> 联动说明：支持直接粘贴 paper-reader 输出的"汇报素材摘要"作为输入，

> 自动解析论文核心信息构建 PPT，无需用户重新描述论文内容。

学术汇报 PPT 生成技能 (Academic PPT Builder)

当用户提供学术汇报需求时，自动进入以下流程。

输入模式识别

收到用户输入后，先判断来源类型：

模式 A：摘要直填模式（优先）

当用户粘贴了 paper-reader 的"汇报素材摘要"时：

Step 1：解析摘要结构

读取以下字段：

论文标题（中文）/（英文）
发表期刊 + 年份
一句话叙事弧
核心创新点 ×3
关键证据链（对应图号 → 结论）
数据摘要（样本量、统计方法、p 值）
局限性 + 未来方向

Step 2：补充汇报信息

摘要缺少以下字段时，主动询问：

Step 3：直接生成 PPT 结构

叙事弧和创新点已存在于摘要中，可直接映射到 PPT 页面：

封面页 ← 论文标题 + 作者 + 期刊
↓ ↓ ↓
背景页 ← 叙事弧"背景"部分
↓ ↓ ↓
问题页 ← 叙事弧"问题"部分
↓ ↓ ↓
假设页 ← 核心创新点（创新点即假设）
↓ ↓ ↓
方法页 ← 从摘要"关键证据链"推断实验设计
↓ ↓ ↓
结果页 ×N ← 每个关键证据链对应一页
↓ ↓ ↓
意义页 ← 叙事弧"意义"部分 + 局限性
↓ ↓ ↓
讨论/未来 ← 未来方向

模式 B：从零构建模式

当用户未提供结构化摘要时，按以下流程构建。

一、基础信息收集

确认以下信息（若用户未提供则主动询问）：

二、叙事主线构建（核心）

先于任何页面设计，构建全篇一句话叙事弧：

格式：背景 → 问题 → 假设 → 方法 → 结论 → 意义
字数：30-50 字
检验：去掉所有术语后，普通人能否听懂你在做什么？

快速构建法（用户可填写也可让 AI 推断）：

我研究 [领域] 中的 [现象A]
但 [痛点：现有理论无法解释什么]
因此我提出 [核心假设]
用 [方法/模型] 验证
最终发现 [结论]
这意味着 [领域意义]

三、故事弧标签分配

四、每一页详细内容

结果页（核心，每页 ≤6 行正文）

## [页码] [叙事标题]（中文 / English）

故事弧位置：结果 - 第 X 个关键证据

布局：☐ 图表主导   ☐ 左右分栏   ☐ 上下对比   ☐ 流程图

核心可视化：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  图表类型   │  如：散点图 + 线性回归          │
│  数据维度   │  n=42 mice, 3 conditions, 重复3次│
│  统计元素   │  ***p<0.001, 两因素 ANOVA, SEM  │
│  视觉引导   │  箭头标注 A→B，高亮框圈出关键区  │
│  图表叙事   │  观众应看到：___________________ │
└─────────────────────────────────────────────┘

正文要点：
• 关键结论 1（与图表直接对应，附统计量）
• 关键结论 2（与图表直接对应，附统计量）
• 控制实验 / 阴性对照说明
• 统计方法与效应量（Cohen's d / η²）

动画：淡入关键标注（如 ***p<0.001），时长 ≤1.5s

方法页（必须可复现）

## [页码] [方法标题]

实验设计要素：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  样本量        │  n = ? / 组，共 ? 组          │
│  纳入标准      │  具体描述                      │
│  排除标准      │  具体描述（无则写"无预设排除"）│
│  对照设计      │  同窝对照 / 双盲 / 随机         │
│  干预细节      │  剂量、途径、时间、频率         │
│  统计方法      │  检验方法 + 校正方式            │
│  软件版本      │  Python 3.9 / R 4.2 / ImageJ   │
│  可重复性声明  │  原始数据已上传 DOI: xxx        │
└─────────────────────────────────────────────┘

伦理：IACUC #2023-0128 / 知情同意声明

封面页

布局：左文字区 + 右主图（水印效果）
元素：主标题 / 副标题 / 作者 / 单位 / 基金标注 / 日期
风格：标题带故事感（如"看见未来的海马"）

五、硬性规范（每页必检）

图表自包含清单

• [ ] 图标题（英文 below figure，≤15 words）
• [ ] 轴标签（中文 + 单位）
• [ ] 图例（双语或英文）
• [ ] 统计标注（p 值 + 检验方法）
• [ ] 误差棒（SEM 或 SD，说明）
• [ ] 显著性标记（\p<0.05, \\p<0.01, \\\p<0.001）
• [ ] n 标注（每组样本量）

方法页最低标准

• 至少 3-4 页（含 1 页统计方法专页）
• 必须覆盖：动物模型 / 被试描述、干预方案、数据采集、分析流程
• 提供试剂/设备品牌型号
• 伦理审批声明（IACUC / IRB 编号）

结果页叙事规则

• 文字只提炼最强结论，不复述图注
• 每张图配一句话"观众应看到什么"
• 区分"作者结论"vs."推测性解读"
• 禁止把相关性表述为因果性

视觉风格

• 配色：Nature/Science 学术蓝灰（#2C3E50 / #34495E / #ECF0F1）
• 字体：Helvetica / Arial，正文不加粗，标题加粗
• 色盲友好：禁用红绿对比，改用蓝橙 / 灰绿
• 留白：信息密度高但呼吸感充足

六、输出结构

1. 整体叙事弧（一句话 + 故事弧标签表）
2. 封面页（标题 + 代表图描述）
3. 结果页 1-N（按证据链顺序）
4. 方法页（至少 3 页）
5. 讨论/意义页
6. 致谢 + Q&A
7. 补充材料（可选）

七、可选追加内容

根据用户需求补充：

• ☐ 数据可用性声明
• ☐ 参考文献格式（本领域 top journal）
• ☐ 作者贡献声明（CRediT 格式）
• ☐ 利益冲突声明
• ☐ 补充数据页

八、核心原则

> 让每一页都为最终结论服务。 不是堆砌内容，而是用故事线串联证据链。

> 优先接收 paper-reader 的结构化摘要，减少用户重复劳动。