## Context

yaml2pptx.py 当前是一个 1,245 行的单文件脚本，包含了从 YAML 解析到 PPTX 生成的完整流程。虽然功能完整，但代码组织存在以下问题：

- **可读性差**：单文件过大，开发者和 LLM 工具难以快速理解代码结构
- **维护困难**：修改一个功能可能需要在文件中跳转多次，容易引入错误
- **扩展性受限**：添加新元素类型需要在多处添加代码（验证、PPTX 渲染、HTML 渲染）
- **测试不便**：无法对单个模块进行独立测试

当前约束：
- 必须保持 `uv run yaml2pptx.py` 的单入口使用方式
- 所有依赖通过 `/// script` 头部声明
- 不能污染主机环境的 Python 配置

## Goals / Non-Goals

**Goals:**
- 将代码拆分为职责清晰的模块，每个文件控制在 150-300 行
- 引入元素抽象层，使添加新元素类型只需实现数据类和渲染方法
- 建立清晰的依赖关系，避免循环依赖
- 保持向后兼容，用户使用方式不变
- 为未来扩展（如添加 PDF 渲染器、Video 元素）奠定基础

**Non-Goals:**
- 不改变现有功能的行为（纯重构，不添加新功能）
- 不改变 YAML 文件格式或 CLI 参数
- 不迁移到标准 Python 包（保持单文件入口模式）
- 不添加单元测试（可以在后续单独添加）

## Decisions

### 1. 四层架构设计

**决策**：采用 core/loaders/renderers/preview 四层架构

```
html2pptx/
├── yaml2pptx.py          # 入口层：CLI + main
├── core/                 # 核心层：领域模型
│   ├── elements.py
│   ├── template.py
│   └── presentation.py
├── loaders/              # 加载层：数据输入
│   └── yaml_loader.py
├── renderers/            # 渲染层：数据输出
│   ├── pptx_renderer.py
│   └── html_renderer.py
├── preview/              # 预览层：可选功能
│   └── server.py
└── utils.py              # 工具层：通用函数
```

**理由**：
- **职责分离**：每层有明确的职责，修改影响范围可控
- **依赖方向清晰**：入口 → 渲染 → 核心 ← 加载，避免循环依赖
- **易于扩展**：添加新渲染器（如 PDF）只需在 renderers/ 下新增文件

**替代方案**：
- 扁平结构（所有文件在同一目录）：简单但缺乏层次，未来扩展会混乱
- 更细粒度的分层（如 domain/application/infrastructure）：过度设计，不适合当前规模

### 2. 元素抽象层使用 dataclass

**决策**：使用 Python dataclass 定义元素数据类

```python
from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class TextElement:
    type: str = 'text'
    content: str = ''
    box: list[float] = field(default_factory=lambda: [1, 1, 8, 1])
    font: dict = field(default_factory=dict)

    def __post_init__(self):
        # 创建时验证
        if len(self.box) != 4:
            raise ValueError("box 必须包含 4 个数字")
```

**理由**：
- **简洁性**：dataclass 自动生成 `__init__`、`__repr__` 等方法，减少样板代码
- **类型提示**：支持类型注解，IDE 和 LLM 工具可以提供更好的补全
- **验证时机**：`__post_init__` 在对象创建时自动调用，尽早发现错误
- **可扩展性**：未来可以添加方法（如 `to_dict()`、`validate_deep()`）

**替代方案**：
- TypedDict：运行时是字典，缺少验证能力
- 普通类：需要手写 `__init__`，代码冗长

### 3. 渲染器内置在生成器中

**决策**：将渲染逻辑内置在 PptxGenerator 和 HtmlRenderer 类中

```python
class PptxGenerator:
    def add_slide(self, slide_data, base_path=None):
        # 渲染元素
        for elem in slide_data['elements']:
            self._render_element(slide, elem, base_path)

    def _render_element(self, slide, elem, base_path):
        if isinstance(elem, TextElement):
            self._render_text(slide, elem)
        elif isinstance(elem, ImageElement):
            self._render_image(slide, elem, base_path)
        # ...
```

