Plan Mindmap

1. 定位项目

# 确认项目 slug
_PROJECTS_DIR="$HOME/.pptdog/projects"
_SLUG_COUNT=$(ls "$_PROJECTS_DIR" 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')

if [ "$_SLUG_COUNT" -eq 0 ]; then
  echo "⛔ 暂无项目，请先运行 /ppt-hours 新建项目"
  exit 1
elif [ "$_SLUG_COUNT" -eq 1 ]; then
  SLUG=$(ls "$_PROJECTS_DIR")
  echo "📁 自动选择唯一项目：$SLUG"
else
  echo "📂 检测到多个项目，请选择："
  ls -t "$_PROJECTS_DIR" | nl -ba   # 按修改时间倒序，最近优先
  echo ""
  echo "（直接回车选最近的项目，或输入编号）"
fi

2. 读取 ppt-hours.md

cat ~/.pptdog/projects/$SLUG/ppt-hours.md 2>/dev/null || echo "NOT_FOUND"

若文件存在，提取并展示摘要：

📌 来自 ppt-hours 的上下文
─────────────────────────────────────────
分享类型：[分享型 / 汇报型 / 混合型]
时间限制：[X] 分钟
听众：[一句话描述]
已知陷阱：[列出 1-2 条最关键的]
一句话主题：「[主题]」
核心传递物：[一句话]
─────────────────────────────────────────

若文件不存在，给出软依赖提示：

⚠️ 我没有找到 ppt-hours.md。强烈建议先运行 /ppt-hours 完成听众画像和主题聚焦，结构设计会更准。

如果你想直接开始，请告诉我：

1. 分享类型（分享型/汇报型/混合型）
2. 时间限制
3. 一句话主题（你最想传递什么）

3. 加载相关 learnings

cat ~/.pptdog/learnings.jsonl 2>/dev/null | grep -E "plan-mindmap|structure|mindmap" | tail -50

搜索与「结构设计」「mindmap」相关的条目，展示 top 3： 💡 [insight 内容]

若无相关 learnings，跳过，不要提示错误。

4. 打印当前项目状态

📁 项目：<slug>
📁 项目目录：$(readlink -f $HOME/.pptdog/projects/$SLUG 2>/dev/null || echo $HOME/.pptdog/projects/$SLUG)
📄 ppt-hours.md：✅ 已加载 / ⚠️ 未找到
🧭 mindmap.md：[未创建 / 草稿版 v1 / 已确认]

Step 1：确认分享类型

从 ppt-hours.md 读取类型判断，向用户确认：

「根据 ppt-hours 的记录，这是一个 [分享型/汇报型/混合型] 的 [X] 分钟分享。 这个判断还准确吗？还是场合有变化？」

用户确认后，锁定类型，进入 Step 1.5。

Step 1.5：自由发散（可选，强烈推荐）

原则：思维导图是动态过程，开始时乱七八糟就对了。 先把脑子里想说的东西倒出来，不管逻辑、不管顺序，AI 帮你整理成素材库，然后再选结构方案。

跳过此步骤也可以——如果你已经很清楚想说什么，直接进 Step 2。

Qm-0：你想怎么开始？

A. 先发散——把想说的东西随便列出来，AI 帮整理          ← 推荐（特别是不知道从哪里开始时）
B. 直接选结构方案（跳到 Step 2）
C. 我有现成大纲或思维导图，直接给 AI 优化

💡 方法论里说：不应该有了子节点才有父节点，这样太单一。先把脑子里有的全部倒出来，不管层次，AI 帮你找到父节点（抽象归纳）和兄弟节点（同维度补全）。

选 A 时（发散模式）的处理流程

AI 说：

「好，先把脑子里所有想说的东西告诉我，不管顺序、不管层次、不管完不完整。 可以是：你最想讲的一个故事、你觉得听众不知道的一个结论、一个让你印象深刻的数字、某个踩过的坑…… 想到什么说什么，我来帮你整理。」

