Преобразуйте законченную статью в слайды презентации (Beamer LaTeX) или плакат. Извлекайте ключевые цифры, таблицы, уравнения и создавайте повествовательный поток для устной презентации. Выявлены пробелы в существующих инструментах, разработанных на основе лучших практик.
Быстро установите AI-навык slide-generation в вашу среду разработки через командную строку
Источник: lingzhi227/agent-research-skills.
Parses .tex, extracts title/authors/sections/equations/figures/tables, generates Beamer skeleton.
Step 2: Design Slide Structure Standard oral presentation flow (15-20 slides):
| 1 | Title slide | Title/Authors | | 2 | Motivation / Problem | Introduction | | 3 | Why existing solutions fail | Related Work | | 4-5 | Our approach (high-level) | Methods | | 6-8 | Technical details + equations | Methods | | 9 | Experimental setup | Experiments | | 10-13 | Results (figures + tables) | Results | | 14 | Ablation study | Results |
Преобразуйте законченную статью в слайды презентации (Beamer LaTeX) или плакат. Извлекайте ключевые цифры, таблицы, уравнения и создавайте повествовательный поток для устной презентации. Выявлены пробелы в существующих инструментах, разработанных на основе лучших практик. Источник: lingzhi227/agent-research-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill slide-generationПреобразуйте законченную статью в слайды презентации (Beamer LaTeX) или плакат. Извлекайте ключевые цифры, таблицы, уравнения и создавайте повествовательный поток для устной презентации. Выявлены пробелы в существующих инструментах, разработанных на основе лучших практик. Источник: lingzhi227/agent-research-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill slide-generation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills