02 【实战】用Claude Skills做PPT

重要原则

1. 和AI描述清楚你的需求/问题
2. 把你的成熟经验传授给它
3. 把AI当合作伙伴，和它共创Skill

行动指南

Step 1：安装Skill-Creator

1. 用Claude官方提供的Skill-Creator，它能帮你梳理结构和逻辑，事半功倍

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

Step 2：描述你的问题/需求

1. 在Claude Code里描述你的需求，让Claude通过询问，完全理解你的需求细节

我想创建一个大师级的Claude Skill，帮我解决问题提高效率

请先问我几个问题，帮我理清思路：
1. 我想解决什么问题？
2. 这个Skill需要完成哪些具体任务？
3. 有没有参考示例或现有的工具？

在充分了解我的需求后，请帮我：
1. 规划Skill的整体架构（包含哪些文件、目录结构）
2. 设计Skill的工作流程（从用户输入到最终输出的完整步骤）

Step 3：让AI设计Skill的结构和流程

1. 明确需求后，Claude会使用Skill-Creator帮你设计Skill的架构和流程

Step 4：和AI讨论调整，确认最终的结构和流程

1. AI会考虑不周到，你需要给它一些个人经验和建议，优化它的工作流
2. 确认结构和工作流程后，继续下一步

Step 5：AI开始完善Skill

1. 让AI完善各部分文档，包括SKILL.md，各种Python脚本等等

Step 6：讨论并完善Skill细节

1. 随时打开Thinking流，看看它的想法有没有劈叉
2. ‼️AI写完的SKILL.md，要仔细看一遍

Step 7：测试生成效果，优化Skill

1. 跑测试，每次测试发现问题，都截图给Claude，让它优化
2. 优化N轮后，最终你的SKILL就会变成一个稳定输出的、大师级别的作品

实操方法

新建项目

1. 打开VS code，新建项目

确定需求

1. 在Claude Code中输入这段提示词，让Claude和你明确问题/痛点

我想创建一个新的PPT Skill，帮我自动生成PPT

我想解决的问题
1. PPT文字编排很费时间
2. 我做不出好看的PPT

请先跟我确认需求细节：
1. 我想解决什么问题？
2. 这个Skill需要完成哪些具体任务？

在充分了解我的需求后，请帮我：
1. 规划Skill的整体架构（包含哪些文件、目录结构）
2. 设计Skill的工作流程（从用户输入到最终输出的完整步骤）

确定Skill结构和工作流程

1. Claude确认需求后，开始调用Skill-Creator设计Skill的结构和工作流程
2. 要注意看Skill给你生成的工作流程
3. 确定工作流程后，Claude开始完善Skill

配置生图API

1. 须知
   1. 如果你能稳定Gemini，那就直接用Gemini API。通过这里获得API Key
   2. 如果你不能稳定使用Gemini，使用以下方法
2. 中转平台：https://api.apicore.ai/login
3. 打开首页，进入控制台
4. 新增令牌
   1. 进入「API令牌面板」，点击「添加令牌」
   
   2. 设置一个令牌名称
   
   3. 模型可以选择gemini-2.5-flash-image-hd 或 gemini-3-pro-image-preview-4k
   
   4. 点击保存，令牌生成
   
5. 充值
   1. 点击个人设置 - 「钱包」
   
   2. 可以预充值10元（大概能生成40-50张照片）
6. 配置API Key
   1. 完成充值后，回到VS code，让Claude帮你配置好API Key
   复制

   这是我的生图API Key
   xxxx（替换为你的密钥）
   
   这是服务接入的文档
   https://doc.apicore.ai/api-314031054

增加风格文档

1. 点击项目中的「Style」文件夹，点击新增文件的按钮
2. 命名文件，必须是.py后缀，点击回车保存
3. 把这段提示词复制粘贴进去。保存
   复制

   ---
   id: deep-space-tech
   name: 深空科技风格
   description: Apple 发布会极简主义 + 棱镜流光玻璃 + 深空神秘氛围
   tags: [科技, AI, 发布会, 高端, 硬科技]
   ---
   
