À propos du projet

PPT Master est un outil open source qui utilise l'IA pour générer des présentations PowerPoint (.pptx) entièrement natives et modifiables à partir de documents, de PDF, de fichiers DOCX, de pages web ou de saisie de texte direct. Contrairement aux outils qui aplatissent la sortie en images, PPT Master produit de véritables objets PowerPoint, notamment des formes natives avec des poignées d'ajustement, des graphiques et tableaux basés sur des données, des masques de diapositives, des transitions, des animations et une narration audio à partir des notes de l'orateur. L'outil fonctionne comme un workflow intégré à tout IDE d'IA compatible avec des agents ou outil de chat tel que Claude Code, GPT, Gemini, Cursor, Codex CLI ou Kimi. L'utilisateur installe Python et les dépendances du projet, puis demande à l'agent IA de générer un diaporama à partir du matériel source. Tout le traitement s'effectue localement ; seuls les appels à l'API des modèles d'IA sont externes. Il n'y a pas d'abonnement à une plateforme ni de verrouillage sur un modèle. Ses fonctionnalités clés incluent : - Conversion de PDF, DOCX, HTML, EPUB, notebooks Jupyter et d'autres formats en présentations structurées - Prise en charge de modèles personnalisés : les utilisateurs peuvent fournir leurs propres modèles .pptx qui sont conservés octet par octet sur les pages non modifiées - Graphiques et tableaux basés sur des données modifiables via l'indicateur --native-charts-and-tables - Formules rendues sous forme d'OMML modifiables pour PowerPoint 2010 et versions ultérieures - Mode de génération rapide facultatif qui saute la confirmation de design pour une sortie plus rapide - Extraction et réutilisation de la marque, du style, de la mise en page et des modèles de diaporamas à partir de documents de référence - Narration à partir des notes de l'orateur et prise en charge des animations natives Le projet est sous licence MIT, gratuit à utiliser et maintenu par Hugo He. Les modèles recommandés pour obtenir les meilleurs résultats incluent Kimi K3 ou Claude avec des fenêtres de contexte importantes, associés à des outils de génération d'images IA tels que gpt-image-2 ou gemini-3.1-flash-image. Le README indique que les résultats s'améliorent avec des modèles de meilleure qualité et qu'un polissage peut encore être nécessaire après la génération.