txt)
