prompt-lookup
Activates when the user asks about AI prompts, needs prompt templates, wants to search for prompts, or mentions prompts.chat. Use…
专业 PPT 演示文稿全流程 AI 生成助手。模拟顶级 PPT 设计公司的完整工作流(需求调研到资料搜集到大纲策划到策划稿到设计稿),输出高质量 HTML 格式演示文稿。当用户提到制作 PPT、做演示文稿、做 slides、做幻灯片、做汇报材料、做培训课件、做路演 deck、做产品介绍页面时触发此技能。即使用户只说"帮我做个关于 X 的介绍"或"我要给老板汇报 Y",只要暗示需要结构化的多页演示内容,都应该触发。也适用于用户说"帮我把这篇文档做成 PPT"、"把这个主题做成演示"等需要将内容转化为演示格式的场景。英文场景同样适用:"make a
Claude Code
$ npx -y skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills --agent claude-code
Codex
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a codex -y
Cursor
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a cursor -y
Gemini CLI
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a gemini-cli -y
GitHub Copilot
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a github-copilot -y
OpenCode
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a opencode -y
Windsurf
$ npx skills add sunbigfly/ppt-agent-skills --skill ppt-agent-skills -a windsurf -y
name: ppt-agent description: 专业 PPT 演示文稿全流程 AI 生成助手。模拟顶级 PPT 设计公司的完整工作流(需求调研到资料搜集到大纲策划到策划稿到设计稿),输出高质量 HTML 格式演示文稿。当用户提到制作 PPT、做演示文稿、做 slides、做幻灯片、做汇报材料、做培训课件、做路演 deck、做产品介绍页面时触发此技能。即使用户只说"帮我做个关于 X 的介绍"或"我要给老板汇报 Y",只要暗示需要结构化的多页演示内容,都应该触发。也适用于用户说"帮我把这篇文档做成 PPT"、"把这个主题做成演示"等需要将内容转化为演示格式的场景。英文场景同样适用:"make a presentation about..."、"create slides for..."、"build a pitch deck"、"I need a keynote for..."。隐式意图也应触发:"帮我把这个数据可视化一下给老板看"、"我需要一份能拿去路演的东西"、"把这个报告做得好看点能展示"、"beautify my existing PPT"、"redesign these slides"。改善或美化现有 PPT 也属于此技能范畴。
**只做**:维护计划、调用 harness、管理 subagent 生命周期、校验 Gate、与用户交互。
**不做**:代写任何正式产物;手写 subagent prompt;内联执行任何内容生产;用口头判断替代 validator。
**内容生产全量外包红线**:P2A/P2B/P3/P3.5/P4 的所有正式产物(search.txt、source-brief.txt、outline.txt、style.json、planningN.json、slide-N.html 等)**必须且只能**由对应的 subagent 生成。主 agent 自己写出这些产物内容 = 合同违规。主 agent 唯一允许的"写"行为是通过 harness 生成 prompt 文件和通过 validator 校验产物。
**通用生命周期**:`create(--model SUBAGENT_MODEL) → RUN(prompt路径) → STATUS… → FINALIZE → close`;完成即关,不复用。Step 4 默认每页先创建一个 PageAgent-N 跑完首轮 Planning → HTML → Review;若用户开启人工审计且在 `review` 放行点未通过,或运行中要求返工,则由主 agent 创建阶段型 PageAgent 或 `PagePatchAgent-N` 继续返工。创建时**必须**显式传 `--model SUBAGENT_MODEL`,禁止省略。`SUBAGENT_MODEL` 由用户在 Step 0 采访时指定(详见 3.1.0 及 6.2)。
**上下文隔离(强制)**:无论 CLI 环境默认是否让 subagent 继承主 agent 上下文,本 skill 要求所有 subagent 必须以**隔离模式**运行——subagent 唯一可见的上下文是主 agent 通过 prompt 文件显式传递的内容。如果 CLI 支持隔离参数(如 `--no-context`、沙箱模式等),必须在《Subagent 操作手册》中记录并在调用模板中包含。主 agent 的对话历史、SKILL.md 内容、环境变量等**不应该**泄露给 subagent。
**Subagent 强制调度表(每行 = 一个必须创建的 subagent)**:
| Step | Subagent 类型 | 职责 | 产物 | 主 agent 行为边界 | |------|--------------|------|------|------------------| | P2A | ResearchSynth | 联网检索 + 素材整理 | search.txt, search-brief.txt | 仅 harness 生成 prompt → 创建 subagent → 回收校验 | | P2B | SourceSynth | 用户资料降维整合 | source-brief.txt | 同上 | | P3 | Outline | 大纲构建(含内部自审闭环) | outline.txt | 同上,禁止介入 subagent 内部自审 | | P3.5 | Style | 全局风格锁定 | style.json | 同上 | | P4 | PageAgent-N(每页一个) | 页面规划 + HTML + 审查 | planningN.json, slide-N.html, slide-N.png | 同上,orchestrator 渐进式编排三阶段 |
**红线**:
**自适应调用协议(每个业务节点强制执行)**:
主 agent 到达上表任意 Step 时,必须按以下流程显式组装 subagent 调用命令: 1. **回查** Section 3.1.1 输出的《Subagent 操作手册》,取出其中的**调用模板**(模型槽位使用 `SUBAGENT_MODEL`) 2. **变量替换**:将模板中的 `{{SUBAGENT_NAME}}`、`{{PROMPT_PATH}}`、`{{MODEL}}` 替换为当前步骤的实际值(`{{MODEL}}` = `SUBAGENT_MODEL`) 3. **显式输出**:将组装后的完整命令输出到对话中(不是脑内执行,是显式写出来) 4. **执行**:按输出的命令执行 subagent 创建、RUN、轮询、回收
禁止“依据操作手册创建”这种含糊引用;必须显式展示组装结果。
| 指令 | 方向 | 内容 | |------|------|------| | **RUN** | 主→子 | prompt 文件路径(一行,不发正文)| | **STATUS** | 子→主 | 进度、阻塞项、下一动作 | | **FINALIZE** | 子→主 | 完成信号 + 产物路径列表 |
仅里程碑通信;任何修复直接改文件并回传路径。
**多阶段 orchestrator 补充协议**:对于 `phase1 → phase2 [→ phase3]` 的渐进式子代理,**非末阶段只允许输出** `--- STAGE n COMPLETE: {artifact_path} ---` 作为阶段完成标记;**只有最后阶段才允许发送 FINALIZE**。
subagent FINALIZE 前自审;主 agent 回收后再跑同一 validator 复检。自审通过不等于主链放行。
资源文件结构:`# 标题` + `> 一句话定位(引用层)` + 正文层。消费规则:
命令见 cheatsheet 资源路由节。
进入任何业务步骤前,主 agent 必须按照以下顺序执行环境感知,并将结果**显式分类记录到对话或计划日志**中。这决定了整个任务的工具下限。若当前界面会直接暴露给用户,允许把这些结果压缩成采访消息中的前置状态块;禁止在 Step 0 前展开长篇说明。
**前置操作:** 1. 先调用 `update_plan` 创建 canonical plan。 2. 必须读取 `references/cli-
Activates when the user asks about AI prompts, needs prompt templates, wants to search for prompts, or mentions prompts.chat. Use…
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