   # 深空科技风格
   
   ## 适用场景
   - 科技产品发布会
   - AI/硬科技公司路演
   - 技术架构展示
   - 高端品牌提案
   - 未来趋势报告
   
   ---
   
   ## SYSTEM_PROMPT
   
   你是一位专家级 UI/UX 演示设计师，请生成高保真的 16:9 演示文稿幻灯片。
   
   ---
   
   ## DESIGN_SYSTEM
   
   ### STYLE_OVERVIEW
   风格融合 Apple 发布会的极简克制、棱镜流光的优雅科技感和深空的神秘氛围。整体气质需要高端、优雅、深邃且有诗意的浪漫感。画面要极度克制，大量留白，让核心元素成为绝对焦点。3D 元素要有"呼吸感"，像是有生命的能量体。
   
   ### COLOR
   纯黑 #000000 或极深空灰 #0a0a0a 作为绝对基底，营造深空感。3D 元素使用棱镜色散产生的彩虹光谱：
   - 主色调：光谱蓝紫 → 青 → 粉的渐变流动
   - 棱镜折射产生的自然彩虹色（红橙黄绿蓝靛紫的光谱过渡）
   - 类似肥皂泡或油膜的 iridescent（彩虹光泽）效果
   文字使用纯白 #ffffff，与深色背景形成强对比。
   
   ### LIGHTING
   采用柔和的体积光，创造梦幻的光影氛围。关键技法：
   - 棱镜色散效果（chromatic dispersion）：光线穿过玻璃产生彩虹光谱分离
   - 柔和的边缘光晕（soft rim glow）而非锐利切割
   - 从 3D 物体内部向外散射的柔光
   - 轻微的光雾弥漫（light mist）增加氛围感
   光照要有诗意和呼吸感，像北极光或星云的柔和流动。
   
   ### LAYOUT
   采用极简精准的网格系统，大量使用负空间（60%+ 留白）。内容区域使用精准对齐，无装饰性边框。如需容器，使用极细的发光描边（1px, 20% 透明度）或轻微的深色玻璃材质，绝不使用厚重的卡片或阴影。字体层级要有戏剧化对比：超大标题 + 极小正文。
   
   ### MATERIAL
   渲染优雅的 3D 流光玻璃体作为视觉锚点。核心设计语言：
   - **材质**：透明/半透明的棱镜玻璃，光线穿过时产生彩虹色散（chromatic dispersion / prismatic refraction）。表面有液态金属般的流动光纹，类似参考图中的玻璃蝴蝶或玻璃键帽质感。材质要有多层次的透明度和复杂的内部折射。
   - **形状**：有机流动的曲面为主——像液态玻璃凝固的瞬间、飘动的丝带、展翅的蝴蝶、流体雕塑。边缘柔和有呼吸感，而非硬边切割。可以有几何感但要融入有机曲线。
   - **色彩**：通过棱镜折射产生自然的彩虹光谱流动（红→橙→黄→绿→青→蓝→紫），类似肥皂泡的 iridescent 效果。颜色是光线穿过玻璃自然产生的，而非人工着色。
   - **光效**：柔和的内部散射光，边缘有梦幻的光晕而非锐利轮廓。整体像在发光但又很优雅克制。
   - **氛围**：物体周围可有轻微的光雾或星尘弥漫，增加诗意和呼吸感。
   
   ### BACKGROUND
   深邃的黑色基底，可加入极其细微的星云纹理或轻微的径向渐变（从中心的深灰 #111 到边缘的纯黑 #000），营造深空感。可有若隐若现的星云光带增加诗意，但要非常克制，不能抢夺 3D 元素的焦点。
   
   ### TYPOGRAPHY
   使用干净的无衬线字体（SF Pro、Inter、Helvetica Neue），建立极端的层级对比。标题可超大且加粗，正文保持克制。如有图表，使用发光描边的线性图表、带能量感的环形进度条或悬浮的大数字，图表风格要精密但不花哨。
   
