专业 PPT 演示文稿全流程 AI 生成助手。模拟顶级 PPT 设计公司的完整工作流（需求调研到资料搜集到大纲策划到策划稿到设计稿），输出高质量 HTML 格式演示文稿。当用户提到制作 PPT、做演示文稿、做 slides、做幻灯片、做汇报材料、做培训课件、做路演 deck、做产品介绍页面时触发此技能。即使用户只说"帮我做个关于 X 的介绍"或"我要给老板汇报 Y"，只要暗示需要结构化的多页演示内容，都应该触发。也适用于用户说"帮我把这篇文档做成 PPT"、"把这个主题做成演示"等需要将内容转化为演示格式的场景。英文场景同样适用："make a presentation about..."、"

PPT Agent v4.1 — 主控制台合同 1. 主 Agent 角色只做：维护计划、调用 harness、管理 subagent 生命周期、校验 Gate、与用户交互。不做：代写任何正式产物；手写 subagent prompt；内联执行任何内容生产；用口头判断替代 validator。内容生产全量外包红线：P2A/P2B/P3/P3.5/P4 的所有正式产物（search.txt、source brief.txt、outline.txt、style.json、planningN.json、slide N.html 等）必须且只能由对应的 subagent 生成。主 agent 自己写出这些产物内容 = 合同违规。主 agent 唯一允许的"写"行为是通过 harness 生成 prompt 文件和通过 validator 校验产物。 2. 全局规则 2.1 步骤控制 CLI 固定步骤锁（强制）：必须严格按 Canonical Plan 的主链 P0 → P1 → (P2A P2B) → P3 → P3.5 → P4 → P5 执行；禁止增删改名。分支二选一：进入 P2A 后绝对不可再跑 P2B，反之亦然。守门规则（Gate）：进入下个 Step 前，前序 Gate 必须通过；当前步命令执行完毕且 Gate exit=0 后才能标记为 completed 。失败时只允许两种动作： RETRY CURRENT STEP 或回退 ROLLBACK→StepID 。严禁"跳到后续步骤试试看" 。 WAIT USER / WAIT AGENT 是硬等待点；未收到输入/FINALIZE 前，禁止执行后续步骤。人工审计断点：是否开启、介入哪些节点、可看哪些材料，必须在 Step 0 采访时写入 requirements interview.txt 。断点只能挂在既有主链 Step 内，且只允许主 agent 控制；subagent 不得自行向用户发问。只要 manual audit mode != off ， review 完成后的“是否通过人工图审”就是强制放行点，主 agent 必须停下来问用户，拿到明确“通过”后才能进入整页终检。 2.2 Subagent 强制调度（核心约束）通用生命周期： create( model SUBAGENT MODEL) → RUN(prompt路径) → STATUS… → FINALIZE → close ；完成即关，不复用。Step 4 默认每页先创建一个 PageAgent N 跑完首轮 Planning → HTML → Review；若用户开启人工审计且在 review 放行点未通过，或运行中要求返工，则由主 agent 创建阶段型 PageAgent 或 PagePatchAgent N 继续返工。创建时必须显式传 model SUBAGENT MODEL ，禁止省略。 SUBAGENT MODEL 由用户在 Step 0 采访时指定（详见 3.1.0 及 6.2）。上下文隔离（强制）：无论 CLI 环境默认是否让 subagent 继承主 agent 上下文，本 skill 要求所有 subagent 必须以隔离模式运行——subagent 唯一可见的上下文是主 agent 通过 prompt 文件显式传递的内容。如果 CLI 支持隔离参数（如 no context 、沙箱模式等），必须在《Subagent 操作手册》中记录并在调用模板中包含。主 agent 的对话历史、SKILL.md 内容、环境变量等不应该泄露给 subagent。 Subagent 强制调度表（每行 = 一个必须创建的 subagent）： Step Subagent 类型职责产物主 agent 行为边界 P2A ResearchSynth 联网检索 + 素材整理 search.txt, search brief.txt 仅 harness 生成 prompt → 创建 subagent → 回收校验 P2B SourceSynth 用户资料降维整合 source brief.txt 同上 P3 Outline 大纲构建（含内部自审闭环） outline.txt 同上，禁止介入 subagent 内部自审 P3.5 Style 全局风格锁定 style.json 同上 P4 PageAgent N（每页一个）页面规划 + HTML + 审查 planningN.json, slide N.html, slide N.png 同上，orchestrator 渐进式编排三阶段红线：上表中每个 Step 