gpt-image2-ppt

name	gpt-image2-ppt
description	Generate visually striking PPT slides via OpenAI's gpt-image-2 -- use any style in styles/<collection>/STYLE_ID.md or mimic a user-supplied .pptx template; outputs high-res slide PNGs and a 16:9 .pptx. Use when the user asks to make a presentation, slides, deck, pitch deck, investor PPT, magazine-style PPT, or 做一份 PPT / 生成幻灯片 / 用 gpt-image 生成 PPT / 按这个模板生成 PPT.

gpt-image2-ppt -- 用 gpt-image-2 生成 PPT

把一份 markdown 大纲（或 slides_plan.json）+ 一种视觉风格，直接喂给 OpenAI 官方 Images API（gpt-image-2），逐页出图，最后打包成 16:9 .pptx。

可用风格

风格 ID	一句话定位	适用场景
gradient-glass	Apple Vision OS / Spatial Glass	AI 产品发布、技术分享、创意提案
clean-tech-blue	Stripe / Linear 级蓝白	融资路演、商业计划书、企业战略
vector-illustration	复古矢量插画 + 黑描边	教育培训、品牌故事、社区分享
editorial-mono	Kinfolk / Monocle 编辑设计	品牌发布、文化访谈、读书分享
dark-aurora	Linear / Vercel 深色霓虹	AI 产品、开发者工具、技术分享
risograph	Riso 双套色印刷 + 网点纹理	创意工作室、文创品牌、独立 zine
japanese-wabi	无印 / 原研哉式侘寂	茶道、生活方式、奢侈品、文化讲座
swiss-grid	Bauhaus / Vignelli 国际主义网格	学术报告、博物馆展陈、严肃汇报
hand-sketch	Sketchnote / 白板手绘	工作坊、产品 brainstorming、培训
y2k-chrome	Y2K 千禧液态金属 + 蝴蝶贴纸	潮牌、文娱、品牌联名、Z 世代营销
abstract-art-showcase	黑白极简、艺术展览感、超大字体和抽象画面并置	艺术策展、作品集、品牌调性展示
coal-industry-business-company-profile	工业棕黑、粗重标题、结构线和硬朗图标	能源、制造业、重资产公司介绍
college-candy-aesthetics-infographics	糖果色、校园感、圆润信息图和轻快装饰	教育、校园活动、轻量数据科普
creative-agency	创意机构气质、强视觉拼贴、鲜明版式节奏	Agency 提案、品牌方案、创意汇报
culinary-innovation	餐饮创新感、食材摄影、暖色块和杂志式排版	餐饮品牌、食品创新、菜单/新品发布
data-science-consulting	数据咨询蓝灰、模块化布局、图表和技术感信息层级	数据分析、AI 咨询、企业数字化
mindfulness-in-the-classroom-breathing-techniques	柔和心理健康配色、留白、圆角块和安静插画感	心理健康、课堂活动、呼吸训练课程
mind-maps-workshop-professional	专业工作坊风、思维导图节点、清晰流程结构	培训工作坊、方法论、团队共创
meeting-agenda	会议议程感、干净网格、强信息分组和商务标题	例会、项目同步、管理层汇报
investment-company-business-plan	投资机构质感、深浅对比、稳重商务版式	投资计划、基金介绍、商业计划书
indigenous-cultures	文化纹样、自然色、手工质感和叙事型构图	文化课程、历史主题、公益教育
health-disparities-and-social-determinants-of-health-doctor-of-philosophy-phd-in-health-behavior-and-health-education	公共健康学术风、理性网格、柔和医疗色和论文感层级	医学论文答辩、公共健康报告、教育研究
geometric-duotone-thesis	双色几何、论文答辩感、斜切图形和强标题	学术答辩、研究报告、章节型内容
geometric-clinical-case	几何医疗风、冷静配色、病例卡片和清晰分栏	临床病例、医疗培训、诊疗汇报
geometric-business	商务几何块、稳健蓝绿调、简洁图表语言	商业计划、团队汇报、产品策略
formal-lavender-portfolio	淡紫正式感、作品集留白、优雅细线和柔和版式	个人作品集、设计简历、专业展示
flowery	花卉装饰、柔和色块、浪漫但有秩序的排版	生活方式、女性品牌、活动介绍
first-impressions	第一印象主题、强封面视觉、人物/标题的戏剧化关系	面试培训、个人品牌、沟通课程
final-year-project-thesis-defense	毕业设计答辩、学院派网格、清晰章节与数据页	毕业答辩、项目结题、研究展示
fashion-business-consulting-toolkit-aesthetic	时尚咨询感、高级拼贴、杂志排版和中性色	时尚商业、品牌咨询、趋势报告
economic-impact-of-coronavirus	经济影响报告风、严肃信息图、冷静色彩和数据叙事	宏观经济、政策分析、风险报告
eco-green-business-plan	鼠尾草绿、自然材质摄影、环保商务与极简分屏	可持续商业、环保品牌、健康生活方式

所有可用风格都统一放在 styles/ 下并按来源分组，使用方式完全相同：initial/ 收录初始 10 套，featured/ 收录精选 22 套，xiamulingzi/ 收录设计师 @夏目玲子 提供的 233 套。目录索引见 styles/README.md；精选风格封面展示见 docs/distilled-styles.md。

风格选择原则：先根据内容场景在 styles/ 里选择最贴近的一套。技术类可优先看 dark-aurora / gradient-glass / data-science-consulting，商务类可优先看 clean-tech-blue / editorial-mono / eco-green-business-plan / investment-company-business-plan，文化生活类可优先看 japanese-wabi / vector-illustration / culinary-innovation / flowery，学术类可优先看 swiss-grid / geometric-duotone-thesis / final-year-project-thesis-defense，工作坊与培训类可优先看 hand-sketch / mind-maps-workshop-professional / mindfulness-in-the-classroom-breathing-techniques。

场景 recipes（可选起步模板）

examples/ 不是新的 skill，也不是运行时必须输入；它是当前 skill 的场景起步模板库，用来在用户只给出模糊需求时，帮助 agent 更快写出第一版 slides_plan.md。

触发规则：

• 用户已经提供完整大纲 / 完整 slides_plan.md / 完整 slides_plan.json 时，不要套 recipe，直接按用户内容走生成流程。
• 用户只说“做一份产品发布 PPT / 融资路演 / 周报 / 课程课件 / 论文答辩 / 读书分享”等常见场景，且没有给清晰页结构时，先查看 examples/ 是否有匹配 recipe。
• recipe 只作为结构参考：读取 examples/<id>/recipe.md 了解场景、推荐风格和注意事项，再参考 examples/<id>/slides_plan.md 的页序结构，改写成用户自己的主题与内容。
• 不要把示例里的虚构产品、公司、项目、数据直接当成用户成品；必须替换为用户提供的信息，或明确标注为占位内容并等待用户确认。
• 如果用户给了真实图片、logo、截图、论文图表或产品 UI，仍按“外部真实图片贴入”规则处理；recipe 只负责内容结构，不替代素材保真流程。

