思路
目的：用户只提出调研任务和视频交付要求，Agent 自己拆解搜索、资料整理、脚本写作、素材生成、配音和视频制作全流程。
skills依赖：
- 搜索 skill：检索 NVIDIA 官方资料、产品规格、公开报道和成本估算
- 资料读取 skill：读取 PDF、Office 等资料，整理关键数字和来源
- Edge TTS skill：将中文演讲稿转换为语音解说
- GPT Image 2 skill：根据研究内容生成演讲所需的图片素材
- HyperFrames skill：用 HTML 动画组织标题页、成本拆解、图片、字幕和语音
执行链：
研究问题
→ 搜索产品资料与价格证据
→ 整理关键数字、来源和不确定性
→ 拆解成本结构
→ 写成面向普通人的中文演讲稿
→ 生成图片素材
→ 生成中文配音
→ 用 HyperFrames 组合页面、动画、图片、字幕和语音
→ 交付可打开预览的完整项目文件夹案例
案例一: 成本拆解
视频中的演示样例展开：研究”300 万美元左右的 NVIDIA GB200 NVL72 AI 机柜，钱到底花在哪里”，最终交付中文 HyperFrames 演讲。视频
基础版（原始提示词）
做一个调研项目：一台英伟达 GB200 NVLink72 的 AI 机柜，钱到底花在了哪里？
要求：
- 做成中文的 HyperFrames 演讲；
- 使用 TTS 配音；
- 使用 GPT Image 2 生成图片素材；
- 关键数字数据必须有来源；
- 不确定的地方写清楚是估算的；
- 长度大约两分钟；
- 需要有字幕显示；
- 不需要渲染视频。增强版（附加约束，便于复核和复用）
请完成一个端到端的行业调研演讲项目，研究问题是：
一台售价约 300 万美元的 NVIDIA GB200 NVL72 AI 机柜，成本主要花在了哪里？
请连续完成以下工作，不要只给方案：
1. 资料检索
- 优先检索 NVIDIA 官方产品资料、技术文档和规格说明；
- 再补充可信的硬件媒体、投行/研究机构或业内公开估算；
- 为每个关键数字记录来源 URL、资料名称和发布日期；
- 如果没有公开标价，不得把估算写成官方价格。
2. 数据整理与成本拆解
- 建立一份资料笔记，列出规格、价格、成本区间、来源和可信度；
- 将总价拆解为 GPU/CPU/HBM/先进封装、NVLink 与网络互联、液冷/供电/机柜、测试集成、软件与服务溢价等部分；
- 明确区分"公开披露""第三方估算"和"根据总价倒推的剩余项"；
- 对无法确认的数字标注"不确定"或"估算"，并解释不确定性来自哪里。
3. 演讲内容
- 写一份约两分钟的中文演讲稿，面向不了解 AI 服务器硬件的普通听众；
- 先解释 GB200 NVL72 是什么，再说明 300 万美元分别花在哪里；
- 使用容易理解的类比，但不要牺牲数字准确性；
- 在演讲稿中保留关键数字的来源标记；
- 同时生成逐句或分段字幕，字幕必须与配音时间轴对应。
4. 多媒体素材
- 使用 GPT Image 2 生成适合演讲页面的图片素材；
- 图片应服务于规格说明、成本拆解和工程结构，不要生成无法验证的"真实机柜内部照片"；
- 使用 TTS 生成自然的中文语音解说。
5. HyperFrames 交付
- 使用 HyperFrames 生成一个可直接打开预览的 HTML 演讲页面；
- 页面至少包含标题页、产品规格、成本拆解、关键数字来源、结论和字幕；
- 将 HTML、资料笔记、成本拆解、演讲稿、字幕、音频和图片素材放在同一个项目文件夹；
- 本次只需要生成可预览的 HyperFrames 页面，不需要渲染成最终视频。
完成后请检查：
- 所有关键数字是否都有来源；
- 估算是否明确标注；
- 演讲稿、字幕和音频是否内容一致；
- HTML 页面能否直接打开；
- 最终项目文件夹中是否包含完整的可复核产物。