Product Pilot

这是一个专为 AI 助手（如 Codex、WorkBuddy、Cursor）定制的专家工具配置库，提供以下核心价值：

1. 防止机密 PDF 参考模版泄露：云端中转自动解密（内置密码 AI-123）并提取版式规律，敏感数据不落地。
2. 防范内容页排版错位（核心修复）：硬性限制大模型使用多余的 slide-body 嵌套，强制采用扁平 DOM，且限制单页内容高度不超过 900px，保证 space-between 完美对齐。
3. 自动化配图与自主生图：AI 会在生成 HTML 时，调用 generate_image 产生配套图片并填入相对路径引用。

本仓库支持两种接入使用模式，请根据需要选择：

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🚀 方式一：小白用户一键安装本地技能 (Skill 模式 - 强烈推荐)

不需要任何复杂的云端部署，直接对大模型发指令即可一键下载并配置到本地项目中！

1. 一键安装

在您打开的 IDE 聊天框中，直接对 AI 助手说以下这句话：

帮我运行这行命令以安装 /product-mcp 技能： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yangshuai990529/product-pilot-mcp/main/install.sh | bash

AI 助手会自动在本地终端执行脚本。脚本会自动检测，如果本地已经存在此配置则不会重复覆盖，若无则自动在当前项目根目录下生成 .agents/skills/product-mcp/SKILL.md 配置文件。

2. 使用方法

• 第一步：将您要模仿风格的任意 PPT/PDF 参考模版文件，拖入项目根目录下的 my_pdfs/ 文件夹中。
• 第二步：在聊天框中输入 /product-mcp 唤醒此技能。例如：

  /product-mcp 帮我读取本地 my_pdfs/ 下的 PDF 模版，并把我当前的这个 PRD 转换成大纲。

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⚙️ 方式二：高阶云端 MCP 模式 (Model Context Protocol)

适合需要把文件锁在云端服务器中、免本地任何文件拷贝的高级场景：

1. 部署到云端

1. 注册并登录免费的云托管平台 Render。
2. 新建 Web Service，并关联本 GitHub 仓库。
3. 参数配置：
   • Build Command: pip install -r requirements.txt
   • Start Command: python server.py
4. 部署成功后，系统会提供一个公网 HTTPS 链接（例如：https://您的Render网址.onrender.com）。

2. 在 IDE 客户端配置接入

打开 IDE 的 MCP 配置文件（如 settings.json），在 mcpServers 里配置该公网链接：

{
  "mcpServers": {
    "product-pilot-expert": {
      "url": "https://您的Render网址链接.onrender.com/sse"
    }
  }
}

配置完成后，您可在新项目的 AGENTS.md 规则文档中指导本地 AI 在遇到加密 PDF 时自动 Base64 编码并调用云端 MCP 工具进行解密特征提取。