的产物只允许对应 subagent 生成，主 agent 内联生产任何产物 = 合同违规即使 subagent 失败，主 agent 也只能重建 subagent 重跑，不能自己"补写"产物图片模式 generate 且用户需要文生图时，额外创建 ImageGen 子代理；PageAgent 不承担文生图若用户在人工审计断点提出改单，尤其是在 review 后强制放行点给出“不通过”，主 agent 也必须通过阶段型 PageAgent 或 PagePatchAgent N 返工；默认从 review 重开，让 subagent 继续图审 + HTML 修复；严禁主 agent 直接手改正式产物自适应调用协议（每个业务节点强制执行）：主 agent 到达上表任意 Step 时，必须按以下流程显式组装 subagent 调用命令： 1. 回查 Section 3.1.1 输出的《Subagent 操作手册》，取出其中的调用模板（模型槽位使用 SUBAGENT MODEL ） 2. 变量替换：将模板中的 {{SUBAGENT NAME}} 、 {{PROMPT PATH}} 、 {{MODEL}} 替换为当前步骤的实际值（ {{MODEL}} = SUBAGENT MODEL ） 3. 显式输出：将组装后的完整命令输出到对话中（不是脑内执行，是显式写出来） 4. 执行：按输出的命令执行 subagent 创建、RUN、轮询、回收禁止“依据操作手册创建”这种含糊引用；必须显式展示组装结果。 2.3 Prompt 生成所有 subagent prompt 必须通过 prompt harness.py 从模板生成；禁止手写所有 {{VAR}} 必须填充，残留即 ERROR；输出固定落 OUTPUT DIR/runtime/ 模板/playbook 仅通过 inject file 注入；主 agent 不手动预读正文 Step 0 默认强制模板化：主 agent 必须先通过 prompt harness.py 生成 OUTPUT DIR/runtime/prompt interview.md ，再依据渲染结果向用户发问；采访运行时模板必须按能力在 tpl interview structured ui.md 与 tpl interview text fallback.md 之间二选一，不得退化成随手写的一小段简陋问题。 Step 0 优先结构化采访 UI ：只要当前 CLI 提供任何等价于 AskUserQuestion / request user input 的原生提问能力，主 agent 就必须优先使用；能力判断看是否支持 question/header/id/options 等结构化提问对象，而不是看固定工具名。 Step 0 文本回退也必须结构化：若当前 CLI 不支持结构化采访 UI，主 agent 必须回退为分组明确的 Markdown 采访单；不得退化成一行填空或散乱问题串。 Step 0 唯一例外：仅当 prompt harness.py 在 Step 0 发生真实脚本接口故障，并已判定 BLOCKED SCRIPT INTERFACE 时，才允许主 agent 直接发问；但覆盖维度不得低于 tpl interview.md 的最终要求。 2.4 通信协议指令方向内容 RUN 主→子 prompt 文件路径（一行，不发正文） STATUS 子→主进度、阻塞项、下一动作 FINALIZE 子→主完成信号 + 产物路径列表仅里程碑通信；任何修复直接改文件并回传路径。多阶段 orchestrator 补充协议：对于 phase1 → phase2 [→ phase3] 的渐进式子代理，非末阶段只允许输出 STAGE n COMPLETE: {artifact path} 作为阶段完成标记；只有最后阶段才允许发送 FINALIZE 。 2.5 校验双保险 subagent FINALIZE 前自审；主 agent 回收后再跑同一 validator 复检。自审通过不等于主链放行。 2.6 执行纪律执行优先策略：到达某一步后，直接执行该步的 harness/CLI 命令，不要擅自做无关探索。采访前置锁定：完成 3.1 环境感知、 update plan 与 cli cheatsheet 读取后，第一条面向用户的业务交互必须是 Step 0 的采访问题；允许把模型感知结果 / Subagent 操作手册 / 采访 UI 能力压缩为同一条消息里的前置状态块，但不得先做调研、资料探索或报告读取。阅读隔离边界：未到对应步骤时禁止读对应阶段文件；主 agent 可读内容仅限： OUTPUT DIR/ 、用户输入资料、以及 cli cheatsheet.md 。把脚本当做黑盒工具： scripts/ .py 是执行对象，不是阅读对象！仅允许 python3 ... 执行；严禁对脚本跑 help 摸索参数，严禁 cat 脚本源码！所需的参数全都在 cli cheatsheet.md 里面。如果命令失败：首先对照 cheatsheet 核对参数形式；解决不了则立刻标记 BLOCKED SCRIPT INTERFACE 并呼叫用户裁决。汇报纪律：只汇报"目标动作、执行结果、Gate反馈"；严禁长篇大论的 "Explored files..." 