当前内置 recipes：

用户场景	recipe 目录	推荐风格
产品发布、新功能发布、AI 产品介绍	examples/product-launch/	gradient-glass
融资路演、商业计划书、投资人汇报	examples/investor-pitch/	clean-tech-blue
项目周报、月报、例会同步	examples/weekly-report/	meeting-agenda
课程课件、培训、知识科普	examples/courseware/	vector-illustration
论文答辩、毕设答辩、结题展示	examples/thesis-defense/	final-year-project-thesis-defense
读书分享、文化访谈、观点分享	examples/book-sharing/	editorial-mono

使用方式：

1. 判断用户需求是否命中某个 recipe。
2. 读取对应 recipe.md 和 slides_plan.md。
3. 基于用户主题改写一份新的 slides_plan.md，不要直接改 recipe 源文件。
4. 与用户确认页数、每页标题和关键内容。
5. 用户确认后再执行 md_to_plan.py 转 json，并继续下面的指定风格或模板克隆流程。

内置风格的 layout bank sidecar（唯一运行格式）

内置风格采用“MD 给人看，JSON 给机器用”的双文件结构：

styles/<collection>/<style-id>.md            # 风格说明、设计令牌、基础提示词
styles/<collection>/<style-id>.layouts.json  # 必需；每页 layout bank，供自动分配页面形态

generate_ppt.py 会把同名 .layouts.json 作为无 reference image 的 RuntimeProfile 使用：通过 assign_layouts() 分配不同 layout，把 visual_signature / content_capacity / best_for / avoid_for / variation_tags 写入 prompt，并把命中的 layout 精简信息写入 metadata.json。

当前所有 styles/**/*.md 都必须配套同目录、同名的 .layouts.json。只有 Markdown、缺少 sidecar 的旧风格会在出图前直接报错，不再静默走旧 Prompt；先把它迁移为配对格式。以后蒸馏公开模板或新增内置风格时，必须同时产出 JSON sidecar；不要把多页 layout 只压缩进单个 MD 的“布局系统”文字段落。

统一 RuntimeProfile 运行内核

严格模板克隆和结构化 style sidecar 都先编译成同一种 RuntimeProfile，再统一经过 assign_layouts()、页面 Profile 附着、prompt 编译和 metadata 记录。入口适配器只保留必要差异：

• template-clone：来自 --template-profile 或模板 vision 分析；layout 可携带 reference_image，只有 --template-strict 才实际传入生图。
• distilled-style：来自 <style>.md + <style>.layouts.json；使用内容路由和多布局，不依赖原模板图片。

RuntimeProfile 统一记录 source_kind、固定的 prompt_strategy=layout-fields、layouts 和 capabilities（routing / evidence / reference / portability）。优先级固定为：有效模板 Profile > style RuntimeProfile；模板分析没有 layouts 时必须真正回退到结构化 style，而不是只打印提示。运行时不再包含 legacy-freeform 或 synthetic layout 分支。

模板克隆模式

直接给 skill 一个 .pptx 模板，后续所有页都仿这个模板。

# 一行：自动渲染 + 模板分析 + 出图。需本机有可用 PPTX 渲染后端
python3 scripts/generate_ppt.py \
  --plan slides_plan.json \
  --template-pptx ./company-template.pptx \
  --template-strict

--template-strict 表示每页都把模板对应页作为 image reference 喂给 gpt-image-2，仿真度最高。

模板渲染：本机不需要操作 PowerPoint

skill 自带 render_template.py，把 .pptx 自动渲染成每页 PNG，存到 <cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.png。

Agent 前置检查（模板克隆时必须做）

在跑任何 --template-pptx 命令之前，你必须先检查本机是否有可用 PPTX 渲染后端。

检查方式：

• 首选：在 skill 目录运行 python3 scripts/render_template.py --check。它会验证后端是否真的可执行，而不是只看路径是否存在。
• macOS：优先检查 /Applications/Keynote.app 且 AppleScript 可执行；否则检查 libreoffice --version || soffice --version
• Windows：优先检查本机 PowerPoint COM 可启动；否则检查 libreoffice --version / soffice --version
• Linux / 兼容层：检查 libreoffice --version || soffice --version，不要只用 which

注意：鸿蒙 / Termux / 容器 / 特殊架构环境可能看起来像 Linux，但不能假设 Linux aarch64 的 LibreOffice 二进制可运行；必须以 render_template.py --check 或 soffice --version 的实际执行结果为准。不要把 aspose-slides 当默认兜底，它在很多移动/特殊 Python 环境没有可安装 wheel。

如果都没有可用后端，先告知用户模板渲染需要安装可执行的 LibreOffice，或让用户在桌面端手动把模板每页导出为 page-01.png、page-02.png 后通过 --template-images 传入。可选安装命令：

平台	安装命令
Windows	winget install LibreOffice.LibreOffice
macOS	brew install --cask libreoffice
Linux (Debian/Ubuntu)	sudo apt-get install -y libreoffice
Linux (Fedora/RHEL)	sudo dnf install -y libreoffice
Linux (Arch)	sudo pacman -S --noconfirm libreoffice-fresh

装完再次检查，确认存在可用渲染后端再继续后续流程。

注意：Windows 上 winget 是 Win10/11 自带，会弹 UAC 确认框，需要用户点确认；macOS 上 brew 需要先安装 Homebrew。

render_template.py 的渲染后端按优先级自动挑：

1. Windows：PowerPoint COM（本机有 Office 时优先，直出 PNG，跳过 PDF 步骤）> LibreOffice
2. macOS：Keynote AppleScript（本机有 Keynote 时优先，直出 PNG）> LibreOffice
3. Linux / 兼容层：通过 --version 探测确认可运行的 LibreOffice / soffice 命令
4. PDF -> PNG 走 pymupdf（已在 requirements）；没装就用 pdf2image + poppler

跑 generate_ppt.py --template-pptx ... 时如果省略 --template-images 会自动调一次渲染；也可以手动先跑一次：

python3 scripts/render_template.py company-template.pptx
# -> <cwd>/template_renders/company_template/page-01.png ... page-NN.png

仿模板的两层缓存

资料	路径	用途
模板每页 PNG	<cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.png	本机渲染后端一次渲染长期复用
模板风格分析	<cwd>/template_cache/<sha256>.json 或手写 template_profile.json	多模态 agent 自己看图生成；纯文本 agent 才需要外挂 vision
生成产物	<cwd>/outputs/<timestamp>/	每次新跑都新目录

三者都在调用者 cwd 下，与项目自然同进退；建议把 template_renders/、template_cache/、outputs/ 加进项目的 .gitignore。