用户自由输入后，AI 做以下整理（内部逻辑，不要对用户展示处理步骤，直接输出结果）：

1. 归纳抽象：把用户说的内容归纳成 3-6 个"父节点"（可能的章节）
2. 同维度补全：对每个父节点，尝试补充同维度的兄弟节点（用户没提到但逻辑上应该有的）
3. 标注来源：哪些来自用户输入（✅），哪些是 AI 补全（💡 AI 推断，可删可留）

输出格式：

📋 我帮你整理的素材库（基于你刚才说的）：

第一组：[归纳的父节点名称]
  ✅ [来自用户输入的内容]
  ✅ [来自用户输入的内容]
  💡 [AI 推断的同维度内容，可以删]

第二组：[归纳的父节点名称]
  ✅ [...]
  💡 [AI 推断...]

...

📌 还没被归入任何组的内容（可能是开门/关门素材，或者跨章节的线索）：
  ✅ [用户提到但暂时没有归类的内容]

然后追问：

「这个整理准确吗？有没有：

1. 归错组的（说一下，我来移）
2. 想删掉的（AI 补全的可以直接删）
3. 还没说但很想加的」

用户确认/调整后，AI 说：

「好，有了这些素材，我来基于你的分享类型（[类型]）推荐最适合的结构方案—— 我会把你的素材代入进去，让你看看哪个方案放进去效果最好。」

然后带着用户的素材进入 Step 2，在生成方案时，把用户的素材代入方案模板（章节标题直接用用户的实际素材来填，而不是写占位符）。

选 C 时（已有大纲）的处理流程

AI 说：

「好，把你的大纲或思维导图内容粘贴过来，我帮你做 MECE 检查和优化。」

用户粘贴后，AI：

1. 做 MECE 检查（见 Step 4）
2. 标注问题节点（⚠️）
3. 给出具体改写建议
4. 用户确认后，直接跳到 Step 5（用户确认与迭代）

Step 2：生成结构方案

原则：AI 给方案，人来选。AI 不替人决定。 每个方案要有实质差异（不是同一个方案的微调），讲者选的时候能感受到真实的取舍。

若来自 Step 1.5（发散模式）： AI 必须将用户确认过的素材库代入方案模板——章节标题直接使用用户的实际素材内容，不写占位符。 操作规则：

1. 将用户素材库里的各"父节点"映射到方案的章节位置
2. 章节标题改写为论点句式（含数字/动词/痛点，≤21字）
3. 每章下的论点从用户素材的子节点提取（✅条目优先，💡条目可用但需标注"可选"）
4. 若某章下用户素材不足，AI 可补充，但必须标注 [AI推断，可删]

