Hysen Labshugohe3/ppt-master：README 來源編輯指南
根據 README、倉庫資料與授權整理 hugohe3/ppt-master 的安裝與核驗路徑。
專案定位
hugohe3/ppt-master 的 README 將專案描述為「AI turns documents or topics into real, native PowerPoint decks,with native shapes, transitions and animations, data-backed charts and tables on demand, audio narration from speaker notes, and support for your own .pptx templates.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「PPT Master , AI generates native PowerPoint from any document」下寫到：Thanks to Kimi is the world's first open 3T-class model, featuring native vision and a 1-million-token context window. With PPT Master, K3 can understand source materials such as PDFs, DOCX files, and web pages, identify key points,。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。
適用場景
從 README 的「Product Positioning」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Data stays local , apart from AI model communication, the entire pipeline runs on your machine。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Transparent, predictable cost , free and open source; the only cost is your AI model usage, with no PPT subscription on top。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。
運作方式
README 將運作方式分散在「PPT Master , AI generates native PowerPoint from any document」等段落。可確認的線索包括：Drop in your source material, and what you get back isn't a static layout you can edit , it's a complete deck with real PowerPoint behavior: native slide transitions, opt-in entrance / emphasis / motion-path / exit animations (off by。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。
安裝與第一次執行
第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： # macOS brew install python # Ubuntu / Debian sudo apt install python3 python3-pip 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Product Positioning」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。
設定與日常使用
日常使用取決於專案文件。README 的「Product Positioning」段落提到：Editable is now table stakes , the real question is how much of PowerPoint you actually get. PPT Master delivers PowerPoint's native object model itself, and in depth: native shapes and connectors with working adjustment handles,。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：No platform lock-in , any agent-capable AI IDE can drive it; Claude, GPT, Gemini, Kimi, and other models all work。