**理由**：
- **封装性**：渲染逻辑与生成器紧密相关，内置更自然
- **简单性**：不需要额外的渲染器接口或依赖注入
- **性能**：避免额外的方法调用开销

**替代方案**：
- 渲染器作为参数传入：增加复杂度，当前不需要运行时切换渲染器
- 统一渲染接口：过度抽象，PPTX 和 HTML 渲染差异较大

### 4. 创建时验证

**决策**：在元素对象创建时进行验证（`__post_init__` 方法）

**理由**：
- **尽早失败**：在数据进入系统时就发现错误，而不是等到渲染时
- **清晰的错误位置**：验证失败时，堆栈指向元素创建处，易于定位
- **避免无效状态**：确保元素对象始终处于有效状态

**替代方案**：
- 加载时验证：验证逻辑分散在 yaml_loader 中，难以维护
- 渲染时验证：错误发现太晚，可能已经生成了部分幻灯片

### 5. 元素工厂函数

**决策**：提供 `create_element(elem_dict)` 工厂函数，从字典创建元素对象

```python
def create_element(elem_dict: dict):
    elem_type = elem_dict.get('type')
    if elem_type == 'text':
        return TextElement(**elem_dict)
    elif elem_type == 'image':
        return ImageElement(**elem_dict)
    # ...
```

**理由**：
- **统一入口**：所有元素创建都通过工厂函数，便于添加通用逻辑（如日志、缓存）
- **类型安全**：工厂函数可以进行类型检查，避免创建错误的元素类型
- **易于扩展**：添加新元素类型只需在工厂函数中添加一个分支

### 6. 依赖管理策略

**决策**：所有依赖保留在 yaml2pptx.py 的 `/// script` 头部，预览依赖不再可选

```python
# /// script
# requires-python = ">=3.8"
# dependencies = [
#     "python-pptx",
#     "pyyaml",
#     "flask",
#     "watchdog",
# ]
# ///
```

**理由**：
- **简化处理**：不需要条件导入或可选依赖检查
- **一致性**：所有用户都有相同的依赖环境
- **依赖轻量**：flask 和 watchdog 都是轻量级库，不会显著增加安装时间

## Risks / Trade-offs

### 风险 1：导入路径变化可能引入错误

**风险**：重构后内部导入路径会发生变化，可能遗漏某些导入或引入循环依赖

**缓解措施**：
- 按模块逐步迁移，每迁移一个模块就测试一次
- 使用 Python 的 `import` 语句检查（运行脚本时会立即发现导入错误）
- 保持清晰的依赖方向：入口 → 渲染 → 核心 ← 加载

### 风险 2：元素验证可能过于严格

**风险**：在 `__post_init__` 中进行验证可能拒绝某些边缘情况的有效输入

**缓解措施**：
- 只验证关键约束（如 box 必须有 4 个元素），不验证业务逻辑
- 提供清晰的错误消息，帮助用户快速定位问题
- 如果发现验证过严，可以在后续放宽

### 风险 3：文件数量增加可能影响开发体验

**权衡**：从 1 个文件变成 8+ 个文件，开发者需要在多个文件间跳转

**缓解措施**：
- 每个文件职责清晰，命名直观（如 `elements.py`、`pptx_renderer.py`）
- 文件大小适中（150-300 行），易于在单个屏幕内浏览
- 提供清晰的模块文档，说明每个文件的职责

### 风险 4：重构可能引入功能回归

**风险**：代码重组过程中可能无意中改变了某些行为

**缓解措施**：
- 保持函数逻辑不变，只改变组织方式
- 重构后运行完整的功能测试（手动测试所有 YAML 示例）
- 对比重构前后生成的 PPTX 文件，确保输出一致

## Migration Plan

### 阶段 1：基础设施（utils + loaders）

1. 创建目录结构
2. 提取 `utils.py`（日志函数、颜色转换）
3. 提取 `loaders/yaml_loader.py`（YAML 加载和验证）
4. 更新 yaml2pptx.py 的导入，测试 YAML 加载功能

### 阶段 2：核心抽象（core）

1. 实现 `core/elements.py`（元素数据类 + 工厂函数）
2. 提取 `core/template.py`（Template 类）
3. 提取 `core/presentation.py`（Presentation 类）
4. 测试模板渲染功能

### 阶段 3：渲染器（renderers）

1. 实现 `renderers/pptx_renderer.py`（PptxGenerator + PPTX 渲染）
2. 实现 `renderers/html_renderer.py`（HtmlRenderer）
3. 测试 PPTX 生成和 HTML 预览功能

### 阶段 4：预览功能（preview）

1. 提取 `preview/server.py`（Flask 服务器 + 文件监听）
2. 测试预览服务器功能

### 阶段 5：入口整合

1. 重构 yaml2pptx.py（只保留 CLI + main）
2. 运行完整的端到端测试
3. 对比重构前后的输出，确保一致性

### 回滚策略

- 保留原始 yaml2pptx.py 的备份（如 yaml2pptx.py.backup）
- 如果发现严重问题，可以快速回滚到原始版本
- 使用 git 分支进行重构，确保可以随时回退

## Open Questions

无待解决问题。设计方案已在 explore mode 中与用户充分讨论并确认。