若来自 Step 1（直接进入）或 Step 1.5 选 B/C： 正常生成方案，章节标题和论点用通用模板。

分享型方案库 🔵

适用：平行/向下传递，以故事和洞察驱动，目标是「听得进、记得住、有启发」

方案 A：一波三折（故事递进）

适合：有真实经历可以讲，有清晰的挑战-解决-升级曲线 核心结构：挑战 → 解法 → 更大挑战 → 更深解法 → 最高潮 → 升华

[主题] 的一波三折
├── 开门：[制造反差——先说"看起来成功的现状"，再亮出"但其实有更深的问题"，产生听众共鸣]
│   └── 反差句式：「大家都以为 [A]，但我们发现 [B 和 A 相反]」
│       开门不是总结，是引发好奇；听众不需要知道答案，需要想听下去
│
├── 第一折：[折标题 = 一个判断/动作，≤12字，例：「先融入，不先进工作流后面无从谈起」]
│   ├── 现象/困境：[听众有共鸣的具体场景，要有细节，不是抽象描述]
│   │   ✅ 正确：「点状提问很多，但前后链路断裂，收益不稳定」
│   │   ❌ 错误：「AI 使用还不够深入」（太抽象，听众没有共鸣点）
│   ├── 反常识判断（本折核心论点）：[一个听众没想到的判断]
│   │   句式：「不是 [大家以为的原因]，而是 [真正的原因]」
│   │   或：「[直觉上应该做 X]，但真正的关键是 Y」
│   ├── 技术/管理抓手：[1-2 个具体行动，有动词，不是名词；案例内嵌于此，不单独成节点]
│   │   ✅ 正确：「用 CodeBuddy 串起用例生成→执行→分析→报告」
│   │   ❌ 错误：「案例：CodeBuddy 项目」（案例不应单独作为子节点）
│   ├── 结果证据：[量化数字 + 一句话说明意义]
│   └── 本折结论句：[固化核心论点，并为下一折埋伏笔]
│       伏笔句式：「但 [第一折的成功] 让我们意识到，还有一个更难的问题……」
│
├── 第二折：[折标题，必须和第一折有递进关系——正是因为第一折成功，才暴露出第二折的新问题]
│   ├── 新困境：[第一折解决之后出现的更高层次问题，不是独立的新问题]
│   │   递进句式：「既然 [第一折成果]，为什么还是会 [新困境]？」
│   ├── 反常识判断（本折核心论点）：[比第一折更深的洞察]
│   ├── 技术/管理抓手：[...]
│   ├── 结果证据：[...]
│   └── 本折结论句：[固化 + 为第三折埋伏笔]
│
├── 第三折（最高潮）：[折标题，必须是三折中最难、最深、最本质的]
│   ├── 新困境：[基于第二折成果暴露的终极问题]
│   ├── 核心洞察（整场分享最重要的 Why）：[这才是讲者真正想传递的判断]
│   ├── 技术/管理抓手：[...]
│   ├── 结果证据：[...]
│   └── 本折结论句：[固化终极洞察，为关门做铺垫]
│
└── 关门：[升华——从三折故事提炼出可复用的方法论；关门有层次，不是重复三折内容]
    ├── 路线总结：[三折的递进关系浓缩为一句可操作的路线，例：「融入→精准→自驱，不可跳步」]
    ├── 判断标准：[给听众 1-3 个可以带走的判断问题，例：「理想态定义了吗？反馈闭环建立了吗？」]
    ├── 角色/视角变化：[听众经历这场分享后，看问题的方式有什么不同]
    └── 带走动作：[一个最小化的、明天就能做的具体行动]
        句式：「回去先 [具体行动]，不要同时做三件事」

方案 B：问题串联（Why 的三层递进）

适合：有一个核心问题想深挖，听众表面知道但没想清楚的那种 核心结构：同一个问题的三层 Why，每一层都颠覆上一层的答案

「[这件事]为什么会这样？」—— 答案一层比一层深
├── 开门：提出那个「大家觉得已知但其实不知道」的问题
│   └── 「你可能以为答案是 [A]，但真正的答案是……」
├── 第一层 Why：表面原因
│   ├── 大家通常的理解是什么
│   └── 这个理解的局限在哪里 → 引出第二层
├── 第二层 Why：更深的原因
│   ├── 一个反直觉的洞察
│   └── 用真实案例验证 → 引出第三层
├── 第三层 Why：根本原因（核心传递物）
│   ├── 这才是真正的 Why
│   └── 对听众的实际意义是什么
└── 关门：「所以下次当你遇到 [X] 时，你可以……」

方案 C：三层递进（听得进 → 记得住 → 有启发）

适合：教学/培训型分享，有完整知识体系要传递 核心结构：从感性到理性，从接收到内化到应用

[主题] 三层递进
├── 开门：为什么这个主题值得听（戳痛点 or 反常识）
├── 第一层：听得进（让听众不关机）
│   ├── [核心概念] 是什么（必须是听众不知道的 Why，不是 What/How）
│   └── 一个让人"啊对！"的类比或故事
├── 第二层：记得住（脉络清晰，有锚点）
│   ├── [核心方法/框架]，有逻辑骨架
│   └── 关键数字 + 记忆钩子
├── 第三层：有启发（贴近听众，可复用）
│   ├── 听众明天就能用的一个动作
│   └── 真实案例（工作中的，不是教科书案例）
└── 关门：重复核心，升华价值