模板看图分析（让 agent 自己判断要不要配 VISION_*）：

• 当前 code agent 本身是多模态模型（例如 Claude Code 的多模态 Claude、Codex 的多模态 GPT）：不需要额外配置 VISION_*。agent 直接读取 template_renders/<stem>/page-*.png，按 template_analyzer.py 的 TemplateProfile 结构生成 template_profile.json，再用 --template-profile template_profile.json 传给 generate_ppt.py。如果要配合 --template-strict，每个 layout 里要写 reference_image（模板 PNG 的绝对路径或可访问路径）。
• 当前 code agent 是纯文本模型（例如只接入 DeepSeek 文本模型）：它看不了模板截图，需要额外配置 VISION_BASE_URL / VISION_API_KEY / VISION_MODEL_NAME，让 template_analyzer.py 调一个独立的 OpenAI 兼容多模态端点做模板分析。

vision 分析与图片生成的 gpt-image-2 永远解耦——换 vision provider 不影响出图路径。

安装

git clone [e-mail]:JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills.git
cd gpt-image2-ppt-skills
bash install_as_skill.sh --target claude   # Claude Code
# 或
bash install_as_skill.sh --target codex    # Codex
# API 直连所需密钥优先通过 agent 配置 / 系统环境变量注入

环境变量注入（API 直连时）

不要把本 skill 的密钥写进调用者业务项目根目录的 .env，也不要为了出图去读取用户项目里的通用 .env。环境变量建议按 agent 框架的标准方式注入：

• 通用 / CI / 服务器：用系统环境变量、Docker Compose environment / env_file、Kubernetes Secret、CI Secret 等注入。
• Claude Code：用用户级 ~/.claude/settings.json 或项目级 .claude/settings.local.json 注入环境变量；命令行环境变量优先级最高。
• OpenClaw / 自定义 Agent：用框架配置里的 apiKey / env reference 引用系统环境变量，避免把 key 明文写进项目配置。
• 本地 standalone CLI fallback：可以设置 GPT_IMAGE2_PPT_ENV=/path/to/private.env，或使用 skill 安装目录下的 .env；这只是备用方式，不是业务项目 .env。

API 直连需要这些变量：

OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com    # 或任意 OpenAI 兼容中转站
OPENAI_API_KEY=sk-...
GPT_IMAGE_MODEL_NAME=gpt-image-2
GPT_IMAGE_QUALITY=high                     # low / medium / high / auto

# 可选：模板克隆模式的 vision 分析 backend。
# 多模态 agent / 原生 Codex 可自己看图生成 --template-profile，不需要下面这组。
# 只有纯文本 agent（如 DeepSeek 文本模型）才需要外挂下面这组。
# 不内置默认 endpoint，请填你自己信任的服务，否则就别填。
# VISION_BASE_URL=https://your-openai-compatible-relay.example.com/v1
# VISION_API_KEY=sk-...
# VISION_MODEL_NAME=gemini-3.1-pro-preview   # 或 gpt-4o / claude-3.5-sonnet 等任意多模态 SKU

配置优先级固定为：当前进程环境变量 > 平台注入的 gpt-image2-ppt_* 变量 > GPT_IMAGE2_PPT_ENV / skill 目录下的 .env；JULING_GPT_IMAGE2_* 只作为没有对应 OPENAI_* 配置时的兼容 fallback，不会覆盖显式配置。

安全提示：脚本只读取当前进程环境、平台注入的 gpt-image2-ppt_* 变量、显式 GPT_IMAGE2_PPT_ENV，以及 skill 安装目录下的 .env fallback。脚本不会向上递归读取调用者项目目录里的 .env，避免误吃业务项目密钥。python3 scripts/render_template.py --check 会执行一个最小真实转换来验证回渲染后端。

如果你就是 Codex agent（原生 image_generation 出图 — 推荐）

如果你自己就是 Codex（正在运行本 skill 的 agent 就是 Codex CLI / Codex TUI），并且当前环境提供 image_generation tool 和 ChatGPT 登录态，此时不要用 generate_ppt.py 或 --backend codex 负责出图，直接用原生工具生成图片，最后只复用本仓库的 md 转换 / PPTX 打包逻辑即可。

关键边界：Python 脚本运行在子进程里，拿不到当前 agent 会话里的原生 tool。generate_ppt.py --backend codex 能做的只有再启动一个 codex exec 子进程，让另一个 Codex 去出图；它不是“复用当前 Codex 的 image_generation tool”。所以当前 agent 已经能原生出图时，出图动作必须由 agent 本身完成，而不是交给 generate_ppt.py。

如何判断

你能访问 image_generation tool，并且不需要手动配 OPENAI_API_KEY 就能出图——满足这两个条件就走原生路径。若当前 Codex 会话没有这个 tool，就按普通 agent 处理：走 API 直连、--backend codex 备用后端，或让用户补齐环境。

出图流程（Codex 原生路径）

1. 准备 slides 数据

如果还没有 slides_plan.json，先按下面「生成流程」第 2-3 步写 slides_plan.md → python3 scripts/md_to_plan.py ... 转 json。

2. 用统一运行时准备 prompt

不要手工复刻 generate_prompt()。运行 --prepare-only，让 API 直连和 Codex 原生路径共享同一个 RuntimeProfile、layout routing 和 prompt compiler：

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --plan slides_plan.json \
  --style styles/<collection>/<id>.md \
  --prepare-only \
  --output outputs/<timestamp>

该命令不调用图片 API，也不打包 PPTX；它会生成 prompts.json、逐页 prompt 文本和 metadata.json。只做单页冒烟时同时传 --slides 1。

3. 读取每页编译结果

从 outputs/<timestamp>/prompts.json 读取每页 prompt、reference_image、asset_reference_image 和 layout_id。不要根据 Markdown 重新拼一份 Prompt，否则会绕过结构化 layout bank。

4. 调 image_generation tool 出图

对每页调你的 image_generation tool：

• prompt: prompts.json 中该页已经编译好的完整 prompt
• output_format: png
• 如果记录了 reference_image / asset_reference_image，按原顺序作为图片 reference 传入
• 将返回的图片保存到 outputs/<timestamp>/images/slide-NN.png（NN 为两位页码）

可以并发（建议 ≤4 并发，避免限流）。

5. 打包 PPTX

如果本 deck 没有外部真实图片对象，可以用下面的简易整页 PNG 打包。如果任一页有 external_image / image_overlay / external_image_placeholder 且指向真实图片，不能用这个简易打包片段，否则真实图片会被合进整页背景 PNG，用户无法在 PowerPoint 里单独选中拖动。此时必须走 generate_ppt.py 的标准打包逻辑，或在已有 session 中调用 generate_pptx(..., metadata=metadata)，让真实图片作为独立 picture object 叠在背景上。

python3 -c "
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
prs = Presentation()
prs.slide_width = Inches(13.333)
prs.slide_height = Inches(7.5)
blank = prs.slide_layouts[6]
import os, glob
for p in sorted(glob.glob('outputs/<timestamp>/images/slide-*.png')):
    slide = prs.slides.add_slide(blank)
    slide.shapes.add_picture(p, 0, 0, width=prs.slide_width, height=prs.slide_height)
prs.save('outputs/<timestamp>/<title>.pptx')
print('done')
"