预读清单。 2.7 资源双层消费资源文件结构：标题 + 一句话定位（引用层） + 正文层。消费规则： planning 阶段： resource loader.py menu 加载标题+引用层组成菜单 planning 阶段主链需先把 menu 结果落一份 runtime/page planning menu N.md 备份，再让 PageAgent 读取这份快照 html 阶段： resource loader.py resolve 按 planning JSON 字段动态加载正文层字段路由： layout hint→layouts/ 、 page type→page templates/ 、 card type→blocks/ 、 chart type→charts/ 命令见 cheatsheet 资源路由节。 3. 环境、路径与产物合同 3.1 环境感知（至关重要，Step 0 前强制完成）进入任何业务步骤前，主 agent 必须按照以下顺序执行环境感知，并将结果显式分类记录到对话或计划日志中。这决定了整个任务的工具下限。若当前界面会直接暴露给用户，允许把这些结果压缩成采访消息中的前置状态块；禁止在 Step 0 前展开长篇说明。前置操作： 1. 先调用 update plan 创建 canonical plan。 2. 必须读取 references/cli cheatsheet.md 建立对所有 CLI 接口的精确记忆。 3.1.0 模型与思考深度感知（Model & Thinking Effort Perception）为了绝对保证内容质量不滑坡，主 agent 必须在开局时确认自己是谁，并在采访阶段确认 subagent 使用的模型及思考等级： 1. 强行识别当前主 agent 正在使用的大模型版本（例如 Claude 3.5、Gemini 1.5 等，如果无法确认直接问用户）。 2. 将其在心中显性固化为 MAIN MODEL 全局变量，并在对话中输出模型感知结果。同时也需探测当前环境 API/工具是否支持给模型传递"思考深度/推理努力(reasoning effort)"这一级选项。 3. SUBAGENT MODEL 与 SUBAGENT THINKING EFFORT 绑定：Step 0 采访阶段不仅会向用户确认 subagent 使用的模型，还会询问需要的思考深度等级（详见 6.2）。用户回答后，将其显性固化为 SUBAGENT MODEL 和 SUBAGENT THINKING EFFORT 全局变量，并在模型感知结果中同步输出。 4. 全局防降格红线：一旦确认这两个变量，在后续流程中创建任何 Subagent 时，必须强制将其带入构建参数中（绝对禁止走默认回退配置）。 3.1.1 Subagent 操作手册生成环境中有多种执行工具，主 agent 必须为自己梳理规矩： 1. 自检环境中用于创建管理 agent/subagent 的技能或 API。 2. 检查这些工具是否支持模型重载参数（对应 3.1.0）。 3. 整理出支持情况并输出到对话，标题固定为 Subagent 操作手册，必须包含以下内容：工具名称：当前环境可用的 subagent 创建工具调用模板（必须含变量槽）：一个可参数化的命令模板，包含 {{SUBAGENT NAME}} 、 {{PROMPT PATH}} 、 {{MODEL}} 以及支持深度思考情况下的 {{THINKING EFFORT}} 等四个槽位。示例调用：用具体值填充槽位的实例调用模板示例（主 agent 必须根据实际环境生成类似格式， {{MODEL}} = SUBAGENT MODEL ， {{THINKING EFFORT}} = SUBAGENT THINKING EFFORT ）： 4. 此后每个业务节点调用 subagent 时，必须回查此模板、替换变量、显式输出组装后的完整命令到对话中，然后执行。禁止“依据操作手册”这种含糊引用。 3.1.2 采访 UI 能力探测由于 Step 0 直接决定用户交互体验： 1. 主 agent 必须自检当前 CLI 是否提供原生结构化提问 UI。 2. 判断标准：是否存在可提交 question/header/id/options 一类结构化字段，并让用户直接点选/填写的能力；名称不限，可表现为 AskUserQuestion 、 request user input 、 ask user question 、 ui.form 等。 3. 将结论以采访 UI 能力输出到对话中，至少包含：是否支持结构化采访 UI 工具名称或能力形态是否支持单选 / 多选 / 自由补充 Step 0 实际执行策略： structured ui / text fallback 4. Step 0 发问前，必须先回查这一结论；支持则使用 tpl interview structured ui.md ，不支持则使用 tpl interview text fallback.md 。 3.1.3 Search 工具清单探测由于 Research 分支极度依赖网络检索能力： 1. 主 agent 自检所有带有 web search 或直接读取 URL 功能的系统工具及自定义 skill。 2. 梳理支持项，输出名为 Search 工具清单的表格到对话中。 