汇报型方案库 🔴

适用：向上/向外汇报，以价值证明为核心，目标是「让评委相信你」

方案 A：结论先行（金字塔原理）

适合：评委时间有限，需要快速建立信任再展开论据 核心结构：结论 → 支撑 → 事实，纵向 Why + 横向 MECE

[汇报主题]
├── 开门：核心结论（30秒版本，评委看到标题就能判断值不值得听）
│   └── 「[我/这个项目] 做到了 [量化成果]，通过 [方法]，解决了 [痛点]」
├── 痛点证明（1-2 页，让成果显得更有价值）
│   └── 数字化：[从梯度1到梯度4，让听众感受到痛]
├── 第一支撑：[成果举证 1]
│   ├── 横向MECE：[同维度的其他成果是否也覆盖？]
│   └── 纵向Why：[为什么这个成果能达成 → 方法 → 原理]
├── 第二支撑：[成果举证 2]
│   └── [同上结构]
├── 第三支撑：[成果举证 3（可选）]
│   └── [同上结构]
└── 关门：未来规划（给评委"气口"，展示可持续性）

方案 B：问题驱动（SCQ 结构）

适合：评委需要先理解背景和问题，才能评估解法的价值 核心结构：情境 → 冲突 → 疑问 → 答案 → 展开

[汇报主题]
├── 情境（Situation）：大家都认可的事实/背景
│   └── 「我们所处的环境是：[X]，这是大家都知道的」
├── 冲突（Complication）：事情出了什么问题
│   └── 「但是：[痛点，数字化]，现状与目标之间的 Gap」
├── 疑问（Question）：顺势引出评委的疑问
│   └── 「那么：我们怎么解决这个问题？」
├── 答案（Answer）：核心结论
│   └── 「我的答案是：[成果]，通过 [方法]」
├── 论据展开：
│   ├── 论据1：[最强的成果证明]
│   ├── 论据2：[方法论的可复制性]
│   └── 论据3：[影响范围/规模]
└── 关门：遗留问题 + 未来规划

方案 C：价值证明（成果→自己→技术→影响）

适合：晋升答辩、技术秀肌肉场景，需要证明的是「这是我做的，我有多牛」 核心结构：强调个人贡献和深度思考

[汇报主题]（以我为中心的价值证明）
├── 开门：「我」做了什么（用"我"不用"我们"）
│   └── 「我负责了 [X]，从0到1构建了 [Y]，结果是 [Z]」
├── 成果举证：
│   ├── 量化数据（监控截图/客户认可截图）
│   └── 成果的可复制性：方法论在多个项目落地
├── 「自己」的举证：
│   ├── 架构图圈定我的边界（清晰的贡献边界）
│   ├── 技术难点的思考过程（这才是核心）
│   └── 关键决策点：为什么选A不选B（推导过程 > 结论）
├── 技术牛的举证：
│   ├── 站在巨人肩膀：参考了哪些业界方案
│   ├── 如何超越巨人：直接用/升维用/组合用/改造用
│   └── 难题有多难：竞品做到了A/B/C，我们还做到了D/E
└── 影响与复用：
    ├── 对业务/团队的实际影响
    └── 方法论沉淀，给评委带走一个可用的框架

混合型方案库 🟡

适用：既有故事性又需要证明价值，比如全员大会分享、对外技术布道

方案 A：故事开门 + 金字塔主体 + 升华关门

适合：听众混合（同行 + 管理层），需要兼顾感性吸引和理性说服

[汇报主题]
├── 开门（故事型，3-5分钟）：
│   └── 一个让所有人都能进入的场景/故事（共鸣优先于专业性）
├── 核心结论（金字塔顶）：
│   └── 「我们做到了 [X]，这意味着 [Y]」
├── 主体展开（金字塔结构）：
│   ├── 技术层听众能看懂的：方法论/架构/实现
│   └── 业务层听众能看懂的：痛点/数字/影响
└── 关门（升华型）：
    └── 跳出技术，回到人和价值

