问 金山文档SKILL功能更新，引入AI PPT功能

金山文档 SKILL 更新至 v1.3.3 版本，AI PPT 生成能力作为独立模块被正式引入，共提供了 9 个专用工具，分为两条独立链路：

主题生成 PPT（从零开始，基于一个主题或一句话）

文档生成 PPT（基于已有文档，提取内容生成演示文稿）

两条链路虽然入口不同，但最终都汇聚到同一个渲染引擎——基于 {topic, outlines[]} 结构调用后端生成逐页 HTML PPTX，并返回合并后的完整演示文件。

一、主题生成 PPT：从一句话到完整演示文稿

用户只需要提供一个大致的想法，系统会自动完成需求澄清、资料研究、大纲生成和视觉渲染的全流程。

Step 1：需求澄清 — aippt.theme_questions

当用户的输入比较模糊时（比如"帮我做个长颈鹿科普PPT"），系统不会急于生成，而是先通过这个工具生成一组结构化问卷，追问关键信息。

输入参数：

返回内容：一份包含多个问题的问卷（questionnaire），每个问题有 key、title、type（radio / checkbox / input）、选项列表和默认答案。例如：

• PPT 的目标场景是什么？（课堂讲解 / 活动展示 / 产品提案）

• 受众群体是谁？（低龄儿童 / 职场人士 / 技术团队）

• 希望包含哪些内容模块？（外形特征 / 生活习性 / 趣味冷知识）

• 是否需要互动环节？

这一步确保了后续生成的内容有明确的方向约束，避免了"生成一堆内容但不符合预期"的常见问题。

Step 2：深度研究 — aippt.theme_deep_research

有了明确的需求后，系统会围绕主题和用户的回答进行联网研究，搜集事实资料、案例和背景知识。

输入参数：

返回内容：研究完成的摘要统计（目标数、完成数、提取的资料条数）。

这里有一个重要的工程细节：完整的研究内容通过流式通知（notifications/progress）逐步推送，最终的工具返回值只保留摘要。这意味着调用方需要通过流式通道消费完整的研究资料文本，并在下一步将其作为 references 传入。

Step 3：大纲生成 — aippt.theme_outline

综合主题、用户问答和研究资料，生成结构化的 PPT 大纲。

输入参数：

返回内容：包含 outline 对象的结果，其中包含封面页、内容页、结尾页等结构化幻灯片定义。

Step 4：渲染生成 — aippt.theme_generate_html_pptx

将确认后的大纲交给后端渲染引擎，生成逐页 HTML PPTX 并合并为完整文件。

输入参数：

返回内容：

生成速度约每页 20-30 秒，11 页以上的 PPT 可能耗时 4-8 分钟，因此文档建议将超时时间设置为 3000 秒（50 分钟）。

Step 5：上传云端 — upload_file

生成完成后，PPTX 文件可以通过 upload_file 工具上传到用户的金山文档云空间。由于文件需要先 Base64 编码，这一步只能通过 mcporter 的编程 API（callOnce()）完成，无法通过命令行调用——这是工程上的一个重要约束。

二、文档生成 PPT：从已有文档到专业演示文稿

当用户已经有一份文档（Word 报告、研究论文、项目方案等），希望快速转换为演示文稿时，文档生成链路更为合适。

Step 1：创建会话 — aippt.doc_create_session

为整个文档转 PPT 流程创建一个服务端 AI 会话，获取唯一的 session_id。后续所有步骤都需要携带这个 ID 来维持会话状态。

Step 2：解析文档 — aippt.doc_outline_options

将文档引用（通过 file_id 或金山文档分享链接的 link_id）提交给服务端，服务端会解析文档内容，并返回一组需要用户确认的选项问题：

输入参数：

返回内容：

Step 3：生成大纲 — aippt.doc_outline

用户确认选项后，系统结合文档内容和用户意图生成完整的 Markdown 大纲。

输入参数：

返回内容：

Step 4：风格美化 — aippt.doc_beautify

这一步是文档链路独有的环节。它根据大纲和用户意图，为每一页生成全局风格和逐页排版设计描述。

输入参数：

返回内容：global_style（全局设计风格描述）+ slides[]（每页的 design_style）。

Step 5：格式转换

将 markdown_outline 和 beautify 结果合并为 {topic, outlines[]} 标准结构。文档链路的最终生成接口 aippt.doc_generate_ppt 与主题链路的 aippt.theme_generate_html_pptx 底层接口一致，都接受这种统一的格式。

Step 6：渲染生成 — aippt.doc_generate_ppt

参数格式与 theme_generate_html_pptx 完全一致，接收 {topic, outlines[]}，返回合并后的 PPTX 下载地址和逐页结果。

三、工程实践中的关键设计

三种调用方式的选择

文档根据参数长度严格区分了三种调用方式：

这种分层设计解决了 Windows 命令行长度限制（约 8191 字符）的问题。_call_mcp.js 脚本通过 spawnSync 调用 mcporter CLI，参数从文件读取而非命令行传入；upload_file 则进一步绕过命令行，直接在 Node.js 进程中调用 mcporter 模块的 callOnce() 函数。

临时文件管理

所有中间产物（研究结果、大纲、美化配置、生成结果）都写入基于对话 ID 的独立临时目录：

%TEMP%/kdocs_aippt_<conversation_id>/
  ├── 01_selections.json    # 用户选择
  ├── 02_research.json      # 研究结果
  ├── 03_outline.json       # 大纲结果
  ├── 04_config.json        # 转换后的配置
  ├── 05_ppt_result.json    # PPT 生成结果
  ├── 06_cloud_result.json  # 上传结果
  └── _call_mcp.js          # 可复用的调用脚本

文件使用 UTF-8 无 BOM 编码，JSON 必须通过标准序列化函数生成（禁止手动拼接）。流程结束后递归删除整个目录，通过 try...finally 确保无论成功失败都执行清理。

超时与可靠性