外部真实图片页的正确 PPTX 结构应是：

• 第 1 层：images/slide-XX.png 作为整页背景图（包含模型生成的背景和文字）。
• 第 2 层：source 指向的真实图片作为独立 PPT picture object，按 slide_spec 坐标贴在背景上，可在 PowerPoint 里选中、拖动、缩放。

模板克隆模式（Codex 原生路径）

你自己就是多模态 agent——直接 Read 模板每页 PNG 抽取视觉风格，写成 template_profile.json（schema 见 template_analyzer.py 里的 TemplateProfile，每个 layout 写上 reference_image），再用 --template-profile template_profile.json --template-strict --prepare-only 编译每页 Prompt 和 reference；不要手工选择另一套 Prompt 拼接逻辑。

不需要配 VISION_*——你就是 vision。

与下面「--backend codex」的区别

	原生路径（本节）	--backend codex
适用场景	你就是 Codex agent	你是 Claude Code / 其他 agent，借用本机 codex CLI
调用方式	直接调 image_generation tool	spawn codex exec --full-auto 子进程
出图层数	1 层	2 层（agent → python → codex exec）
速度	几秒/张	30-60s/张
可靠性	tool 参数精确	自然语言 relay，偶发失败
需要 API Key	不需要	不需要

---

可选：走 codex CLI 出图（--backend codex，非 Codex caller 用）

如果你就是 Codex agent，不要走这条路——用上一节的「原生路径」代替。

当你用 Claude Code / OpenClaw / 其他 agent 运行本 skill，但本机装了 codex CLI 且已登录（codex login），可以借用它的凭据出图，省掉配 OPENAI_API_KEY：

python3 scripts/generate_ppt.py --plan slides_plan.json --style styles/initial/editorial-mono.md --backend codex

默认后端仍是 openai（直调 API，快、并发稳、每页 3-10s）。--backend codex 是逃生口，适合"只跑 1-2 张图试水、不想配 key"的场景。

Tradeoffs：

• ✅ 不需要在本 skill 配 OPENAI_API_KEY
• ⚠️ 慢：每页多一层 agent loop，单页 30-60s+，10 页可能 5-10 分钟
• ⚠️ 计费不变：gpt-image-2 是按图计费，不在 ChatGPT 订阅内，codex 只是代你刷额度
• ⚠️ 可控性差：aspect_ratio / quality / reference_image 靠自然语言指令让 codex 转发，偶发失败

相关 env（都可选）：

CODEX_CMD="codex exec --full-auto"   # 覆盖 codex 调用方式（默认这串）
CODEX_IMAGE_MODEL=gpt-image-2        # 传给 codex 的目标模型
CODEX_TIMEOUT_SECS=900               # 单页超时
GPT_IMAGE_BACKEND=codex              # 不想每次敲 --backend 就设这个

模板克隆的 vision 分析同理——当 caller agent 自己是多模态时（Claude Code / 多模态 codex），可以直接 Read 模板 PNG 抽取风格，不用配 VISION_*；只有 caller agent 是纯文本模型时才需要外挂 vision provider。

生成流程（指定风格）

先 md 后 json：md 给人看、方便 diff / review / 改文案；json 由 md 派生，喂给 generate_ppt.py，标为 generated，不手改。

1. 用户给一份大纲 / 已有的 slides_plan.json；如果用户只给常见场景和主题，先按上方“场景 recipes”选择一个 examples/<id>/ 作为结构参考
2. Agent 按下面 md 规范写一份新的 slides_plan.md，与用户确认文案：

   ---
   title: MediWise Health Suite 商业计划书
   ---
   
   ## 1. [cover] MediWise Health Suite
   副标题：家庭健康管理智能平台
   年份：2026
   
   ## 2. [content] 市场痛点：健康管理的两类割裂
   痛点一：高频无深度
   ...
   
   ## 6. [data] 效率对比：使用 MediWise 前后
   ...
   

   • h2 格式：## N. [page_type, layout=layout-05] 本页标题行
   • N. 可省（按出现顺序自动编号）；[page_type] 可省（默认 content）；layout= 只在模板克隆模式需要
   • page_type: cover / agenda / section / content / data / quote / closing / other
   • h2 标题行 → json 里 content 的第一行；下面的正文 → 正文
3. 用户 OK 后，转 json：

   python3 scripts/md_to_plan.py slides_plan.md -o slides_plan.json
   

4. 选风格：从 styles/initial/、styles/featured/ 或 styles/xiamulingzi/ 里挑一个，对应 styles/<collection>/<id>.md；如果使用了 recipe，优先采用 recipe.md / frontmatter 里的 recommended_style，需要视觉预览时先看 docs/distilled-styles.md
5. 构造 slide_spec（Agent 步骤）：读 styles/<collection>/<id>.md 的视觉规范，为 slides_plan.json 每页构造 slide_spec（每个元素的 type、content、position、style），写入每页的 slide_spec 字段。格式见下方"指哪改哪"章节
6. 调脚本：

   python3 scripts/generate_ppt.py --plan slides_plan.json --style styles/initial/editorial-mono.md
   

7. 产物在 <cwd>/outputs/<timestamp>/：
   • images/slide-XX.png -- 每页 PNG（16:9，1536x864）
   • prompts.json -- 每页用到的完整 prompt（便于复盘 / 二次微调）
   • metadata.json -- slide_spec 版本历史（支持精确编辑和回滚）
   • <title>.pptx -- 16:9 PPTX；默认背景与文字是整页图片，通过 external_image 放入的真实图片会作为独立 PPT 图片对象叠加

可编辑模式（默认关闭）

普通模式仍优先保证 gpt-image-2 的整页审美，输出背景和文字为整页图片。只有用户明确要求“可编辑 PPTX / 文字可以改 / 元素可拆 / 图片可移动 / 原生形状”时，才启用可编辑模式；不要根据内容类型自行默认开启。

核心原则

不要禁止 gpt-image-2 在初始视觉稿中生成标题、正文、数字、表格、Logo 或关键图表。 模型仍先生成完整成品页，以保留整体构图、材质、光效和文字与视觉之间的关系；可编辑模式是生成后的重建步骤。

效果优先与轮次控制

可编辑模式以最终视觉效果和对象级可编辑质量为首要目标，不强制单轮完成；但必须区分低成本检查轮次与高成本生成轮次：

• 检查轮次可以多轮：scene schema、字体可用性、文字溢出、对象越界、图片比例、黑白底边缘、对象移动、PPTX 回渲染和人工看图都可以重复执行，不因追求少轮而跳过。
• 生成轮次逐级升级：优先调整字体、坐标、裁切、圆角、层级等确定性参数；其次走 A1 原像素提取和 A2 遮挡补全；再只对失败的复杂素材做 B AI 分离/重生成；只有整体构图、视觉层级或风格明显不合格时，才允许重生整页。
• 局部问题只修局部：一个图层、一个文本框或一个槽位失败时，不得默认重新生成已经通过检查的其它内容。
• 每轮保留当前最佳版本：在 quality-report.json 记录本轮问题、修复范围、所用路由和结果；新版本没有带来可见提升时停止，不要为了“多试一次”让版式随机漂移。
• 真实素材仍以保真为先：Logo、产品 UI、医学影像、论文图表、财务数据和证据截图不得为了减少轮次而改走 AI 重绘。

