用途：把准备好的 Markdown/JSON，或一篇 PDF 论文，转成浏览器可打开的学术演示幻灯片（HTML deck）。适合需要可分享网页演示的场景；若需要真正的 .pptx 文件用 sci-ppt，若只想要文本分析而不产出演示物则用 sci-extract。
主要能力：从用户源内容解析出演示模型，按需加入封面、目录、章节页、总结页和结束页，校验图片路径与幻灯片结构，再渲染 HTML、CSS、JS。支持 Markdown 转幻灯片、论文摘要转网页演示、PDF 论文转 HTML 报告，以及带左右导航、类似 PPT 的 HTML 文件。集成了 sci-extract 与 sci-figure 的逻辑，会自动区分原创研究论文与综述类文献：原创研究侧重问题、方法、结果、创新点、应用与局限；综述、调查、系统综述、范围综述和元分析侧重范围、分类法、证据基础、共识、争议、证据质量、研究空白、未来方向及重要图表。可用 --paper-type auto|research|review 手动覆盖自动判定。
使用方式：输出为标准目录结构，包含 index.html、deck.json、assets/style.css、assets/deck.js，以及复制到 assets/figures/ 的本地图片；不生成单文件 HTML，以便维护并避免资源过于庞大。PDF 论文流程用集成命令，无需先单独运行 sci-extract 或 sci-figure： python scripts/generate_html_deck.py paper paper.pdf -o out/paper-report --author "Presenter" 在 Aut_Sci_Write 仓库根目录运行时： python skills/sci-html/scripts/generate_html_deck.py paper paper.pdf -o skills/sci-html/out/paper-report --author "Presenter" 该命令会写出 structured_insights.json、figure_manifest.json、figures/ 下的提取文件、生成的 {paper-stem}-deck.md 和最终 index.html。PDF 流程依赖 PyMuPDF、pdfplumber、numpy、opencv-python、Pillow、pytesseract；Tesseract OCR 为可选，只影响子图 OCR。
排版标记：在 Markdown 幻灯片块顶部写 layout: section 生成章节分隔页；在其下写 subtitle: 01 显示章节编号；用 关键词 或 ==关键词== 做红色强调；要点保持简洁，生成的要点幻灯片默认使用编号关键点卡片；只有一两个内容要点时以无编号陈述呈现。过长的标题会自动缩小字号并加宽行宽来适配页面。内容稀疏的幻灯片会根据标题和要点关键词自动加入细微主题装饰，无需额外图片素材。
导航与设计：生成的演示支持鼠标点击、点击左侧三分之一下一页、显式 Prev/Next 按钮、左右方向键、空格、Home/End、F 全屏，以及 #/3 这类 URL 哈希状态。设计上保持学术、可读、面向演示，避免长段落，优先用图表、简洁编号要点、章节分隔和清晰层级；章节页与结束页居中；默认转义用户提供的 HTML；不把 API 密钥或 .env 值写入生成的演示。该技能不创建也不需要技能本地 .env 文件，除用户自行安装的可选依赖外离线运行。
适用场景与限制：适合学术会议、论文汇报、组会分享等需要网页版幻灯片的场合。生成物建议放在 out/ 或用户指定的输出目录。资料未提供具体收费、价格、平台兼容范围与效果承诺信息。