新拟态数据图表 PPT 生成器

它解决什么问题

把数据塞进 PPT 做汇报，最耗时的通常不是算数，而是反复对齐：每张图重新配色、每个文本框手动调阴影、每页补一句「这张图说明什么」。素材复制来复制去，最后得到一份阴影漂浮、配色打架、页码对不上的稿子，导出 PDF 还得再改一轮画幅。

这个技能把整套视觉语言固化成确定性令牌，让「输入数据 → 输出成稿」变成一条可复现链路，而不是手工美化。

核心能力

风格系统：反向工程自源 PPT《新拟态风格可视化数据看板》。基底与卡片共用 --base: #E1E9F1，凸起/凹陷各一对双阴影签名（外暗 6px + 外亮 -6px；inset 7px + inset -7px），强调色走 4 段渐变 #6E376E → #CB4B7C → #FE7088 → #FE9C80，卡片圆角 26px，标题 #2E3A4F、正文 #7787A2。

交互与动效：叠加 ColorOS 16 光场与 OPPO 流体云——顶部胶囊导航带 backdrop-filter 毛玻璃、光点跟页滑动，卡片 hover 抬起；展开、弹入、回弹各一条曲线。翻页支持 ←/→、空格、滚轮与触摸。

18 类图表：柱状/分组/堆叠、折线/面积/多线、环形/饼、KPI、表格、雷达、条形、漏斗、仪表盘、热力图、散点、气泡、瀑布、矩形树图。

自动匹配：页的 type 设为 "auto" 或省略时，build.py 的 infer_type() 按字段推断，如 segments→环形、rows→表格、axes→雷达、steps→瀑布。

内容兜底：desc、question、narrative、insight、points、kicker、takeaway 均可留空，由 autoInsight()、autoNarrative()、keyPoints() 等基于数据生成；source 统一做每页脚注。

工作流

1. 收数据：粘贴表格/CSV/JSON、口述指标或上传文件；只有触发词没给数据时，先用示例数据出样稿确认风格。
2. 定图表：趋势走 line、占比走 donut、对比走 bar、明细走 table，另有 cover、end、agenda、section。
3. 组装 DATA JSON。
4. 生成：python scripts/build.py --data spec.json --out 看板.html（校验通过才输出），或复制 assets/template.html 改 const DATA。
5. 浏览器逐页检查后交付，Ctrl+P 导出 PDF。

适用边界

• 它做的是数据图表化的汇报页，不是插画或照片级视觉；复杂宽表仍可能溢出，需先精简行列。
• 任何卡片的 background 必须等于 --base，否则双阴影会「漂浮」而不是「长」在背景上，这是还原度的根基。
• auto 只是启发式，多系列 + 时间轴这类数据建议手动指定 type。
• 自动文案是模板化的，正式汇报需要人工润色数字结论。
• 风格偏柔光新拟态，高对比无障碍场景或严格品牌规范要谨慎。
• 走 build.py 需要 Python 3 环境；直接改模板则只需浏览器。