推荐顺序：

完整视觉稿 / 用户参考图
  -> 一次性 scene 规划与对象分层
  -> 原生对象重建 + A1/A2 素材处理
  -> 多轮低成本预检与回渲染
  -> 仅对失败范围做局部修复或 B 路由
  -> 只有结构性失败才重生整页
  -> 选择历史最佳版本交付

可编辑模式的回渲染前置检查（必须）

可编辑 PPTX 必须能被重新渲染成图片，供多模态 agent 逐页读取并人工验收；要求与模板克隆模式相同。在跑任何 --editable 命令之前，必须先检查本机是否有可执行的 PPTX 渲染后端：

python3 scripts/render_template.py --check

• Windows：PowerPoint COM > LibreOffice
• macOS：Keynote AppleScript > LibreOffice
• Linux / 兼容层：实际可执行的 LibreOffice / soffice

不能只检查文件路径或安装包是否存在，必须以 --check、PowerPoint COM 启动、Keynote AppleScript 探测或 libreoffice --version 的实际结果为准。鸿蒙、Termux、容器和特殊架构同样不得假设 LibreOffice 可运行。

如果没有可用后端，停止可编辑模式并告知用户安装 PowerPoint、Keynote 或 LibreOffice；不得生成一个未经回渲染检查的 -editable.pptx 并声称成功。安装方式与上方“模板克隆模式”的渲染后端说明相同。

generate_ppt.py --editable 会在开始生成前执行同等预检；构建完成后自动把 -editable.pptx 回渲染到 <session>/editable_renders/page-XX.png。agent 必须逐页读取这些 PNG，检查字体替换、换行、对象错位、边缘和视觉差异。纯文本 agent 无法完成这一步时，必须明确要求用户或另一个多模态 agent 看图验收，不能把自动报告当作人工验收。

用户明确要求可编辑时，agent 必须：

1. 先运行 python3 scripts/render_template.py --check，确认回渲染后端真实可用；
2. 正常完成 slides_plan.md → slides_plan.json 和单页视觉冒烟；
3. 保存每页完整视觉稿为 visual-master；
4. 为每页建立 slide-XX.scene.json、clean plate、独立素材和质检证据；
5. 调用显式的 --editable 模式；
6. 读取 <session>/editable_renders/page-XX.png 逐页人工检查，不能只看自动报告。

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --plan slides_plan.json \
  --style styles/initial/dark-aurora.md \
  --editable \
  --editable-scenes editable_scenes/

• --editable 默认关闭；未传时，现有生成、编辑、回滚和普通 PPTX 打包行为不变。
• --editable-scenes 指向包含 slide-01.scene.json、slide-02.scene.json 等文件的目录。
• 省略 --editable-scenes 时，会尝试 <session>/editable_scenes/。
• CLI 会在生成前拒绝不可用的回渲染环境，并在构建后自动生成 <session>/editable_renders/page-XX.png。
• scene 缺页、素材丢失或格式错误时，不得静默退化成整页图片并声称可编辑；应保留普通 PPTX 和中间证据，然后明确失败。
• 成功时同时保留 <title>.pptx 和 <title>-editable.pptx。

Scene 元素

每个 scene 使用真实像素画布坐标，至少声明 slide_number、canvas、clean_plate 和按 z_index 排序的 elements。支持：

type	用途
native_text	标题、正文、日期、数字、标签、徽章文字；输出 PowerPoint 原生文本框
image_layer	照片、主视觉、插画、复杂纹理和无法合理转成 shape 的对象；输出独立图片层
native_shape	矩形、圆角矩形、圆、五角星和线条；输出原生 PowerPoint shape
connector	架构图、流程图的直线连接线和箭头

scene 中的路径优先写相对于 scene JSON 的相对路径，便于示例和 session 整体移动。完整示例见 examples/editable-pptx/case05-summer-poster/slide-01.scene.json。

重叠素材的 A1 → A2 → B 路由

1. A1 原像素直接提取（默认）：轮廓完整、遮挡少、边缘干净时直接从完整视觉稿提取。多个彼此重叠的素材默认作为一个连接组合层提取，不强行拆成残缺对象。
2. A2 原像素 + 遮挡补全：保留可见原像素，对对象背面或对象移走后暴露的 clean plate 做补全。
3. B AI 分离或重生成：仅当 A1/A2 的毛发、毛绒、半透明、玻璃、白色主体、复杂水彩边缘或遮挡补全效果不合格，或用户明确要求设计模式时启用。

不要因为 B 更方便就跳过 A1。每次升级必须在 quality-report.json 记录原因。Case 05 的毛绒角色、白色冰淇淋与水彩云混合，A1/A2 边缘不稳定，因此使用 B 生成单色键背景的组合素材，再本地去背景。

Clean plate 与页面类型

• 保存 visual-master.png，不要覆盖原始成品页。
• 文字和独立图片对象必须从 clean-plate.png 中移除；移动对象后不能露出第二份相同对象。
• API edit 只能在显式 repair mask 内合成，mask 外像素必须锁定。
• 简单渐变、霓虹光带、纯色卡片可使用确定性插值；出现幽灵字、色块、暗圆或明显补丁时必须拒绝。
• 数据页把标题、标签和数字分别建立 native_text，不要把整张数据卡当成不可编辑截图。
• 架构图、流程图和规则信息图优先重建为 native_shape + native_text + connector，不要仅在截图上覆盖文字。

交付门槛

每页至少保留：

editable/slide-XX/
├── visual-master.png
├── clean-plate.png
├── repair-mask.png          # 使用局部修复时
├── layers/*.png
├── edge-check-white.png     # 有透明图片层时
├── edge-check-black.png
└── quality-report.json

交付前必须检查：scene schema、PPTX 对象名称与数量、mask 外像素变化、黑/白底边缘、文字修改、图片移动、editable_renders/page-XX.png 以及人工视觉效果。初始报告状态为 rendered_pending_manual_review；只有多模态 agent 或用户逐页目测后才能判定通过。

向用户报告普通 PPTX、-editable.pptx、输出目录和 editable_renders/ 路径，并说明哪些视觉仍作为独立图片层存在。

外部真实图片贴入（推荐精确流程）

默认规则：用户提供真实图时，优先按原图保真后贴，不要让 gpt-image-2 重画这张图。使用 slide_spec 声明外部图片槽位：

这套流程只在元素声明了 type: "external_image" / image_overlay / external_image_placeholder 且 source 能解析到真实本地图片文件时启用。没有真实图片 source 的普通生成、模板克隆、纯占位布局和老的自由风格生成不受影响。

