🌐 Dil

İletişim 📫

Bu repodaki ana katkıda bulunan kişi, 2026 yılında mezun olacak bir yüksek lisans öğrencisidir; iş birliği veya fırsatlar için iletişime geçmekten çekinmeyin.

本仓库的主要贡献者是一名 2026 届硕士毕业生，欢迎联系合作或交流机会。

Haberler 📅

[2026/03]: Artık CLI desteğimiz var ve ince ayar yapılmış modellerimizi Hugging Face 🤗 üzerinde yayınladık!
[2026/01]: Serbest biçimli ve şablon üretimi için PPTX dışa aktarımı, çevrimdışı mod desteği geldi! Bağlam taşmasını önlemek için bağlam yönetimi eklendi.
[2025/12]: 🔥 V2 sürümü büyük geliştirmelerle yayınlandı - Derin Araştırma Entegrasyonu, Serbest Biçimli Görsel Tasarım, Otonom Varlık Oluşturma, Metinden-Görüntüye Üretim ve sandbox & 20+ araçlı Aracı Ortamı.
[2025/09]: 🛠️ MCP sunucu desteği eklendi - yapılandırma detayları için MCP Server adresine bakınız
[2025/09]: 🚀 v2 büyük geliştirmelerle yayınlandı - detaylar için sürüm notlarına bakınız
[2025/08]: 🎉 Makale EMNLP 2025'e kabul edildi!
[2025/05]: ✨ V1 temel işlevsellik ve 🌟 atılım ile yayınlandı: GitHub'da 1.000 yıldız ulaşıldı! - detaylar için sürüm notlarına bakınız
[2025/01]: 🔓 Kod tabanı açık kaynak yapıldı, deneysel kod experiment release adresinde arşivlendi

Kullanım 📖

[!ÖNEMLİ]

Windows desteklenmemektedir. Windows kullanıyorsanız, lütfen WSL kullanınız.

Bağımlılıkların ve ortamın doğru yapılandırıldığından emin olmak için CLI ve minimum görevle başlamanızı şiddetle tavsiye ederiz.

Yapılandırma

CLI kullanıyorsanız, pptagent onboard bu yapılandırmaları etkileşimli olarak oluşturmanıza ve güncellemenize yardımcı olabilir. Docker Compose veya kaynaktan kurulumda ise bunları manuel olarak hazırlamanız gerekir:

cp deeppresenter/config.yaml.example deeppresenter/config.yaml
cp deeppresenter/mcp.json.example deeppresenter/mcp.json

#### Kaliteyi Artıran Opsiyonel Servisler

Aşağıdaki servisler, özellikle araştırma derinliği, PDF ayrıştırma ve görsel varlık oluşturma konularında üretim kalitesini belirgin şekilde artırabilir:

Tavily: web arama kalitesini artırır. tavily.com adresinden bir API anahtarı edinin, ardından TAVILY_API_KEY değerini deeppresenter/mcp.json dosyasına ekleyin.
MinerU: PDF ayrıştırma kalitesini artırır. mineru.net üzerinden bir API anahtarı edinebilir ve MINERU_API_KEY değerini deeppresenter/mcp.json dosyasına ekleyebilir ya da MinerU’yu yerel olarak dağıtıp bunun yerine MINERU_API_URL değerini ayarlayabilirsiniz.
Metinden-görüntüye model: görsel oluşturma kalitesini artırır. deeppresenter/config.yaml içindeki t2i_model değerini yapılandırın.

Tamamen çevrimdışı bir kurulum istiyorsanız, MinerU’yu yerel olarak dağıtın ve ağ bağlantılı araçların (web arama gibi) yüklenmesini önlemek için deeppresenter/config.yaml dosyasında offline_mode: true ayarını yapın.

Daha fazla yapılandırılabilir değişkeni constants.py dosyasında bulabilirsiniz.

1. Kişisel Kullanım / OpenClaw Entegrasyonu: CLI

[!NOT]

macOS’te, CLI Homebrew, Node.js, Docker, poppler, Playwright ve llama.cpp gibi bazı yerel bağımlılıkları otomatik olarak kurabilir.

Linux’ta ortamı kendiniz hazırlamalısınız.

En hızlı yerel kurulumu istiyorsanız veya DeepPresenter’ı CLI üzerinden OpenClaw’a entegre etmek istiyorsanız bu modu kullanın.

# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
First-time interactive setup
uvx pptagent onboard
Generate a presentation
uvx pptagent generate "Single Page with Title: Hello World" -o hello.pptx
Generate with attachments
uvx pptagent generate "Q4 Report" \
  -f data.xlsx \
  -f charts.pdf \
  -p "10-12" \
  -o report.pptx

| Komut | Açıklama | | ------------------- | ------------------------------------------------- | | pptagent onboard | Etkileşimli yapılandırma sihirbazı | | pptagent generate | Sunumları oluştur | | pptagent config | Mevcut yapılandırmayı görüntüle | | pptagent reset | Yapılandırmayı sıfırla | | pptagent serve | CLI tarafından kullanılan yerel çıkarım servisini başlat |

2. Minimal Kurulum / Geliştirme: Kaynaktan Derleme

Geliştirme sırasında en küçük soyutlama katmanını ve bağımlılıklar üzerinde tam kontrolü istiyorsanız bu modu kullanın.

uv pip install -e .
playwright install-deps
playwright install chromium
npm install --prefix deeppresenter/html2pptx
modelscope download forceless/fasttext-language-id
docker pull forceless/deeppresenter-sandbox
docker pull forceless/deeppresenter-host
docker tag forceless/deeppresenter-sandbox deeppresenter-sandbox
or build from dockerfile
docker build -t deeppresenter-sandbox -f deeppresenter/docker/SandBox.Dockerfile .

Uygulamayı başlatın:

python webui.py

3. Sunucu Dağıtımı: Docker Compose

Bu modu, açıkça belirtilmiş bağımlılıklarla stabil bir sunucu ortamı için kullanın.

# Pull the public images to avoid build from source
docker pull forceless/deeppresenter-sandbox
docker tag forceless/deeppresenter-sandbox deeppresenter-sandbox
Or build from source
docker build -t deeppresenter-sandbox -f deeppresenter/docker/SandBox.Dockerfile .
Start the host service
docker compose up -d

The service exposes the web UI on http://localhost:7861.

Case Study 💡

#### Prompt: Please present the given document to me.

#### Prompt: 请介绍小米 SU7 的外观和价格

#### Prompt: 请制作一份高中课堂展示课件，主题为“解码立法过程：理解其对国际关系的影响”

Resim15

Katkıda Bulunanlar 🌟

_Force1ess	_Puelloc	_hongyan	_Dnoob	_Sadahlu
_{KurisuMakiseSame}	_Angelen	_BrandonHu	_{Eliot White}	_EvolvedGhost
_ISCAS-zwl	_{James Brown}	_JunZhang	_{Open AI Tx}	_{Sense_wang}
_SuYao	_{Zakir Jiwani}	_Zhenyu	_lnennnn

Atıf 🙏

Eğer bu projeyi faydalı bulduysanız, lütfen aşağıdaki şekilde atıfta bulunun:

@inproceedings{zheng-etal-2025-pptagent, title = "{PPTA}gent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides", author = "Zheng, Hao and Guan, Xinyan and Kong, Hao and Zhang, Wenkai and Zheng, Jia and Zhou, Weixiang and Lin, Hongyu and Lu, Yaojie and Han, Xianpei and Sun, Le", editor = "Christodoulopoulos, Christos and Chakraborty, Tanmoy and Rose, Carolyn and Peng, Violet", booktitle = "Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = nov, year = "2025", address = "Suzhou, China", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.728/", doi = "10.18653/v1/2025.emnlp-main.728", pages = "14413--14429", ISBN = "979-8-89176-332-6", abstract = "Automatically generating presentations from documents is a challenging task that requires accommodating content quality, visual appeal, and structural coherence. Existing methods primarily focus on improving and evaluating the content quality in isolation, overlooking visual appeal and structural coherence, which limits their practical applicability. To address these limitations, we propose PPTAgent, which comprehensively improves presentation generation through a two-stage, edit-based approach inspired by human workflows. PPTAgent first analyzes reference presentations to extract slide-level functional types and content schemas, then drafts an outline and iteratively generates editing actions based on selected reference slides to create new slides. To comprehensively evaluate the quality of generated presentations, we further introduce PPTEval, an evaluation framework that assesses presentations across three dimensions: Content, Design, and Coherence. Results demonstrate that PPTAgent significantly outperforms existing automatic presentation generation methods across all three dimensions." }

@misc{zheng2026deeppresenterenvironmentgroundedreflectionagentic, title={DeepPresenter: Environment-Grounded Reflection for Agentic Presentation Generation}, author={Hao Zheng and Guozhao Mo and Xinru Yan and Qianhao Yuan and Wenkai Zhang and Xuanang Chen and Yaojie Lu and Hongyu Lin and Xianpei Han and Le Sun}, year={2026}, eprint={2602.22839}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.AI}, url={https://arxiv.org/abs/2602.22839}, }

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-04-09 ---