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Cyberppt Ja

Organization
studio-yebisu
cyberppt-ja

根拠資料から論点と画像案を作り、主要な文字・表・図を編集可能なPPTXへ再構築する。原典は逐頁の画像一致と利用者確認まで要求する。同梱5頁はその未達を残す部分例。

Overview

Publisherstudio-yebisu
Repositoryyaoyorozu-ai-toolbox-slides
Skill namecyberppt-ja
Stars
10
Forks
2
Bundled files
344
Links
Skill sourceRepositoryHomepage
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 344 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by studio-yebisu on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cyberppt Ja AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/tree/main/examples/repositories/cyberppt
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides.git /tmp/yaoyorozu-ai-toolbox-slides
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/examples/repositories/cyberppt .claude/skills/cyberppt-ja
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cyberppt Ja in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cyberppt Ja on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cyberppt Ja is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

画像案を測って編集可能な図表へ組み直す

元資料から論点・図表・画像案を作り、見た目を照合しながら主要情報を編集可能なPPTXへ戻す。文字が編集できることと、原図の見た目が保たれることの両方を検査する。

原典はcrazyykhllc-bit/CyberPPT、commit 980e5576565f0673c67ee41b01d20ed66cb8417c、MIT。日本語派生であり公式翻訳ではない。原典の合格条件は変えない。

用意するもの

  • DOCX/PDF/TXT/XLSX等の根拠資料、読者と判断、必要な頁数。値・単位・期間・出所と未提供事項を区別する。
  • 実画像を生成できるImageGen、Node/PptxGenJS、PowerPoint、Python/Pillow/numpy/pywin32。元の固定8スタイル画像と参照群はsource/upstream/に保持。
  • 作例の再生成はPptxGenJS4.0.1、Yu Gothic/Yu Mincho/Times New Roman、PDFiumを使う。OS字体は同梱しない。

新しい題材で使う

各段階の前に、source/upstream/SKILL.mdと対応する参照を全文読む。第1段階はreferences/source-analysis.mdとstoryline.md、第2段階はvisual-system.md、第3段階はppt-production.mdとquality-assurance.md。以下のパスは原典SKILLからの相対パス。

  1. 元資料から事実・比較・推奨・条件を抽出し、出所位置、期間、単位、確度、矛盾、不明、含意、図示方法を証拠表へ置く。2〜3のストーリーとissue/hypothesis treeを比べ、SCR、頁数、各頁の主張・図表・密度・部品を提案して確認する。生成画像の文字や数値で根拠を補わない。
  2. assets/palette-samples/palette-01.png〜08.pngの独立16:9画像8枚を会話で提示する。HTMLや合成一覧だけでは代用しない。選択後に色・網目・文字階層・図表・頁眉脚・密度を固定し、内容をslide_content_lockへ置いてから、全頁のImageGen bitmapを作る。言語は指定→元資料→会話の順で決め、実行用の言語metadataを紙面へ出さない。
  3. 原図の確認後、構成署名と全可視要素のregistryを固定し、元画像・内容・署名・座標をhashで対応させる。新題材ではその原図用の要素JSONを新たに作り、本文、表の行列、重要数値、注釈、結論、脚注を登録する。同梱prepare_measurements.pyの固定5頁の座標を別資料へ流用しない。
  4. 現在の1頁だけの再構築計画、複雑素材の判定、画布換算、要素/文字/矢印/容器の測定を用意してからPptxGenJSで単頁を作る。正式な生成をpython-pptx、HTML変換、全頁画像へ切り替えない。主要文字・単純な図表・表・注釈・結論・脚注はnative。必要な複雑素材だけを小さな非文字画像/SVG等として登録する。アイコンは原典の検索器で単一ライブラリーから選ぶ。
  5. PowerPointでその頁を開き描画する。原図と全体/局所を比較し、bbox/pixel、ラベルの衝突、実際の容器内のはみ出し、連続文の改行、表の文字役割と密度を確認する。曲線等は裁図→幾何分析→点/制御点→debug→再構築→局所描画の順。元P0/P1/P2の容差を緩めず、主要文字を画像化して一致させない。
  6. slide_manifest.jsonと外部証拠に基づくvisual_qa_gate.jsonをそろえ、原典のvalidatorを--manifest --visual-qa --strict付きで実行する。--strictだけの成功は原典の完全なゲートではない。編集性と視覚の両方が通り、利用者がその頁を確認してから次頁へ進む。失敗を自己申告の合格へ書き換えない。
  7. 全頁通過後に確認済みの単頁PPTXを取り込み、再生成・再配置せずに統合する。全頁を再描画して対応する単頁と比較する。正式な最終確認にはPPTX、原図、全描画、局所比較、manifest、各gate、差分と編集できる範囲を添える。

同梱の5頁で行ったこと

このフォルダーは架空の商店街企画。実施の中心は保存済みImageGen原図→内容と要素の登録→PptxGenJS単頁→PowerPoint描画→比較。左の比較画像はImageGen bitmap、右はnative PPTXのPowerPoint/PDF由来描画であり、HTMLではない。原図5枚と出自を保持し、今回新しいモデル生成はしていない。

原典の元資料分析、完全なMBB証拠表、SCR複数案、固定8スタイルの利用者選択、段階/逐頁の利用者確認は実証していない。8見本画像は一般手順で使えるよう元の固定版を同梱したが、選択済みとは扱わない。

主要native文字90、文字を含むnative図形154、小アイコン画像3。Officeのnative Chart/Tableは0。全5原図と全5出力を実サイズで比較し、文字枠90個の実PowerPoint測定ではoverflow0。3頁は結論/脚注の間隔、5頁は表の自然な改行を修復した。

原典のpixel/bboxは全5頁未達。全指定strictも不合格を保持する。構成署名・全要素の測定・再構築計画・容器/連続文/表・局所比較を現入力と実描画で補ったが、失敗した位置・字形・紙面の明暗、未実施の利用者確認は合格にしない。review/repair-strict-receipt.jsonを参照する。

単頁と統合後の直PNG比較はindexed paletteの差による不合格を保持する。同じPowerPoint出力PDFからのRGB比較は別記録であり、原図への一致とは別物。今回の可読性修復を原典の受入条件の変更と呼ばない。現版の独立再評価・採用・実業務効果は未取得。

固定例の再実行はREPRODUCE.md。新題材には自分の資料、実画像生成、当該原図専用の測定と確認が必要。

作例ZIPのsource/upstreamは再実行用の抜粋。新題材の全工程には日本語Skill ZIPのupstream一式を使う。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

and 140 more files.

Frequently asked questions

What does the Cyberppt Ja AI skill do?

根拠資料から論点と画像案を作り、主要な文字・表・図を編集可能なPPTXへ再構築する。原典は逐頁の画像一致と利用者確認まで要求する。同梱5頁はその未達を残す部分例。

Why use Cyberppt Ja on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cyberppt Ja is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cyberppt Ja in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/tree/main/examples/repositories/cyberppt. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cyberppt Ja?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cyberppt Ja?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cyberppt Ja with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cyberppt Ja AI skill free?

It is published on GitHub by studio-yebisu. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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