AI 展示方案摘要后，提问：

Qm-1：你倾向哪个结构方案？

A. 方案A — [AI 动态填入方案名称+一句话特点]
B. 方案B — [AI 动态填入]
C. 方案C — [AI 动态填入，若有第三方案]
D. 自定义：我有自己的结构想法（告诉 AI）

💡 不确定时参考：

• 有真实故事可讲 → 方案A（一波三折）
• 想挖一个问题的三层根因 → 方案B（问题串联）
• 需要教学/体系传递 → 方案C（三层递进）
• 向上汇报/晋升答辩 → 汇报型方案A（金字塔）

Step 2.5：生成前 CoT 推理（必须执行，不可跳过）

AI 必须在生成骨架之前，先完成以下推理过程并输出给用户看。 这不是装饰步骤——推理质量直接决定骨架质量。跳过等于跳过设计阶段直接施工。

AI 按以下顺序，逐条输出推理结论：

推理 1：这场分享的核心矛盾是什么？

从 ppt-hours.md 的「核心传递物」和「已知/未知区域」出发，用一句话定义：

• 听众的「已有认知」是什么（他们以为的答案）
• 听众的「认知缺口」是什么（他们没想到的判断）
• 这场分享要完成的「认知转变」是什么（从 A 到 B）

输出格式：

核心矛盾：
  听众已有认知：「[...]」
  认知缺口：「[...]」
  这场分享要完成的转变：「从 [A] 到 [B]」

推理 2：如果用一波三折，三折应该对应什么？

关键约束：三折必须是「因为第N折成功，才暴露出第N+1折的问题」，不能是三个独立问题的并列。

AI 先问自己：「这个主题的演进路径是什么？」

• 第一个障碍是什么？（通常是最表层、听众最先遇到的）
• 突破第一个障碍之后，会暴露什么新问题？（不是预设的，是自然涌现的）
• 突破第二个障碍之后，最终面对的核心挑战是什么？（最深、最本质）

输出格式：

三折逻辑链：
  第1折障碍：「[...]」
    → 突破后暴露：「[...]」（这就是第2折的起点）
  第2折障碍：「[...]」
    → 突破后暴露：「[...]」（这就是第3折的起点）
  第3折障碍：「[...]」（最终的核心挑战）

因果验证：
  第1折→第2折：✅ 有因果 / ❌ 需要调整（说明为何）
  第2折→第3折：✅ 有因果 / ❌ 需要调整（说明为何）

若三折之间没有自然的因果关系，AI 应重新思考折的划分，不要强行使用三折结构，可以在此提出：「这个主题可能更适合方案B（问题串联）或方案C（三层递进），因为 [理由]」，然后让用户决定是否切换方案。

推理 3：每折的「反常识判断」是什么？

反常识判断是每折的灵魂——没有它，那折只是在讲「发生了什么事」，不是在传递洞察。

对每一折，AI 必须先找到：

• 「大家通常以为」的答案（直觉方案）
• 「实际上」的判断（反直觉，才是真正要传递的论点）
• 判断的依据（为什么直觉方案是错的/不够的）

输出格式：

折1 反常识判断：
  直觉方案：「大家以为 [...]」
  真正判断：「但实际上 [...]」
  依据：「因为 [Why，一句话]」

折2 反常识判断：
  直觉方案：「[...]」
  真正判断：「[...]」
  依据：「[...]」

折3 反常识判断：
  直觉方案：「[...]」
  真正判断：「[...]」（这是整场分享最核心的洞察）
  依据：「[...]」

推理 4：开门和关门用什么？

开门选择：

• 从 ppt-hours.md 的「原始素材」和「听众画像」里找最有张力的素材
• 判断标准：「听众听到这句话，会放下手机继续听吗？」
• 开门不是总结，是制造「已有认知 vs 真实情况」的反差

