开源一个工具：把历史PPT变成AI可复用的资产

过去几年，AI PPT领域最热闹的方向，几乎都围绕一个核心问题展开：如何更快生成一套新PPT。但仔细想想，这只解决了后半段。真正更大的价值其实在前面——过去几年写过的那些PPT，能不能重新进入AI的工作流？如果历史里已经有一页讲得顺、客户认可过、在多个项目里反复使用过的架构图，AI为什么还要每次从零生成？

为什么需要这样一个工具？

今天开源的PPT-Library，就是来解决这个问题的。它是一个本地优先的PPT资产库CLI，能够将历史PPT按页处理成可检索、可预览、可复用、可被Agent调用的资产。从本质上说，它解决的是AI PPT从"生成新页面"走向"调用历史经验"的关键缺口。

通用知识库为什么吃不透PPT？

做过方案的人都清楚一个现实：很多公司并不缺PPT，它们缺的是可用的PPT。几十个项目文件夹、上百份方案、几千页历史材料，散落在本地目录、网盘、聊天记录、历史归档和各种版本备份里。你明明知道以前做过类似页面，但真要找的时候，经常只能靠文件名猜、靠记忆翻、靠运气搜。 更麻烦的是，当AI Agent进入这件事以后，这个问题会被进一步放大。人至少还记得"以前那套行业方案里有一页架构图不错"，但AI Agent没有这种记忆。你让它做一套新方案，如果它无法稳定访问历史页，它就会从空白开始生成。结果通常是：看起来完整，但少了历史项目里的真实结构、真实案例、真实表达密度和真实业务语感。

页级资产：PPT复用的最小单位

PPT-Library的核心能力包括：页级搜索（按页返回结果而非只告诉你哪个文件可能相关）、截图预览（生成页面截图并提供HTML审查页）、版本治理（把相似文件归入同一个family，默认优先展示代表版本）、Deck理解（补充整份PPT的项目、行业、场景、章节结构和摘要信息）、关键页识别（生成key pages候选，优先审查高价值页面）、复用追踪（记录deal、记录页面usage，展示复用次数、赢单次数和业务排序信号）、Agent友好（提供JSON输出和内置Skill，方便Codex、Claude Code等Agent稳定调用）。

核心能力与设计理念

为什么一定要本地优先？因为PPT是一种很敏感的材料。售前方案里有客户名、业务痛点、报价倾向、竞品判断、实施路径、组织信息；管理层汇报里有战略判断、财务指标、项目状态和内部决策；投标材料里有方案策略、差异化表达、历史案例和供应商应答口径。这些东西不适合默认丢到远程服务里。 所以PPT-Library采用本地优先设计。SQLite索引库、PPT页面截图、搜索HTML预览、组装清单和本地产物，默认都放在用户本机里。模型能力也可以走本地方案，比如LM Studio或Ollama。没有模型服务时，它仍然可以做基础文本抽取和关键词搜索；配置embedding后，再升级成语义检索。

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