[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-82856":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":14,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":21,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":24,"hasPages":22,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":38,"readmeContent":39,"aiSummary":40,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":15,"lastSyncTime":41,"discoverSource":42},82856,"xiaobei-skill-image-to-vba","xiao24bei\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba","xiao24bei","XiaoBei skill for converting academic images into editable Office VBA Shapes and PowerPoint reconstructions.","https:\u002F\u002Fxiaobeiai.top",null,"Python",117,9,55,2,0,3,40,21,74.5,"Apache License 2.0",false,"main",true,[26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37],"academic-figures","codex-skill","image-to-vba","office-shapes","office-vba","openai-codex","powerpoint","ppt","research-figures","wps","xiaobei","xiaobei-skill","2026-06-12 04:01:39","# XiaoBei Skill: Image to VBA\n\n大家好，我是**小北在读研**，研二在读，电子信息专业。目前主要做 **AI + 科研**、**Agent 赋能科研工作流** 相关内容。全网10w➕粉丝，感兴趣的朋友也可以关注一下我的抖音：小北在读研\n\n长期分享科研工具、论文阅读、学术绘图、科研 Agent、AI 自动化和研究生提效方法。除了这个开源 skill，我还在维护个人学术网站 [xiaobeiai.top](https:\u002F\u002Fxiaobeiai.top) 和科研 API 中转站 [beiapi.cn](https:\u002F\u002Fbeiapi.cn)。\n\n这个仓库整理的是我自用并持续迭代的 **XiaoBei Skill: Image to VBA**，目标是将 PNG\u002FJPG 图片中的学术图、科研示意图、幻灯片截图或 UI 截图，转化为 PowerPoint \u002F Office 里可以继续编辑的 Shapes 和 VBA 代码。\n\n它不是把原图再生成一张静态图片，而是尽量把图中的结构、文字、线条、箭头、标注和局部裁剪资产，重建为可以在 PowerPoint、Excel 或 Word 里二次修改的 Office 对象与 VBA 宏。\n\n\n## 加入科研 AI 交流\n\n如果你是硕士、博士、科研工作者，或者正在做论文、课题、学术绘图、科研自动化、Agent 工作流，欢迎加我微信交流。\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd width=\"46%\" valign=\"top\">\n      \u003Ch3>和小北一起做 AI + 科研\u003C\u002Fh3>\n      \u003Cp>适合硕博生、科研工作者、论文写作者、科研工具爱好者。\u003C\u002Fp>\n      \u003Cp>交流方向：科研 Agent \u002F 学术绘图 \u002F 论文工作流 \u002F API 工具 \u002F 研究生提效。\u003C\u002Fp>\n      \u003Cp>\u003Cstrong>加好友建议备注：\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Ccode>GitHub + 学校\u002F方向 + 年级\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n      \u003Cp>例如：\u003Ccode>GitHub + 电子信息 + 研二\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"54%\" align=\"center\" valign=\"middle\">\n      \u003Cimg src=\"assets\u002Fcontact\u002Fwechat-qrcode.png\" width=\"520\" alt=\"小北在读研微信二维码\">\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n你也可以通过这些入口了解我正在做的东西：\n\n- 个人学术网站：[xiaobeiai.top](https:\u002F\u002Fxiaobeiai.top)\n- 科研 API 中转站：[beiapi.cn](https:\u002F\u002Fbeiapi.cn)\n- 内容方向：AI + 科研、Agent 赋能科研、研究生提效、学术绘图、论文工作流\n\n## 项目亮点\n\n- **可编辑优先**：文字、箭头、框、表格、图例、坐标轴等优先用 Office Shapes 重建。\n- **Hybrid 保真**：显微图、照片、复杂 3D 渲染、logo 等不适合硬拆的区域，会作为小范围 raster crop 保留，并在报告里明确标注。\n- **Manifest 驱动**：先列元素清单，再建坐标模型，降低漏元素、错位、箭头乱指的问题。\n- **Render-verify 闭环**：可用本地 Office 时，导出渲染图并与原图做差异比对。\n- **WPS 兼容意识**：没有假设 WPS 一定能自动导入\u002F运行宏，会给出手动 fallback。\n\n## 效果展示\n\n下面的“可编辑还原效果”截图里能看到 PowerPoint\u002FWPS 类编辑锚点，用来展示图形已经被重建成可编辑对象，而不是只贴了一张静态截图。