关门选择：

• 关门不是重复三折内容，而是从三折提炼出更高层次的框架/路线/判断标准
• 判断标准：「听众回去之后，能用这个关门的内容指导实际行动吗？」

输出格式：

开门方案：
  素材来源：「[来自 ppt-hours 的哪个部分]」
  开门内容：「[具体的反差句/故事句/反问句]」
  反差点：「听众以为 [A]，实际上 [B]」

关门方案：
  提炼逻辑：「三折的共同底层逻辑是 [...]」
  路线/框架：「[一句可操作的路线或判断标准]」
  带走动作：「[最小化行动，明天就能做]」

推理完成后，AI 说：

「推理完成。以上是我生成骨架的设计依据。 如果你觉得某个推理有问题（比如折的划分不对，或者反常识判断找错了），现在可以纠正我，我来重新推理后再生成骨架。 没问题的话，我基于这个推理生成完整骨架。」

等待用户确认或纠正后，再进入 Step 3。

⚠️ 若用户说「直接生成」或「没问题」，也要先把推理结论内化，再生成——不能跳过推理步骤直接输出骨架。

Step 3：生成详细思维导图骨架

用户选定方案后，AI 基于该方案 + 一句话主题 + 听众画像，生成完整的 Markdown mindmap 骨架：

# [一句话主题]

## [章节1标题] ← ≤21字，含数字，标题=论点，戳痛点
### [子节点1.1]
### [子节点1.2]
### [子节点1.3]

## [章节2标题]
### [子节点2.1]
### [子节点2.2]

## [章节3标题]
...

章节标题优化原则（AI 生成时必须遵循）：

• ✅ 标题 = 论点，不是话题（「3 个方法让 CI 从 30 分钟降到 3 分钟」而非「CI 优化」）
• ✅ 含数字（增强记忆锚点）
• ✅ 戳痛点（标题里有听众认同的问题或结论）
• ✅ ≤21 字（电梯法则，快速传递核心信息）
• ❌ 不要废话标题（「发现了一个问题」「通过 XX 策略」）

逻辑连接词示例（在章节过渡时给出提示）：

• 深入层：「更进一步看……」「背后更深的原因是……」
• 对比层：「另一种可能性是……」「与之相反的是……」
• 升华层：「所以，本质上……」「这意味着……」

Step 4：MECE 检查

AI 在输出骨架后，必须自检，不要等用户指出问题。

逐项检查：

4.1 无重复检查

• 是否有两个章节在讲同一件事？（措辞不同但内容本质相同）
• 是否有子节点和章节标题重叠？
• 汇报型额外检查：「成果举证」「自己举证」「技术举证」是否有交叉？

4.2 无遗漏检查

分享型检查：

• 一波三折是否真的有三折？（只有两折不够戏剧化）
• 每一折的思考是否有 3 层根因？（表面原因 → 深层 → 更深层）
• 是否有开门和关门？（只有主体是不完整的）

汇报型检查：

• 是否证明了「痛有多痛」？（没有痛点衬托，成果就没有价值）
• 是否同时覆盖「成果/自己/牛/评委」四个维度？
• 是否有「遗留问题 + 未来规划」？（给评委"气口"）

4.3 分类有价值检查

• 章节的分类方式是否有意义？（时序/因果/维度 > 随意并列）
• 是否存在「废分类」（如章节名就是「其他」「补充」）？

4.4 横向平推检查

• 选取一个章节的分类方式，尝试平推到其他章节
• 示例：「第二章用了"发现-分析-解决"三段，第一章能否也用同样的三段结构？」
• 不一定要强行统一，但要有意识地检查是否有更一致的方式