如果用户明确说“更重视画面融合效果，不需要一定贴原图 / 可以重绘 / 可以图生图”，可以走参考图模式：把图片作为 generation reference 输入给模型，而不是最终独立后贴。此时版面通常更融合，但不保证像素级保真，PPT 里也不会有可单独选中的原图对象。

参考图模式可用 type: "image_reference"，或在 external_image 上显式写 render_mode: "reference" / preserve_original: false：

{
  "elements": {
    "mood_reference": {
      "type": "image_reference",
      "source": "/absolute/path/to/photo.png",
      "purpose": "只作为视觉参考，允许模型融合重绘，不作为独立 PPT 图片对象后贴"
    }
  }
}

不要对高精度素材使用参考图重绘：医疗影像、病理图、诊断依据、实验/工程读数、财务表格、论文图表、法律证据截图、产品 UI 精确截图等都应默认走 external_image 保真后贴，并在交付前提示用户核对。

{
  "elements": {
    "hero_photo": {
      "type": "external_image",
      "source": "/absolute/path/to/photo.png",
      "layout_intent": "auto",
      "tailor_to_asset": true,
      "slot_strategy": "fit-within",
      "fit": "contain",
      "slot": {
        "padding": 0.012,
        "bleed": 0,
        "fill": "#F7F7F5",
        "mask_placeholder": false,
        "sanitize_background": false,
        "draw_frame": false,
        "outline_width": 0,
        "skeleton_canvas_fill": "transparent",
        "skeleton_fill": "transparent",
        "skeleton_shape": "corners",
        "skeleton_outline": "#000000",
        "skeleton_outline_width": 2,
        "skeleton_ticks": false
      }
    }
  }
}

生成时脚本会自动做四件事：

1. 先规划槽位，再生成 skeleton。脚本会优先读取模板 profile 里的 external_image_slots，或根据模板摘要推断“左图右文 / 右图左文 / 底部图表 / 中央主视觉”等候选区域；然后结合本页文字量、标题长度、真实图片数量、真实图片宽高比和素材分类（照片 / 图表 / 文档 / 架构图等）打分选位，先产出 position / computed_bbox / auto_layout_reason / layout_planning_profile。skeleton 只是把这个规划结果画给模型看，不负责临时想位置。
2. 读取 source 真实图片尺寸。如果声明了 tailor_to_asset: true 或 slot_strategy: "fit-within"，脚本会把 position 当作“可用区域”，按真实图片宽高比在其中计算 computed_bbox；这个 bbox 会同时用于 prompt、骨架参考图和最终 PPTX 贴图。这样不是生成后再临时缩放，而是在 gpt-image-2 出图前就量体裁衣。
3. 在 outputs/<timestamp>/references/slide-XX-asset-skeleton.png 生成一张透明画布的角标骨架参考图，把最终真实图会覆盖的 final_image_rect_px 标出来，并作为 reference image 传给 gpt-image-2。这只用于引导模型不要把关键信息放进该区域；每页只调用一次 gpt-image-2，不是先生成一张再用骨架二次重生。
4. 打包 PPTX 时，按同一个 bbox 用 python-pptx 把 source 指向的真实图片作为独立图片对象贴入。默认不画额外框，也不铺遮罩；也不会默认清理 gpt-image-2 生成图。真实图片不应被合成进 images/slide-XX.png，否则用户无法在 PPT 里单独拖动。

如果生成后发现真实图片槽位压到大面积文字或图形，优先按下面两种方式处理：

1. 预生成前微调槽位：改 slide_spec.elements.<id>.position（或 anchor / padding），让真实素材移动到更干净的区域，再重新生成该页。只要槽位位置变了，就必须重新生成背景；不要只在 PPTX 里移动最终图片，否则背景内容仍可能压住新位置。
2. 二次版式修复：当第一页整体风格已经满意，只是局部内容压入槽位时，用 --edit SLIDE --external-slot-repair。该模式会同时把当前页和新的 asset-skeleton 作为 reference image 传入，要求模型保持原风格但重排文字/图形，让槽位空出来。

示例：把真实图区域右移并重排当前页：

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --session outputs/20260529_120000 \
  --edit 3 \
  --external-slot-repair \
  --element-updates '{"hero_photo":{"position":[0.60,0.16,0.32,0.60],"anchor":"center"}}'

同时，每个包含外部真实图片的页面都会在 outputs/<timestamp>/external_image_trace/slide-XX/ 记录完整中间链路：

• step1-real-on-blank.png：把真实图片按最终坐标和大小先贴到空白页上，用来确认“真实图最终应该出现在这里”。
• step2-reference-outline-blank.png：去掉真实图片，只保留给 gpt-image-2 的角标定位参考图；默认透明画布，不铺白底。定位区域使用 final_image_rect_px，也就是最终真实图实际会覆盖的像素矩形，而不是外层 slot。这张图同时会复制到 references/slide-XX-asset-skeleton.png 并作为 image reference 输入。
• step3-generated-background.png：gpt-image-2 根据 step2 reference 生成的背景图，尚未贴入真实图片。
• step3-image2-raw.png / step3-sanitized-background.png：只有显式设置 sanitize_background: true 时才会出现，用于兜底清理模型已经画出的占位块；默认不启用。
• step4-final-overlay-preview.png：在 step3 上按 step1 同一坐标贴回真实图片的预览图，用来和 PPTX 最终效果对照。
• manifest.json：记录每个外部图片的 source、slot_bbox_norm、inner_rect_norm、reference_rect_px、final_image_rect_px、padding、bleed、素材尺寸和比例。