   ### RENDER_QUALITY
   超高清渲染，真实的玻璃折射和棱镜色散效果，柔和的光影过渡。整体质感要像高端艺术装置或概念设计——优雅、有生命力、科技与艺术的融合。参考：玻璃雕塑、液态金属、北极光的诗意美感。
   
   ---
   
   ## RULES
   
   ### [MUST] 中文渲染
   Chinese text rendering is CRITICAL. Follow these rules strictly:
   - All Chinese characters must be perfectly clear, sharp, and 100% legible
   - Use professional sans-serif Chinese fonts (like PingFang, Noto Sans SC, Source Han Sans)
   - Each character must have correct strokes - no merged, blurry, or malformed characters
   - Maintain proper character spacing (not too tight, not too loose)
   - Text must have strong contrast against background (white text on dark background)
   - VERIFY: Every Chinese character must be recognizable and correctly formed
   
   ### [MUST] 约束
   Do NOT add any text, logos, or elements not specified in the content below. Keep the composition extremely minimal.
   
   ---
   
   ## PAGE_TEMPLATES
   
   ### cover
   
   **构图**：标题为绝对主角，配合一个优雅的 3D 流光玻璃体作为视觉锚点。大量留白，深空背景。
   
   **PROMPT**：
   ```
   请生成封面页。
   
   标题：{{TITLE}}
   副标题：{{SUBTITLE}}
   
   标题使用超大粗体白色字，位置居中或偏左下。画面中放置一个优雅的 3D 流光玻璃体作为视觉锚点——形态是有机流动的曲面，像液态玻璃凝固的瞬间、飘动的丝带或展翅的蝴蝶。材质为透明棱镜玻璃，光线穿过时产生彩虹色散效果（chromatic dispersion），表面有液态金属般的流动光纹和 iridescent 彩虹光泽。边缘有柔和的光晕而非锐利轮廓，整体像在呼吸的能量体。背景是纯黑的深空，可有轻微的光雾弥漫。整体画面极度克制，60% 以上为负空间，让标题和 3D 物体成为仅有的焦点。
   ```
   
   ### content
   
   **构图**：极简网格布局，内容精准对齐，大量留白。可用极细的发光线条分隔区域。
   
   **PROMPT**：
   ```
   请生成内容页。采用极简的网格布局，将以下内容精准排列。
   
   标题：{{TITLE}}
   
   要点：
   {{ITEMS}}
   
   背景为纯黑。标题使用中等大小的白色粗体字，位于页面上方。要点内容使用较小的白色或浅灰色字体，排列整齐。可使用极细的发光线条（1px, 科技蓝, 20% 透明度）作为视觉分隔。每个要点前可配一个极简的发光图标或光点作为标记。页面保持 50% 以上留白，内容区域精准对齐，体现精密感。不使用卡片、阴影或厚重的容器。
   ```
   
   ### data
   
   **构图**：数据可视化为主角，使用有科技感的图表样式，配合发光效果。
   
   **PROMPT**：
   ```
   请生成数据页。
   
   数据内容：
   {{CONTENT}}
   
   使用有科技感的数据可视化：发光描边的环形进度条、带能量脉冲效果的柱状图、或悬浮的超大关键数字。图表使用科技蓝作为主色，配合发光效果。关键数字可以超大显示，带有轻微的发光光晕。背景纯黑，图表元素像是悬浮在深空中。整体风格精密、克制，数据清晰易读，避免过多装饰。
   ```
   
   ### end
   
   **构图**：极简收尾，中心放置感谢语或行动号召，配小型 3D 流光装饰物。
   
   **PROMPT**：
   ```
   请生成结束页。画面极简有力。
   
   中心展示：
   {{CONTENT}}
   
   文字使用白色大字居中显示。可配一个精致的小型 3D 流光玻璃体——形态优雅流动，材质为透明棱镜玻璃，有彩虹色散和 iridescent 光泽。边缘有柔和光晕，像在轻轻呼吸。背景为纯黑深空，可有轻微的光雾点缀。画面主体是文字，3D 元素作为点睛，整体保持极度克制和诗意美感。
   ```
   