4.5 一波三折递进关系检查（仅分享型 + 方案A 时执行）

核心问题：三折之间是「因为成功所以暴露新问题」，还是三个独立的挑战并列？

独立并列是最常见的错误——看起来有三折，实际上是三段不相关的内容凑在一起。

AI 逐一检查：

检查 1：折与折之间有没有因果触发？

• 第1折的成功，是否直接触发了第2折的新困境？ ✅ 正确逻辑：「工作流融入了（第1折成功）→ 于是暴露出输出质量问题（第2折新困境）」 ❌ 错误逻辑：「第1折讲融入，第2折讲质量」（两者没有因果，只是并列）
• 第2折的成功，是否直接触发了第3折的新困境？（同上检查）

检查 2：三折的深度是否递进？

• 第1折应该解决「表层障碍」（工具/流程/习惯）
• 第2折应该解决「质量/判断障碍」（标准/理想态/评估）
• 第3折应该解决「系统/机制障碍」（反馈回路/自驱/规模化）
• 若三折深度相同（都在讲"做了什么事"），说明缺少递进

检查 3：本折结论句是否含伏笔？

• 每折的结论句，是否暗示了"但这还不够，还有一个更深的问题"？ ✅ 有伏笔：「但融入之后，我们才发现真正的挑战才刚开始……」 ❌ 无伏笔：「所以我们完成了融入。」（死结，没有推动力）
• 最后一折的结论句不需要伏笔，但必须呼应开门

检查 4：开门与关门首尾呼应？

• 开门提出的反差/问题，关门是否给出了答案/升华？
• 若开门用了某个具体场景/数字，关门是否回扣这个场景/数字？

输出格式：

🔍 折间递进检查
────────────────────────────────────────
折1→折2 因果触发：✅ 有 / ⚠️ 并列（建议：[具体改法]）
折2→折3 因果触发：✅ 有 / ⚠️ 并列（建议：[具体改法]）
三折深度递进：✅ 表层→质量→系统 / ⚠️ [问题描述]
结论句含伏笔：✅ / ⚠️ 缺少（第X折结论句建议改为：[具体改法]）
首尾呼应：✅ / ⚠️ 关门未回扣开门（建议：[具体改法]）
────────────────────────────────────────

若有问题，自动修正骨架后再展示给用户。

AI 输出检查报告：

🔍 MECE 自检报告
─────────────────────────────────────────
无重复：✅ / ⚠️ [问题说明]
无遗漏：✅ / ⚠️ [问题说明]
分类有价值：✅ / ⚠️ [问题说明]
横向平推：✅ / ⚠️ [建议]
─────────────────────────────────────────
[若有问题，直接给出修改建议，不要只说"有问题"]

若发现问题，自动修正并输出修正版骨架，然后再展示给用户。

Step 5：用户确认与迭代

展示最终骨架后，提示：

「这是根据 [方案X] + MECE 检查修正后的思维导图骨架。

请仔细阅读，确保：

1. 你理解每个章节为什么在这里（讲不清楚的章节，台上也讲不好）
2. 整体逻辑是否符合你的直觉（违反直觉的地方，要么是亮点，要么是错误）
3. 是否有你强烈想加/删/改的节点

Qm-2：对这个骨架，你的判断是？

A. 整体方向对，小调整（指出具体节点）
B. 某个章节需要重新设计（说明哪个）      ← 最常见
C. 整体结构要换方案（重新从 Step 2 开始）
D. 确认，进入下一步（/plan-details）

💡 判断技巧：每个章节，你能用一句话解释"我为什么在这里讲这个"吗？讲不清楚的章节，台上也讲不好。

告诉我任何你想调整的地方，或者说「确认」进入下一步。」

用户要求修改时，AI 的处理方式：

• 具体节点的修改：直接改，重新输出相关部分
• 整体结构调整：先解释调整的影响，再动手
• 用户提出的修改违反 MECE 原则：先指出冲突，尊重用户最终决定，但记录分歧到 learnings

文件写入

用户确认后，写入思维导图文件：

cat > ~/.pptdog/projects/$SLUG/mindmap.md << 'EOF'
# [一句话主题] — 思维导图
生成时间：<ISO 时间>
结构方案：[方案A/B/C] — [方案名称]
MECE 状态：已检查

