技能介绍

为什么需要它

批量产出 PPT 的常见做法是手工复制母版再逐页替换文字，模板一改就得重来一遍。另一个极端是直接用 python-pptx 硬写，字号、对齐、表格行高和原有 run 样式很快失控，成品和模板看起来是两套东西。这个技能要解决的问题很具体：让一份 PPT/PPTX 模板变成可重复执行的生产线，结构只定义一次，之后每次只喂数据。

核心能力与关键步骤

它把流程拆成可校验的几步：

模板拆解：识别模板族（通用批量页、Buyer Board、Buyer Briefing），记录页数、占位符、表格行列映射、固定元素与样式规则，产出 layout-config.json。
冻结事实源：以用户手工调整后的 PPT 为权威参考，封面结构、页脚、免责声明、装饰图、字体行距一律保留，不会因为上一个项目用过某个字段就擅自塞进来。
数据契约先行：通用模板用 records.json，采购相关预设用 buyers.json 或 briefing-pages.json，可选 assets/ 与 batch.json。
先填文字后填图：先完成文本替换（原地替换多 run 文本框、复制表格单元格样式），再单独走图片通道，只替换已批准的占位槽位。

图片获取有明确约束：仅接受 http/https，逐跳校验重定向目标，DNS 解析与 curl 固定公网地址，Python/curl/内联数据上限 8 MiB，失败与跳过写入 asset_fetch_report.json。宁可让 Logo 槽留空，也不接受低置信度的匹配，尤其会拒绝把认证标识、政府徽章、促销标记或子公司 Logo 当成品牌图。

适用边界与注意点

它是领域中立的模板管线，Buyer Board 与 Briefing 只是内置预设，不是技能的全部适用范围。两条执行路径必须分开：桌面端 Python/PPTX 流水线负责本地运行；飞书/Aily 入口只做原生搜索、图片搜索与幻灯片编辑，不安装也不调用 Python、Playwright 或远程模型 CLI。换新模板族后先用小数据集验证再扩量，运行行为异常时先跑 scripts/doctor.py。