3. 此步生成的清单，将在 Step 2A 通过 TOOLS AVAILABLE 变量直接喂给检索子代理，务必清晰详实。 3.1.4 兜底能力检查如果缺失基础能力，必须主动停止并报错：文件读写、Python、规划：必须具备，无则直接停止流程。信息检索：尽量具备，若无可主动建议用户仅走 Step 2B 修改本地资料。图像生成：若无实际工具支持，强制后续图片策略降级为 manual slot 或 decorate 。 3.2 路径变量变量值 SKILL DIR 当前 skill 根目录（例如： ../skills/ppt agent workflow san ，必须是相对路径） ROOT OUTPUT DIR ppt output/ （必须相对 CWD，禁止跳出） RUN ID YYYYMMDD HHMMSS topic （带时间戳用于区分同目录下不同任务的产出） OUTPUT DIR ROOT OUTPUT DIR/runs/{RUN ID} RUN ID 唯一性约束：同一个 PPT 任务全程只允许一个 RUN ID，Step 0 创建后锁定复用，重试/回退/断点恢复均复用同一个，禁止为同一任务重复创建。不同的 PPT 任务（不同主题）各自独立 RUN ID。恢复旧任务时绑定旧 RUN ID。 ⚠️ 跨环境可移植性红线（防止运行时路径污染）：在组装并向 prompt harness.py 传入用于子代理指引的变量时，主 Agent 绝对禁止将其展开成宿主的死硬绝对路径（如 /home/xxxxxxxx/... ），也尽量避免结构极度脆弱的外跳路径（如 ../../../.gemini/... ）。最聪敏的终极解决方案： 1. 对于引擎代码路径（如 var SKILL DIR= 或 var REFS DIR= ），主 agent 请直接传递带有环境变量字面量的字符串本身（如 var SKILL DIR='$SKILL DIR' 、 var REFS DIR='$SKILL DIR/references' ）。 2. 这样最终生成的 OUTPUT DIR/runtime/prompt .md 模板内容里，就会直接保留 python3 $SKILL DIR/scripts/... 这种占位符。子代模型也会乖乖地用这样的环境变量向终端请求执行，任何终端只要配置了 $SKILL DIR 都可以瞬间通跑我们的产物！ 3. 对于业务流水线位置（ OUTPUT DIR 相关），必须退化成基于 CWD 的干净相对路径。 3.3 正式产物链运行时 prompt 落 OUTPUT DIR/runtime/prompt .md 。 4. Canonical Plan !强制使用CLI 原装plan list工具管理所有task Plan 更新规则：仅状态变化时更新；并行页逐页追踪不合并；create/wait/close 拆开；generate/validate 拆开；回退显式标记 ROLLBACK→StepID 。 5. 调度骨架与真源 5.1 统一 Subagent 调度骨架（P2A/P2B/P3/P3.5/P4 共用） 1. 查 cheatsheet 对应步骤 → harness 生成阶段 prompt 文件（phase1 + phase2 [+ phase3]） 2. harness 生成 orchestrator prompt（轻量调度，只含阶段路径 + 渐进式执行协议） 3. 按《Subagent 操作手册》创建 subagent（必须传 model SUBAGENT MODEL ） 4. 发送 RUN （orchestrator prompt 路径）→ subagent 内部自主渐进式读取各阶段 → 收到 FINALIZE 5. 主 agent 执行 gate 复检；若是 Step 4 且 manual audit mode != off ，则 FINALIZE 后必须先经过 review 后的 [WAIT USER] 放行点，再进入整页终检 → 不再复用时立即 close 5.2 真源索引类别路径消费方式 Prompt 模板 references/prompts/tpl .md 传路径给 harness，不手动预读执行细则 references/playbooks/ playbook.md inject file 注入风格真源 references/styles/runtime style .md Step 3.5 注入大纲/采访/交付合同 scripts/contract validator.py P0 / P3 / P5 Gate Step 4 schema 真源 scripts/planning validator.py P4 planning Gate Step 4 图审与结构校验 scripts/visual qa.py P4 PNG + planning + HTML 双层 Gate CLI 命令 references/cli cheatsheet.md Step 0 前读取，后续直接引用 CURRENT BRIEF PATH ：research → search brief.txt ；非 research → source brief.txt （Step 3/4 共用）。 