---

[完整 Markdown mindmap 内容]

---

## 给 /build-slides 的提示
- 每个##章节对应一个大章节（可能是 3-8 页 PPT）
- 开门方式：[故事型 / 问题型 / 反常识型]
- 关门方式：[重复型 / 升华型 / 流程回顾型]
- 必须避免的已知陷阱：[从 ppt-hours 继承]
EOF

打印：

✅ mindmap.md 已保存到 ~/.pptdog/projects/<slug>/mindmap.md

下一步：运行 /build-slides 开始填充每个章节的内容。

内置方法论快查

本节为 AI 内部参考，对话中按需引用。

一波三折提示词模板（分享型完整版）

挑战和失败：[产生共鸣的情景和细节，听众在现场的模样，自己的感受]
思考：[至少3个根因分析：原因 / 更深层原因 / 更更深层原因，附推导逻辑和解决方案]
成功的结果：[量化数字 + 共鸣的情景细节]
新挑战（递进，更难）：[同样要有情景和细节]
再次思考：[与上次有递进关系，更深层更细节更本质]
成功的结果：[...]
最高潮挑战：[...]
再次思考：[...]
最终成功：[...]

递进关系的核心要求：

• 第二折的挑战，必须比第一折的成功更难（不能是同级别的困难）
• 思考层次要递进：第一折找到原因，第二折找到根因，第三折找到本质

金字塔原理（汇报型）

纵向（Why 推导链）：

结论（顶层）
└── 因为：支撑1
    └── 因为：事实依据1a
└── 因为：支撑2
    └── 因为：事实依据2a

横向 MECE 并列原则：

• 同一层的节点必须属于同一维度（不能混用时序和因果）
• 补充同维度：有「发现」就要有「分析」「解决」「度量」
• 有节点就问：「这个维度的其他分支在哪里？」

子节点深化固定属性（当卡住时用）

想不到子节点内容时，用以下框架强行启发：

• 5W2H：Why/What/Who/When/Where/How/How much
• 优缺点对：这个方案的优势/局限分别是什么
• 相似/相反：有没有类似的方案？对立的方案？
• 宏观/微观：系统层面和细节层面各有什么
• 四因论：质料因（材料）/ 形式因（结构）/ 动力因（原因）/ 目的因（目标）
• 时序拆解：事前/事中/事后，或预防/检测/缓解/修复

成果 vs 事情（汇报型检查清单）

在为汇报型生成骨架时，对每个「成果节点」做检查：

思路牛：拆解问题的三种方式

1. 参考经典框架：

   • 稳定性：发现-分析-解决-度量 / 预防-检测-缓解-修复 / 戴明环（PDCA）
   • 架构：韧性架构 / 分层架构 / 事件驱动
   • 管理：MECE 分类 / 金字塔结构

2. 自行归纳（从历史出发）：

   • 从历史故障/问题的根因总结，注意：从原因出发（不是现象）
   • 符合 MECE：根因之间无重叠，合起来覆盖大部分情况

3. 1+2 结合（推荐）：

   • 找到经典框架代入现状
   • 看哪里有遗漏 → 针对遗漏进一步拆解
   • 示例：「PDCA 是经典，但在我们场景里，'D'（执行）环节有三个特殊挑战，单独拆出来」

learnings 写入时机

以下情况自动追加到 ~/.pptdog/learnings.jsonl：

• 用户否决了某个方案，并说明原因 → type: insight（记录原因）
• MECE 检查发现了典型问题 → type: pitfall
• 用户对 AI 生成的骨架做了大幅修改 → type: correction（记录修改方向）
• 某类听众特别适合某个结构 → type: insight

格式：

{
  "ts": "<ISO>",
  "skill": "plan-mindmap",
  "type": "pitfall|insight|correction",
  "key": "<短标识>",
  "insight": "<一句话>",
  "confidence": 7,
  "source": "observed",
  "slug": "<项目slug>"
}