   ---
   
   ## TECH_SPECS
   - 推荐模型：gemini-2.0-flash-exp 或 gemini-3-pro-image-preview
   - 比例：16:9
   - 分辨率：2K (2752×1536) 或 4K (5504×3072)
   - 推荐分辨率：2K（平衡质量和生成速度）
   - 生成时间：2K 约 30 秒/页，4K 约 60 秒/页
   

   展开完整代码

测试&优化PPT Skill

1. 项目走到这里，Skill基本能正常工作。接下来要做的就是：不断优化
2. 测试
   1. 你可以用Claude帮你写一篇测试文章作为输入，比如让它写“Claude Skills新手指南”
      1. 这份作为参考
      📎article.md下载
   2. 把它放进项目中
   3. 让Claude开始生成ppt
      复制

      @article.md 生成这个文章的ppt

3. 优化
   1. 如果发现ppt糊，怎么办？让Claude写个脚本把图片变清晰
      1. 我让Claude Code写的超分脚本，清晰度直接拉到4K
      复制

      #!/usr/bin/env python3
      """
      AtomSlides - Image Upscaler
      ===========================
      将图片放大到更高分辨率（2K → 4K）
      
      使用方法:
          python upscale.py --image slide.png --scale 2 --output slide-4k.png
      
      支持多种放大方式：
      1. Pillow 内置（LANCZOS）- 基础质量，无需额外依赖
      2. Real-ESRGAN - 高质量 AI 放大（需要安装）
      """
      
      import argparse
      import sys
      from pathlib import Path
      
      try:
          from PIL import Image
      except ImportError:
          print("错误: 请安装 Pillow 库")
          print("运行: pip install Pillow")
          sys.exit(1)
      
      def upscale_pillow(image_path, scale, output_path, method="lanczos"):
          """
          使用 Pillow 进行图片放大
      
          Args:
              image_path: 输入图片路径
              scale: 放大倍数（2 = 2倍放大）
              output_path: 输出图片路径
              method: 放大算法 (lanczos, bicubic, bilinear)
      
          Returns:
              bool: 是否成功
          """
          resample_methods = {
              "lanczos": Image.Resampling.LANCZOS,
              "bicubic": Image.Resampling.BICUBIC,
              "bilinear": Image.Resampling.BILINEAR,
          }
      
          resample = resample_methods.get(method.lower(), Image.Resampling.LANCZOS)
      
          try:
              img = Image.open(image_path)
              original_size = img.size
              new_size = (int(img.width * scale), int(img.height * scale))
      
              print(f"放大中...")
              print(f"原始尺寸: {original_size[0]}x{original_size[1]}")
              print(f"目标尺寸: {new_size[0]}x{new_size[1]}")
              print(f"放大算法: {method.upper()}")
      
              # 放大图片
              img_upscaled = img.resize(new_size, resample)
      
              # 确保输出目录存在
              output_path = Path(output_path)
              output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
      
              # 保存
              img_upscaled.save(str(output_path), quality=95)
      
              print(f"已保存: {output_path}")
              return True
      
          except Exception as e:
              print(f"错误: {e}")
              return False
      
      def try_realesrgan(image_path, scale, output_path):
          """
          尝试使用 Real-ESRGAN 进行 AI 放大
      
          Returns:
              bool: 是否成功（如果未安装则返回 False）
          """
          try:
              from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
              from realesrgan import RealESRGANer
              import numpy as np
              import cv2
      
              print("使用 Real-ESRGAN 进行 AI 放大...")
      
              # 加载模型
              model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64,
                             num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
      
              upsampler = RealESRGANer(
                  scale=4,
                  model_path='weights/RealESRGAN_x4plus.pth',
                  model=model,
                  tile=0,
                  tile_pad=10,
                  pre_pad=0,
                  half=False
              )
      
              # 读取图片
              img = cv2.imread(str(image_path), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
      
              # 放大
              output, _ = upsampler.enhance(img, outscale=scale)
      
              # 保存
              cv2.imwrite(str(output_path), output)
      
              print(f"AI 放大完成: {output_path}")
              return True
      
          except ImportError:
              return False
          except Exception as e:
              print(f"Real-ESRGAN 错误: {e}")
              return False
      
      def upscale_image(image_path, scale, output_path, method="auto"):
          """
          放大图片
      
