最初，这套规则只为解决我自己的 PPT 问题。但当问题不断重复，我开始发现它们并不只属于我：不会描述审美、拿到的页面太空或太满、逻辑跳跃、语言像 AI、HTML 转 PPTX 走样、上传文件未必真的可读、生成后不知道怎么改。这些都是大量 PPT 新手会遇到的共同摩擦。
于是我决定把它做成公开 Skill。
公开的第一道难题不是代码，而是边界。
我的本地资料里有真实 PPT、视频、截图、品牌素材、业务案例，也研究过许多第三方模板和工具。但公开仓库不能把这些东西一起打包。所以项目采用 clean-room 原则：只公开抽象后的工作流、原创 template recipes、页面 archetype、测试 prompt、适配器和 QA 方法；不公开私有 deck，不复制 Canva、Slidesgo 或其他模板站文件，也不把第三方 Skill 自带模板“保存下来变成自己的模板”。
可以学习的是方法，例如在线标注、自适应组件、图表库、样例页校准、HTML 预览和 PPTX round-trip；不能搬运的是资产，例如模板文件、组件代码、主题 CSS、截图、字体、图标和样例 deck。
第二道难题是平台差异。
我不想让它只在 Codex 里可用，因此把核心工作流放在 `core/`，再为 Codex、Claude、Cursor 和普通 prompt 做轻量适配。核心不是某个 Agent 的命令，而是同一套输入、阶段、交付物、关卡和边界。
第三道难题是“什么时候算完成”。
我给所有 Skill 和工作流增加了一个强制交付物：Delivery Manual。它必须说明交付了什么、怎么安装、怎么验证、依赖什么、哪些能力是可选的、哪些没有承诺、以后怎么修改。
2026 年 7 月 17 日，`ai-ppt-production-director` 发布了第一个公开 beta。
我没有把它描述成“最好看的 AI PPT 工具”。v0.1 更准确的定位是一套制作导演工作流：它会让 AI 先理解主题、受众和目标，从模糊想法中提炼观点，设计故事线，规划每一页，检查上下文逻辑，选择视觉方向和构建路线，规划演讲者备注，最后执行 QA 和交付检查。
它仍然有很多没有完成的部分。不同模型和工具会导致制作质量差异；在线可视化编辑器和真正可靠的 PPTX round-trip 仍属于外部产品或后续集成能力；原创模板和组件系统也需要持续扩展。
所以 v0.2 的重点不是继续堆宣传词，而是建立更可诊断的 deck workspace：内容源、资产清单、版本血缘、局部生成、元素级 patch、style contract、verification report 和清晰的外部能力边界。
回头看，这个项目最有价值的部分并不是我学会了多少 PPT 技巧，而是我开始用一种新的方式解决问题：
- 先记录真实不满意，而不是急着找一个更强模型。
- 把主观抱怨翻译成可以执行和检查的规则。
- 把一次性修复提升为通用工作流。
- 用干净会话和外部用户检验它，而不是只在自己的上下文里自证。
- 把私有经验抽象成公共方法，同时守住版权和隐私边界。
一个不会做 PPT 的人，也可以参与设计自己的 AI 工具。前提不是先学会编程，而是对自己的问题足够诚实、具体和持续。
项目地址：`https://github.com/quziwen/ai-ppt-production-director`
如果你愿意测试，请从一个真实但不敏感的 PPT 任务开始。不要只看它能不能生成页面，也请观察它有没有先帮你想清楚。
申明：本系列中的流程图、示意图和 template recipe 均为原创重绘，不包含公司私有材料或第三方模板文件。外部工具能力以公开资料和实际验证为准。