关键原则：

• reference skeleton 负责“告诉模型哪里不要放关键信息”，不是要求模型画白色空框。
• 模板克隆 / --template-strict 与外部真实图片槽位同时存在时，生成阶段会同时传入两张 reference：模板页用于学习风格，asset-skeleton 用于标记后贴图片覆盖区；不要二选一，否则模型只看模板页时不会知道最终图片位置。
• 外部真实图片页不能简单堆叠“模板照片/图片区 prompt”和“留空 prompt”。构造 prompt 前必须先消解冲突：模板只提供配色、字体、网格、节奏和装饰语言；模板里的照片区、图片框、全幅图、裁切图等都视为已被真实图片槽位替代。
• 构造 slide_spec 时，position 不能随便选，也不要默认固定右侧。模板克隆模式下，优先让模板 profile 提供 external_image_slots，或从模板布局摘要推断候选图片区，再根据本页文字量、真实图片数量、真实图片比例和页面类型打分：文字多时优先保证标题/正文阅读区；图片多或比例极端时优先用模板原有分栏/上下布局；无法共存时减少装饰和假视觉主体，而不是让真实图压内容。
• 推荐先写 layout_intent: "auto"，不手写 position。脚本会读取模板候选槽位、真实图尺寸、文字量、图片数量和比例来选择位置，写入 position / computed_bbox / auto_layout_reason；只有自动规划不理想时才用人工 position 覆盖。
• 使用 layout_intent: "auto" 时，slide_spec.layout 尽量写清图片区方向和结构，例如"左文右图 / right image / right landscape photo / 底部图片 / portrait rail"。自动规划会优先从这些方向性描述和模板候选槽位推断真实图区域；描述过泛时，重文本页可能退化到保守的小图槽位。
• position 默认可作为“允许使用的区域”；computed_bbox 才是脚本算出的最终真实图片槽位。
• 如果你想完全固定坐标，不要量体裁衣，直接写 bbox，或设置 slot_strategy: "exact" / tailor_to_asset: false。
• 最终精度由 python-pptx 坐标保证，不由模型画框保证。
• skeleton_outline_width 只控制给模型看的骨架参考图；outline_width / draw_frame 才控制最终 PPT 里是否出现可见框。
• prompt 中不写归一化坐标；位置通过透明角标 reference 图控制，避免模型错误解释数值坐标，也避免闭合框被理解成真实图片框。
• skeleton_canvas_fill / skeleton_fill / skeleton_outline / skeleton_outline_width / skeleton_shape 只影响参考骨架图。默认 skeleton_canvas_fill: "transparent" 且 skeleton_shape: "corners"，只在 final_image_rect_px 四角画短角标，不画闭合矩形、不铺白底，避免模型把 reference 理解成真实图片框或白色占位块。需要旧行为时显式设 skeleton_shape: "outline"。
• sanitize_background / mask_placeholder 不是推荐路径；它们只适合清掉极轻微的占位痕迹，不适合解决文字或图形大面积压住槽位的问题。遇到压内容，按“微调槽位并重生”或“二次版式修复”处理。
• 默认最终不画外框、不插入任何底色矩形，只贴真实图片；mask_placeholder 会被忽略，避免在真实图下方产生可拖动白底。只有显式设置 draw_frame: true 且 outline_width > 0 时，才会额外画无填充边框。

整体原理图保存于 docs/external_image_overlay_logic.txt；修改外部真实图片链路时，先对照这张图确认顺序仍是“模板/页面/素材画像 -> 候选槽位打分 -> 透明 skeleton -> 背景生成 -> 后贴真实图 -> 质检/有限修复”。

生成流程（模板克隆）

1. 拿到模板 .pptx（用户提供 / 内部模板库 / 网络下载）

2. （可选）先单独渲染并人工挑选----大模板（>15 页）建议先 python3 scripts/render_template.py xxx.pptx，再从 template_renders/<stem>/ 里挑 8-12 张代表页复制到 template_renders/<stem>_curated/，供 vision 分析。页数越精，layout 命中越准

3. 生成 slides_plan.md → 转 slides_plan.json（见指定风格流程第 2-3 步）。每页 slide_number / page_type (cover / agenda / section / content / data / quote / closing / other) / content；想精准对位时在 h2 里加 layout=layout-NN（NN = 模板第 N 页 / 你期望对应的模板页编号）

4. 出图冒烟。API 直连 / 非 Codex 原生路径跑 generate_ppt.py：

   python3 scripts/generate_ppt.py \
     --plan slides_plan.json \
     --template-pptx xxx.pptx \
     --template-images template_renders/xxx_curated \
     --template-strict --slides 1
   

   如果当前 agent 自己是多模态模型，也可以先看模板 PNG 写出 template_profile.json，再这样跑，完全不需要 VISION_*：

   python3 scripts/generate_ppt.py \
     --plan slides_plan.json \
     --template-profile template_profile.json \
     --template-strict --slides 1
   

   先 --slides 1 出封面冒烟，效果 OK 再跑全量。

   如果当前 agent 就是带原生出图能力的 Codex，不要用上面的 generate_ppt.py 命令负责出图；先生成 / 读取 template_profile.json，再按“Codex 原生路径”直接调当前会话的图片生成 tool 输出第 1 页 PNG，用户确认后再生成全量页面并打包。

5. 告知用户产物路径

模板页面挑选 / 复用原则

核心原则：尽量做到 1 page : 1 layout----同一份 deck 里每个 slide 用不同的模板页作 reference，观众会觉得每页都是新内容；如果同一个独特 layout 出现 2-3 次，观众下意识会想"为什么又是这页"。

vision 分析时会给每个 layout 标 reuse_friendly：

TemplateProfile 每个 layout 除了 id / page_type / summary / json_schema / reference_image，还会尽量保存：

• visual_signature：这页最明显的视觉差异点，例如"右图左文"、"编号时间线"、"三卡片网格"。
• content_capacity：适合承载的信息密度，避免把长文塞进强视觉页。
• best_for / avoid_for：适合或不适合的内容结构。
• variation_tags：英文短标签，用来帮助比较和错开 layout 形态。

生成时会用 assign_layouts() 优先分配未使用 layout；即使 plan 没有手写 slide_spec，命中的模板 layout 也会以精简版 template_layout_profile 写进 metadata.json，便于后续编辑、贴图槽位规划和复盘。

reuse_friendly	典型 layout	多次使用的代价
false（不可复用，(!) 强警告）	封面、3 个具名角色插画页、独特场景图（雪山/广播塔/复古收音机）、5 步骤 zigzag 各步独有图标、novelty 数据中央装置	视觉重复非常明显，观众会困惑
true（可复用，但仍建议错开，(i) 弱提示）	纯文字、卡片网格、通用列表、章节小节标题	不致命，但平白浪费模板里的其它好版式

Agent 在搭 plan 时的执行策略：

1. 优先把模板里 N 个不同 layout 分配给 N 页 slide（N 不够就在 SKILL 里看 reuse_friendly=true 的部分挑能复用的）
2. 如果 plan 里某页内容结构非常相似（比如多个"5 步骤流程"），先尝试改写内容用不同 layout 表达（4 步骤 + 5 步骤分别用不同流程页），而不是同一个 zigzag 用两次
3. 冒烟跑完后，看 Layout 复用检测 那段输出：(!) 必须改，(i) 看情况改；改 plan 里相应 slide 的 layout_id 即可
4. 看完 profile JSON 选 layout：cat <cwd>/template_cache/<sha256>.json | jq '.layouts[] | {id, page_type, reuse_friendly, visual_signature, content_capacity, summary}'；如果是多模态 agent 自己生成的 template_profile.json，就读取那个文件。

generate_ppt.py 在派发任务前会自动跑一次复用检测，把警告打到终端，不阻塞执行。

Skill 调用规范

当用户说"做一份 PPT" / "生成幻灯片"时：

1. 先问三件事（不要直接动手）：
   • 内容 / 页数 / 观众是谁？
   • 风格偏好？按 styles/ 和 docs/distilled-styles.md 的场景类目映射推荐 1-2 个；或者用户上传自己的 .pptx 模板（走 --template-pptx，自动渲染）
   • 是否需要单页测试一张图先看效果（API 直连用 --slides 1；Codex 原生路径直接生成第 1 页 PNG）
2. 先写 slides_plan.md 给用户确认文案（md 是 source of truth，人审阅友好）
3. 转 slides_plan.json：python3 scripts/md_to_plan.py slides_plan.md -o slides_plan.json（json 标为 generated，不手改；要改文案回到 md 改再转）
4. 构造 slide_spec（Agent 步骤）：读 styles/<collection>/<id>.md 了解视觉规范，然后为 slides_plan.json 每页构造 slide_spec，写入每页的 slide_spec 字段（格式见"指哪改哪"章节）。这一步让后续修改能精确到每个元素
5. 出图冒烟：
   • API 直连 / 非 Codex 原生路径：跑 generate_ppt.py --slides 1 出封面冒烟，效果 OK 再跑全量
   • 当前 agent 就是带原生出图能力的 Codex：按上方“Codex 原生路径”直接调当前会话的 image_generation tool 生成 outputs/<timestamp>/images/slide-01.png；不要用 generate_ppt.py --backend codex
6. 告知用户产物路径，产物在 outputs/<timestamp>/，<title>.pptx 可直接打开