          Args:
              image_path: 输入图片路径
              scale: 放大倍数
              output_path: 输出图片路径
              method: 放大方式 (auto, pillow, realesrgan)
      
          Returns:
              bool: 是否成功
          """
          input_path = Path(image_path)
      
          if not input_path.exists():
              print(f"错误: 文件不存在: {image_path}")
              return False
      
          if method == "auto":
              # 首先尝试 Real-ESRGAN
              if try_realesrgan(image_path, scale, output_path):
                  return True
              # 回退到 Pillow
              print("Real-ESRGAN 不可用，使用 Pillow LANCZOS 放大")
              return upscale_pillow(image_path, scale, output_path, "lanczos")
      
          elif method == "realesrgan":
              if try_realesrgan(image_path, scale, output_path):
                  return True
              print("错误: Real-ESRGAN 不可用")
              print("安装方法: pip install realesrgan basicsr")
              return False
      
          else:
              return upscale_pillow(image_path, scale, output_path, method)
      
      def batch_upscale(images_dir, output_dir, scale, method="auto"):
          """
          批量放大目录中的所有图片
      
          Args:
              images_dir: 输入图片目录
              output_dir: 输出目录
              scale: 放大倍数
              method: 放大方式
      
          Returns:
              tuple: (成功数, 总数)
          """
          images_path = Path(images_dir)
          output_path = Path(output_dir)
      
          if not images_path.exists():
              print(f"错误: 目录不存在: {images_dir}")
              return 0, 0
      
          # 收集所有图片
          image_extensions = {'.png', '.jpg', '.jpeg', '.webp'}
          images = sorted([
              f for f in images_path.iterdir()
              if f.suffix.lower() in image_extensions
          ])
      
          if not images:
              print(f"错误: 目录中没有图片: {images_dir}")
              return 0, 0
      
          output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
      
          success_count = 0
          for i, img in enumerate(images, 1):
              print(f"\n[{i}/{len(images)}] 处理: {img.name}")
              output_file = output_path / f"{img.stem}-{scale}x{img.suffix}"
      
              if upscale_image(str(img), scale, str(output_file), method):
                  success_count += 1
      
          return success_count, len(images)
      
      def main():
          parser = argparse.ArgumentParser(
              description="AtomSlides - 图片放大工具"
          )
          parser.add_argument(
              "--image",
              help="输入图片路径（单张图片）"
          )
          parser.add_argument(
              "--images",
              help="输入图片目录（批量处理）"
          )
          parser.add_argument(
              "--output",
              required=True,
              help="输出路径（文件或目录）"
          )
          parser.add_argument(
              "--scale",
              type=float,
              default=2,
              help="放大倍数（默认: 2）"
          )
          parser.add_argument(
              "--method",
              choices=["auto", "pillow", "lanczos", "bicubic", "realesrgan"],
              default="auto",
              help="放大方式（默认: auto）"
          )
      
          args = parser.parse_args()
      
          # 验证输入
          if not args.image and not args.images:
              print("错误: 请指定 --image（单张）或 --images（目录）")
              sys.exit(1)
      
          if args.image and args.images:
              print("错误: --image 和 --images 不能同时使用")
              sys.exit(1)
      
          # 处理方法映射
          method = args.method
          if method in ["lanczos", "bicubic"]:
              method = "pillow"
      
          # 执行放大
          if args.image:
              # 单张图片
              success = upscale_image(args.image, args.scale, args.output, method)
              sys.exit(0 if success else 1)
          else:
              # 批量处理
              success, total = batch_upscale(args.images, args.output, args.scale, method)
              print(f"\n完成: {success}/{total} 张图片放大成功")
              sys.exit(0 if success == total else 1)
      
      if __name__ == "__main__":
          main()
      

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   2. 如果发现文字崩了，完全错乱了，怎么办？让Claude生成图片后Double Check，出现字体问题要重新生成该图片