从论文、大纲或结构化文本生成 PowerPoint (.pptx) 演示文稿。Use when 用户需要把一篇论文/文章/大纲做成幻灯片、slides、演示文稿、PPT、deck。Don't use when 只需纯文本总结、生成 Word/PDF、或修改已有 pptx 的单个像素级样式。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
把一份来源文本（论文 / 大纲）转成 8-12 页的演示文稿，按以下步骤：
scripts/generate_pptx.py
（通过 run_skill_script 工具），传入下面约定的 JSON payload。工具：run_skill_script(name="pptx", script="generate_pptx.py", payload=<JSON字符串>)
payload 的 JSON schema：
{
"title": "演示文稿主标题（通常等于论文标题）",
"subtitle": "副标题，通常是作者或来源，可留空",
"slides": [
{"title": "页标题", "bullets": ["要点1", "要点2", "要点3"]}
]
}
约束：
slides 至少 8 项（加上自动生成的标题页，总页数落在 8-12 页区间）。bullets 建议 3-5 条。如需了解版式、配色、python-pptx 的实现细节，或排查生成问题，
再用 read_skill_file 读取本 Skill 内的：
reference.md —— 版式、配色与 python-pptx 技术细节scripts/generate_pptx.py —— 生成器源码本身まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
为 Agent 建立或改进评估体系时使用——设计评估指标（Pass@k/Pass^k/成本）、搭建可重复运行的评估环境、选择确定性验证器或 LLM-as-a-Judge 及各自适用边界、编写 Rubric、做失败归因与回归任务、评估驱动的模型选型、判断统计显著性、建设可观测性与内部评估基础设施（消融、AB 测试、特性开关、提示词回归）、从 Benchmark 报告走到系统改进。
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让 Agent 从运行经验中持续学习、构建自进化闭环时使用——涵盖从运行轨迹提取学习信号（三层轨迹验证）、四种进化方式（经验知识库、Prompt/Skill、程序/Harness、模型参数）的适用边界与选择依据、Prompt 自动优化、轨迹编译为程序、Agent 自我修改与安全门禁、睡眠学习与长期分层评估。触发词：持续进化、自进化、经验学习、轨迹验证器、自我修改、进化闭环。
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Agent 陷入无限循环、数不清工具调用次数、遗忘 TODO 或目标偏离、长任务中思考 token 持续膨胀时使用——Agent 状态栏机制、作为 user 消息注入末尾的 KV Cache 理由、每轮替换与持久追加两种实现及成本模型、五种状态栏技术（时间戳、工具计数器、TODO、详细错误、系统状态）与维护铁律。
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中文文案去「AI 味」检查清单，由用户纠正反馈持续提炼而来
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构建异步/事件驱动 Agent，或让 Agent 响应外部事件（新邮件、webhook 回调、IM 消息、定时器、系统告警）、 处理工具执行期间的用户打断与多任务并发时使用。覆盖事件循环与安全点、三类事件触发工具、用户沟通与多渠道召回、 虚拟身份与隔离执行环境、队列式/取消式/并行式三种事件处理策略及紧急度判定，以及模型原生异步与同步接口兼容两条路线。 触发词：异步 Agent、事件驱动、event-driven、webhook、定时器、心跳、任务句柄、打断、steering、并行工具执行。
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把生产 bad case / 失败轨迹转成训练数据时使用——从失败归因、轨迹前缀截取、DPO 偏好对构造、LoRA 训练到边界集与保留集双集验证的完整链路；也用于判断某类问题该走 SFT、DPO、RL 还是先修 Harness/工具/tokenizer，以及如何从运行轨迹中提取带证据的结构化学习信号。触发词：bad case、失败归因、DPO、偏好对、轨迹前缀、拒绝采样、过度矫正、边界集、保留集、过早结束、reward hacking、LoRA 微调、训练评估隔离。
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