面向用户的表达规范

对普通用户汇报时，默认不要解释 slide_spec、metadata.json、element-updates、JSON Schema、pytest 命令等内部实现，除非用户明确问技术细节。

用户最关心的是：

1. 做出来的 PPT 是否好看、能不能直接用。
2. 哪些场景稳定，哪些场景需要人工验收。
3. 是否只改了指定页 / 指定内容。
4. 最终输出目录和 PPTX 文件在哪里。
5. 当前不足是什么，例如背景/文字仍是整页图片、数字小字需复核；真实 logo/产品图需提供素材，才能作为独立图片对象放入。

如果需要介绍修改能力，优先引用 docs/edit_guide.md 的场景分级、before / after 案例和当前不足，不要把实现链路放在用户前面。

当用户说"改第 X 页的 XX"时：

1. 找到 session：先用 --list-sessions 列出现有 session，确定要编辑的是哪个
2. 读 metadata.json：查看对应 slide 的 slide_spec，找到目标元素
3. 确认修改内容：告知用户当前内容，询问新内容
4. 构造编辑指令：用 --element-updates 指定要改的元素和新内容
5. 执行 --edit：python3 scripts/generate_ppt.py --edit X --session <ts> --element-updates '{"elem_id": {"content": "new"}}'
6. 告知结果：新版本已生成，PPTX 已更新

仅生成部分页

python3 scripts/generate_ppt.py --plan my_plan.json --style styles/initial/dark-aurora.md --slides 1,3,5

跑过的页有同名 PNG 时会自动跳过，方便逐页迭代。

"指哪改哪" PPT 编辑工作流

本节只保留 agent 执行所需信息；完整结构、版本链和数据安全细节见 docs/workflow.md。向普通用户解释能力时看 docs/edit_guide.md。

生成时的结构化要求

生成新 PPT 时，agent 应为每页写入简洁的 slide_spec，方便后续按标题、副标题、卡片、指标等元素精确修改。最低要求：

• layout: 一句话描述版式
• elements: 语义化元素字典
• 常用元素 ID：title、subtitle、card_1、card_2、metric_1、date_line、footer
• 元素字段优先写 type、content 或 heading/body、position、style、color

不要为了追求完整而写很长的 spec；能让后续定位和编辑即可。

修改已有幻灯片

1. 用 --list-sessions 找到目标 session。
2. 读目标 session 的 metadata.json，定位页号和元素 ID。
3. 如果用户没给新内容，先问一句“当前是 X，要改成什么？”
4. 用 --element-updates 描述修改；需要更强约束时加 --edit-instruction，明确“其他内容、布局、配色不要动”。
5. 执行 --edit 后检查目标页图片，重建后的 PPTX 会同步更新。

常用命令：

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --edit 3 \
  --session 20240523_143052 \
  --element-updates '{"subtitle": {"content": "医疗数据碎片化"}}' \
  --edit-instruction "将副标题从'健康管理的两类割裂'改为'医疗数据碎片化'"

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --edit 3 \
  --session 20240523_143052 \
  --edit-prompt "在参考图基础上，只修改标题下方副标题的文字，从'健康管理的两类割裂'改为'医疗数据碎片化'，保持位置、字体、颜色、大小完全不变。" \
  --element-updates '{"subtitle": {"content": "医疗数据碎片化"}}'

外部 PPTX 摄取后修改

外部 PPTX 可先摄取为图片 session，再由多模态 agent 看图补齐每页的 slide_spec。没有补 spec 前，不要承诺“精确改某个对象”。

python3 scripts/generate_ppt.py --ingest-pptx path/to/deck.pptx
python3 scripts/generate_ppt.py --ingest-pptx path/to/deck.pptx --session my_deck_2024

回滚和 session 列表

python3 scripts/generate_ppt.py \
  --rollback 3 \
  --to-version 1 \
  --session 20240523_143052

python3 scripts/generate_ppt.py --list-sessions

文件结构

gpt-image2-ppt-skills/
|---- SKILL.md                # 本文件（Claude Code skill 入口）
|---- AGENTS.md               # codex / aider / cursor 等 agent 的薄索引，指向本文件
|---- README.md               # 项目说明
|---- scripts/                # 所有 Python 脚本
|   |---- generate_ppt.py         # 主入口（CLI）
|   |---- runtime_profile.py      # 模板克隆 / 结构化 style sidecar 的统一运行时适配器
|   |---- md_to_plan.py           # slides_plan.md -> slides_plan.json 转换器（CLI）
|   |---- render_template.py      # PPTX -> 每页 PNG 的辅助脚本（CLI + library）
|   |---- image_generator.py      # gpt-image-2 wrapper（支持 reference image，openai backend）
|   |---- codex_backend.py        # 可选：走 codex CLI 出图（--backend codex）
|   \---- template_analyzer.py    # PPT 模板剖析器（vision + 缓存）
|---- styles/                 # 所有可用风格，每个 .md 配同名 .layouts.json
|   |---- initial/            # 初始 10 套
|   |---- featured/           # 精选 22 套
|   |---- xiamulingzi/        # 设计师 @夏目玲子 提供的 233 套
|   \---- README.md           # 目录说明与调用示例
|---- examples/               # 场景 recipes：常见 PPT 的 slides_plan.md 起步模板
|   |---- product-launch/             investor-pitch/
|   |---- weekly-report/              courseware/
|   |---- thesis-defense/             book-sharing/
|---- docs/README.en.md       # 英文 README
|---- install_as_skill.sh     # 一键安装到 agent skills 目录
|---- requirements.txt        # requests + python-dotenv + python-pptx + jsonschema + pymupdf
\---- .env.example

调用时产生的运行时目录都在 <cwd> 下：

<your-project>/
|---- template_renders/<stem>/page-NN.png   # PPTX 渲染（render_template.py）
|---- template_cache/<sha256>.json          # 外挂 vision 风格分析缓存（纯文本 agent 路径）
|---- template_profile.json                 # 多模态 agent 可手写/生成的模板 profile（可选）
\---- outputs/<timestamp>/                  # 每次生成产物

License

Apache License 2.0.