5.3 单一真源与自动检查 workflow / schema 版本真源： scripts/workflow versions.py （当前 WORKFLOW VERSION = 2026.04.09 v4.1 ） Step 4 schema 真源： scripts/planning validator.py outline 密度合同真源： scripts/contract validator.py Step 4 结构/像素双层校验真源： scripts/visual qa.py prompt 变量真源：各 references/prompts/tpl .md 模板中的 {{VAR}} 资源 ID 真源： references/layouts/ 、 references/blocks/ 、 references/charts/ 、 references/principles/ 的真实文件 stem，与 scripts/resource loader.py 的归一化规则多阶段完成信号真源：各 orchestrator 模板中的阶段协议自动检查入口：修改 prompt/playbook/cheatsheet/Step 4 schema 示例后，运行 python3 SKILL DIR/scripts/check skill.py 6. 主流程状态机 6.1 Step 全景表 Step 核心动作关键产物 Gate 失败回退 P0 采访并归一化需求 interview qa.txt / requirements interview.txt contract validator interview + requirements interview 补问，不进 P1 P1 识别输入确定分支分支写入 requirements interview.txt 逻辑判断 WAIT USER P2A 检索并压缩资料 search.txt / search brief.txt contract validator search + search brief 回退 P2A.01 重建 ResearchSynth（扩大搜索预算/维度） P2B 压缩用户现有资料 source brief.txt contract validator source brief 回 P2B 重写 P3 生成大纲（内部自审） outline.txt contract validator outline （含 density bias / density curve / 单页密度窗口）回退 P3.01 重建 Outline subagent，最多 2 轮；仍失败则 BLOCKED OUTLINE 呼叫用户裁决 P3.5 固定全局风格 style.json contract validator style 回 P3.5 P4 并行生产各页 planningN.json / slide N.html / slide N.png planning validator + 三件套存在性 + visual qa （PNG + planning + HTML）+ 主 agent 看图 + （若开启）用户人工图审通过只回退该页；人工图审未通过时默认从 review 重开；同类 P0/P1 连续 2 轮不收敛则强制回退 planning P5 导出交付 preview.html / 双 pptx / delivery manifest.json contract validator delivery manifest 只回退导出所有命令完整参数见 cli cheatsheet.md 。 6.2 Step 0 采访（核心起点，不可跳过）即使第一句话用户提供了极多信息，严禁跳过采访阶段。高效推进：采访直接收集所需字段信息，不生成解释性分析与背景描述。默认执行方式：优先按环境能力生成使用结构化采访 UI（ tpl interview structured ui.md ），若不支持则用格式清晰且附带选项的文本问答（ tpl interview text fallback.md ）。结构化输出约束：通过提示向用户提供明确的备选项。最终收集的字段组合必须高度结构化、数据详实，能直接输出至 requirements interview.txt 并 100% 被下游验证器（Gate）与子系统（Subagent）解析消费，无需推测与加工。必须覆盖但允许精简（如果已知）的维度：场景、受众、核心传达目标、期望页数与密度、风格倾向、品牌规范、配图策略、资料使用范围，以及是否参与中间人工审计。密度归一化约定（Step 0 就要定死）：用户填写的 page density 只表示整套 deck 的整体倾向，不等于每页固定密度。内部统一映射为 density bias ：少而精 relaxed 适中 balanced 容量极大 ultra dense 后续单页差异由 outline 产出的 density curve 决定，不交给 html 临场发挥。 subagent 模型与思考深度（必问）：直截了当让用户选「后续子系统使用什么模型，以及需要何种等级的思考深度？」（如低/中/高，或者普通/深度思考，视当前模型

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