mypinseeker/consulting-ppt-skill 使用教程：结论标题、品牌色和 QA 审计

mypinseeker/consulting-ppt-skill 把咨询 PPT 的结论标题、品牌色和数字单位纳入生成规则。 这个 skill 不是单纯换一套商务模板，而是把 McKinsey-style deck 里最容易出错的部分前移成规则：标题必须像结论，颜色不能乱加，数字要有单位，图表要给洞察，最终检查还要跑 QA gate。

它适合做 TCO 对比、方案评估、商业汇报、或运营分析这类需要“数据讲故事”的 PPT。真正节省的时间不是找版式，而是少走返工：不用等 PPT 做完才发现每页标题都是话题、图表没有单位、品牌色越用越散。

内容页标题要写成结论

咨询类 PPT 的标题不能只是 Market Analysis、Cost Comparison 这种话题标签。仓库的 SKILL.md 把 Action Titles 写成硬规则：内容页标题要是完整句子，直接说出这页结论，例如成本更高、迁移周期更长、某方案风险更集中。

这件事看起来小，实际影响最大。标题如果只是话题，观众需要自己猜“所以呢”；标题如果已经是结论，图表和表格就变成证据。这个 skill 的 Pyramid Principle、top_conclusion、supporting arguments 都是围绕这个逻辑展开。

安装入口很短：

npx skills add mypinseeker/consulting-ppt-skill@consulting-ppt

也能直接 clone：

git clone https://github.com/mypinseeker/consulting-ppt-skill.git

装好后，与其说“做一个漂亮 PPT”，不如直接给核心问题、受众、假设和品牌色。例如比较两个方案时，把受众、核心问题、当前假设、2 到 5 个支撑论点、数据来源一起给出来，生成的结构更接近咨询交付。

颜色、数字和图表都有固定规则

这个仓库的品牌规则很克制：最多 3 个品牌 hue，加中性灰；所有颜色从这 3 个颜色延展，不随手加红绿橙紫。它还要求每个数字带单位，KPI 里写 +$54.0M 而不是 +54.0，图表也要通过 data_type 绑定格式。

这和普通模板的差别在于，它不只是“看起来商务”。它会把 Planning JSON 当成合同：每一页写明模板、action_title、chart、data_type、source、insight 等字段，再由 renderer 生成 PPTX。先约束数据结构，再渲染页面，错误更容易在前面被发现。

如果只想用 Python 库方式试一页，可以先装核心依赖：

pip install python-pptx

README 给出的最小 API 形态是创建品牌色，再用 DeckBuilder 添加封面、图表页和结尾页：

from engine import BrandPalette, DeckBuilder

brand = BrandPalette("#00377B", "#009FDB", "#FFD100")
deck = DeckBuilder(brand)
deck.add_cover("Project Title", "Subtitle here", date="March 2026")
deck.add_chart_slide(
    title="Option B costs 40% more than Option A across all scenarios",
    chart_type="bar",
    categories=["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"],
    series=[("Revenue", [10.2, 12.5, 15.1, 18.3])],
    y_axis_title="Revenue ($M)",
    insight="Q4 shows strongest growth at +21% QoQ",
)
deck.add_closing("Thank You")
deck.save("output.pptx")

这段代码体现了它的取向：品牌色先锁，标题先写结论，图表轴标题带单位，洞察单独写。

最终检查使用 QA 审计

仓库里有 scripts/qa_ppt_audit.py，会检查 hue 数量、Action Titles、数字单位、文字对比度、图表面积、信息密度、字体和 source/footnote。它的交付目标是 0 CRITICAL，而不是只靠人眼觉得“差不多”。

python scripts/qa_ppt_audit.py output.pptx

如果走完整 pipeline，SKILL.md 里定义了 7 个阶段：INTERVIEW、CONFIRM、RESEARCH、OUTLINE、STYLE_LOCK、GENERATE、QA、EXPORT。每个阶段会落盘产物，失败只回退当前步骤；运行产物放在 artifacts/runs/<run_id>/，中断后可以按 checkpoint 恢复。

关键文件和试跑入口

SKILL.md 定义 v3.0 的状态机、规则、Planning JSON 格式和模板列表。engine/planning_schema.py 用来确认 Plan JSON 如何被验证。接着看 engine/renderer.py 和 engine/slide_builders.py，理解 JSON 怎样变成 PPTX。做最终审计时看 scripts/qa_ppt_audit.py。

examples/sample_plan.json 和 examples/tco_example.py 是更好的试跑入口。前者展示计划文件该怎么写，后者展示 Python API 如何生成一份 TCO 风格 deck。

什么时候别直接上完整 pipeline

如果手里只有一个模糊主题，还没有受众、核心问题、假设和数据来源，完整 pipeline 会停在访谈和确认阶段，这是合理的。咨询风 PPT 不是把材料塞进模板，而是先问清这份 deck 要回答什么问题。

更稳的用法是先拿 6 到 8 页的小题目试：给出三色品牌、一个明确结论、两三个论点、一组带单位的数据。能跑出 PPTX 并通过 QA gate 后，再扩展到正式汇报。

mypinseeker/consulting-ppt-skill 的重点不是“像咨询公司”，而是把咨询交付里最硬的纪律放进生成链路：结论先行、数据有单位、品牌色受控、最终有审计。这样做出来的 PPT 才不只是干净，而是更能经得住业务讨论。