以前检查一份 PPT，我会看标题是否清楚、每页是否有结论、证据是否足够，也会检查整套故事有没有开场、展开和收束。规则看起来已经很完整，但真实产出里仍会出现一种常见问题：每一页单独看都成立，连续讲起来却在跳。
原因不是页面做得不够漂亮，而是“为什么下一页必须出现在这里”没有被真正验证。旧规则可以要求填写页面角色和转场句，却不能阻止模型机械地写一句“下一页我们继续看”，然后直接进入视觉制作。
这次我把它改成了一道强制门槛：只要是多页演示文稿，就必须逐一检查每一组相邻页面，而且每一组只能出现一次。系统要回答三个问题：
1. 上一页把什么问题留给了观众？
2. 下一页为什么正好回应这个问题？
3. 演讲者可以用哪一句自然的话把两页连起来？
如果答不出来，系统不能继续生成页面。它必须明确选择重写、调序、增加桥接页、合并、拆分或删除，并回到内容结构和页面地图修复，而不是在成品阶段用一句空洞的过渡掩盖逻辑断点。
我也同步整理了视觉生产路线。现在规则先选择基础交付路线，再记录具体变体：原生可编辑 PPTX、HTML、半可编辑或图像型交付必须分别说明；单文件 HTML、背景图加可编辑文字层，不再被误写成新的基础路线。这里完成的是路线和修改模式的设计合同，真实可编辑 PPTX、对话自动路由和浏览器局部圈选编辑仍需单独实现与验证。
这轮最重要的收获不是多加了一张检查表，而是把“整套 PPT 是否讲得通”从经验判断变成了可追踪、可阻断、可修复的生产步骤。自动校验已经能够发现漏检、重复、乱序、跨页误连和没有解决的问题；但它只能证明结构完整，不能替代对语义质量的独立评审和真实演讲环境测试。
写在最后：
一个可靠的 AI PPT 系统，不只是知道怎样生成一页，更要知道在逻辑没有接上时，什么时候不应该继续生成。