\n\n### 案例 1：科研技术路线图 \u002F 机制图复刻\n\n| 输入原图 | 可编辑还原效果 |\n|---|---|\n| ![Case 1 source](assets\u002Fgallery\u002Fcase-01-source.png) | ![Case 1 editable preview](assets\u002Fgallery\u002Fcase-01-editable-preview.png) |\n\n### 案例 2：学术 PPT 页面结构重建\n\n| 输入原图 | 可编辑还原效果 |\n|---|---|\n| ![Case 2 source](assets\u002Fgallery\u002Fcase-02-source.png) | ![Case 2 editable preview](assets\u002Fgallery\u002Fcase-02-editable-preview.png) |\n\n## 仓库结构\n\n```text\nxiaobei-skill-image-to-vba\u002F\n├── assets\u002F\n│   ├── contact\u002F\n│   └── gallery\u002F\n├── skills\u002F\n│   └── xiaobei-skill-image-to-vba\u002F\n│       ├── SKILL.md\n│       ├── agents\u002Fopenai.yaml\n│       ├── assets\u002F\n│       ├── references\u002F\n│       └── scripts\u002F\n├── README.md\n├── LICENSE\n├── NOTICE\n├── requirements.txt\n├── CONTRIBUTING.md\n├── SECURITY.md\n└── CITATION.cff\n```\n\n## 安装到 Codex\n\n把 skill 文件夹复制或软链接到你的 Codex skills 目录：\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.codex\u002Fskills\nln -s \"$(pwd)\u002Fskills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\" ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\n```\n\n之后在 Codex 中可以这样调用：\n\n```text\nUse $xiaobei-skill-image-to-vba to convert this uploaded academic image into editable Office VBA Shapes code.\n```\n\n## 脚本依赖\n\nPython 脚本主要用于环境检测、坐标换算、裁剪保留元素、VBA 轻量检查和图像比对。\n\n```bash\npython -m venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\npython -m pip install -r requirements.txt\n```\n\n## 常用脚本\n\n```bash\npython skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Fdetect_office_environment.py\npython skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Fcoordinate_helper.py 1600 900 960 540\npython skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Fvba_lint.py path\u002Fto\u002Fgenerated.bas\npython skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Fcompare_images.py source.png rendered.png --pretty\n```\n\nmacOS PowerPoint 自动化尝试：\n\n```bash\npython skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Frun_powerpoint_vba_macos.py path\u002Fto\u002Fgenerated.bas\n```\n\nWindows PowerPoint COM 自动化尝试：\n\n```powershell\npowershell -ExecutionPolicy Bypass -File skills\u002Fxiaobei-skill-image-to-vba\u002Fscripts\u002Frun_powerpoint_vba_windows.ps1 -VbaFile path\\to\\generated.bas\n```\n\n## 安全提醒\n\n这个项目会生成或辅助运行 VBA 宏。请只运行你信任的 VBA 代码，运行前先阅读生成的 `.bas` 文件。Office 可能会拦截宏导入或要求开启“信任对 VBA 项目对象模型的访问”，这是正常的安全边界。\n\n## 图片与版权\n\nHybrid 模式可能会裁剪用户提供图片中的局部元素，例如显微图、logo、论文插图或截图。使用者应确保自己拥有输入图片及生成素材的使用权。示例素材请优先使用自绘、公版或已授权图片。\n\n## 开源与署名\n\n本仓库使用 Apache-2.0 license。代码和文档可以在许可证范围内使用、修改和分发，但“小北在读研”“小北”“XiaoBei”等个人品牌标识不授权用于暗示作者背书、赞助或官方关联。\n\n开源不能完全阻止别人 fork 或二次分发。这个仓库通过明确命名、`NOTICE`、`CITATION.cff` 和品牌说明，尽量把来源和记忆点钉牢。\n\n## 非官方声明\n\n本项目与 Microsoft、WPS、OpenAI 或 Codex 官方没有从属、赞助或背书关系。PowerPoint、Office、WPS、OpenAI、Codex 等名称属于各自权利人。\n","XiaoBei Skill: Image to VBA 是一个将学术图片转换为可编辑的 Office VBA Shapes 和 PowerPoint 重构的工具。其核心功能包括将 PNG\u002FJPG 格式的学术图、科研示意图等转化为可在 PowerPoint、Excel 或 Word 中二次编辑的对象与 VBA 宏代码，优先使用 Office Shapes 重建文字、箭头等元素，并对不适合硬拆的区域进行局部裁剪保留。该项目采用 Python 编写，具备清单驱动、渲染验证闭环及 WPS 兼容性等特点。适用于硕博生、科研工作者在撰写论文、制作学术 PPT 或进行科研自动化时提高工作效率。","2026-06-11 04:09:25","CREATED_QUERY"]