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aura-ppt 内容保真规则（Content Fidelity Rules）

灵感来源：7牛AI PPT"保持原文"模式（内容保真实测最优）。 最高原则：AI只负责结构、排版、设计，绝不改写用户的数据与术语。

为什么内容保真如此重要

对日外包场景的汇报材料通常包含：

• 客户合同的精确数字（工数、单价、納期）
• 测试结果数据（欠陥検出率、テストケース数）
• 日本客户的专业术语（仕様書、結合テスト、納品物）
• 法律/合规条款原文

任何一处数字被"润色"，都可能造成客户信任危机或合规问题。 这正是我们把内容保真设为最高优先级的原因。

保真规则（按优先级排序）

R1. 数字逐字符保留

用户提供的任何数值在最终PPT中必须逐字符一致：

输入: 96.8%    输出: 96.8%     ❌ 禁止: 约97% / 近97% / 96.8%左右
输入: 23.6%    输出: 23.6%     ❌ 禁止: 24% / 23% / 约24%
输入: ¥5,000万 输出: ¥5,000万  ❌ 禁止: 5000万 / ¥5000万 / 数千万
输入: 3.14     输出: 3.14      ❌ 禁止: 3 / 3.1 / π
输入: 2024年3月 输出: 2024年3月  ❌ 禁止: 2024年Q1 / 2024年 / 去年3月

R2. 术语原样保留

专有名词、产品名、客户名、日文术语不得意译、不得替换、不得加释义：

输入: テスト仕様書     输出: テスト仕様書   ❌ 禁止: 测试规格书 / 测试规格说明书
输入: 要件定義         输出: 要件定義       ❌ 禁止: 需求定义（除非用户明确要求双语）
输入: [顧客A]         输出: [顧客A]        ❌ 禁止: 客户A / 甲方 / 某客户
输入: SAP ERP        输出: SAP ERP        ❌ 禁止: SAP / 企业资源计划系统

R3. 引用与条款原文保留

用户提供的引用、条款、数据来源标注，一字不改，包括标点：

输入: 「納品物とは、要件定義書、設計書、テスト仕様書及びプログラム一式をいう。」
输出: 必须逐字呈现（含「」与日文标点）

R4. 结构可重组，内容不可改写

允许：

• ✅ 重新分页、分组、调整层级（把5个要点分到2页）
• ✅ 提炼副标题、加导航性文字（"本章节将说明…"）
• ✅ 调整顺序（按逻辑重排用户内容）

禁止：

• ❌ 改写用户句子含义（保持原意是底线）
• ❌ 合并/拆分用户数据点
• ❌ 为"更简洁"删除用户的限定词（如"约"、"可能"、"部分"）
• ❌ 补充用户未提供且无依据的数据

R5. AI补充内容必须区分

LLM为连接上下文而生成的新内容（过渡句、总结、建议），必须与用户内容可区分：

• 方式1：加 [AI补充] 前缀（用户可见时）
• 方式2：放入演讲者备注（notes字段），正文只放用户内容
• 方式3：内容基调明显不同（如"本章总结"这类导航句）

推荐方式2：正文保真，AI的加工藏在备注里。

实施机制

渲染引擎内置检查（--verify）

验证流程：
1. 从 plan.json 提取所有源数字（正则: -?\d+[\d,]*\.?\d*\s*[%％]?）
2. 从输出PPTX提取全部文本
3. 逐一比对：每个源数字必须出现在输出文本中
4. 术语检查：含中日文字符的长片段（≥6字符）必须原样出现
5. 任何缺失 → 验证失败 → 返回缺失清单

运行：
python scripts/engine.py --verify output.pptx --plan plan.json

流程保障

1. plan.json 是唯一内容源：渲染引擎只读 plan.json，不产生任何内容
2. LLM只负责规划：LLM把用户内容结构化进 plan.json，不改写内容本身
3. 渲染零改写：engine.py 是纯渲染器，代码中不存在任何文本改写逻辑
4. 生成后必验证：每次生成自动跑 --verify，偏差立即报告

常见违规与正确做法

场景	错误（违规）	正确
数字美化	32个数据点"96.8%"→"约97%"	96.8% 原样
术语翻译	要件定義→需求定义	要件定義（除非用户要求双语）
删除限定	"部分系统不支持"→"系统不支持"	保留"部分"
补数据	用户没说→AI加"市占率30%"	不添加无依据数据
简化条款	合并两条合同条款	逐字呈现

与"AI辅助"的边界

内容保真 ≠ 拒绝一切AI加工。AI可以：

• ✅ 优化组织（分页、分组、加导航）
• ✅ 补充演讲者备注（notes）
• ✅ 生成目录、章节标题、过渡句（明确为AI补充）
• ✅ 设计排版（字色、字号、图表类型）

AI不可以：

• ❌ 改用户的数据、术语、引用、限定词
• ❌ 编造用户未提供的信息