为什么我不用PPT做PPT了

嗨，大家好，我是庆哥。最近我用Claude Code打磨了一个新技能——用网页形式生成一份PPT。

事情的起因是这样的：从去年开始，市面上出现了不少AI制作PPT的工具和大模型。体验了一圈之后，我发现它们有两个共同的瓶颈。

第一，生成的是静态的PPT模版

传统PPT本身其实可以做很多事——动画可以自定义，数据图表可以有交互效果。但目前的AI PPT工具生成的结果，动画没有，图表是静态截图，本质上是用AI操作了一个模板引擎，输出的.pptx文件并没有发挥传统PPT本身的交互能力。

第二，用AI做PPT只能靠你上传资料，读不到你电脑里的东西。

现实中做PPT的场景是什么样的？你的资料散落在各处——本地文件夹里的Word文档、飞书里的项目数据、你需要把这些信息整理、筛选、编排成一份演示文稿。

但现有的AI PPT工具只能接受你主动上传的文件。它不会帮你去翻电脑里的文件夹，也不会帮你去飞书里拉数据。这意味着在"AI生成PPT"之前，你还得自己先做一轮资料收集和整理。

这两点让我觉得，AI做PPT这件事应该还有更好的解法。也希望有更好的方法去验证我的认知：

演示从来不应该被某一个工具所定义，他也并非PPT的代名词。随着AI技术的迭代，演示的形式应该是多元化的。

直到我上周在GitHub上发现了@zarazhangrui的开源项目Frontend Slides——一个基于Reveal.js的网页演示文稿框架。它验证了一个方向：用网页做PPT，交互性和视觉效果都可以比传统PPT更强。

但开源项目提供的是基础框架，距离"让AI帮你做PPT"还有一段路。我需要把它封装成AI可以理解、可以调用的"技能"。

于是我基于这个项目进行了二次开发（后续我还会用自己的专业技能继续迭代）

1.新增了风格参考功能——用户可以提供本地PPT截图或HTML网页作为参考，AI自动提取配色、字体、排版，生成匹配的风格预设，不再局限于预设列表

 2.建立了20多种布局模式库，根据内容类型（数据概览、图表、对比分析、总结）自动匹配，这是原来没有的

3.开发了页面入场动画系统，用CSS预隐藏+JS渐显的双轨方案，让每一页的呈现都有节奏感

4.加入了ECharts图表动画预设，不同图表类型（折线图、饼图、柱状图、雷达图）匹配不同的入场节奏

5.修复了CDN在国内不可用的问题、Font Awesome图标渲染异常的问题

扩充了原有的主题预设和HTML模板

最终把它封装成了一个Claude Code技能包。

顺嘴提一句：

Claude Code是Anthropic推出的一款AI编程工具（可以理解为AI编程助手）。技能包是它的一种扩展机制——你把某个领域的专业知识、工作流程、代码模板封装成一个技能文件，AI就能按照这个技能来帮你完成特定的任务。

他的使用方式是这样的：

你可以对Claude Code说："帮我做一份关于XX的PPT。"

它会自动启动一个5阶段的工作流：确认需求 → 读取我电脑里的资料 → 生成大纲 → 让我选视觉风格 → 生成完整的HTML演示文稿。

注意第二步——它直接读取我电脑里的文件。Word文档、PDF、Markdown，都可以。不需要我先整理好再上传。这正是我前面说的"离真实场景更近"。

生成的演示文稿是一个单独的HTML文件，用浏览器打开就行。支持键盘翻页、画笔标注、浏览器内直接编辑文字，还可以一键部署到网页链接分享。

当做完这个技能包之后，我回头看整个过程，发现它恰好印证了我另一个认知：

过去我们学习一个技能，是老师把知识给你，你通过练习把它变成自己的知识。这是一个单向传递的过程。

AI时代，创作者把能力封装成技能，你使用技能完成工作，然后根据自己的需求迭代这个技能，让它越来越贴合你的场景。同时你也可以把这个迭代的技能反馈和共享。这是一个双向进化的过程。

这个技能包就是一个例子。@zarazhangrui封装了网页演示的基础能力，我在此基础上迭代出了布局系统、动画系统、主题系统，封装成了AI可调用的技能包。下一个使用者可能会在此基础上加入飞书数据看板的对接，或者加入AI自动配图的能力。每一层迭代都在让这个技能变得更强、更贴合实际场景。

而在这个链条中，最核心的能力不是你知道多少知识，而是你清晰的知道 AI能为你做什么

现在我把这个技能包开源出来了也上传到了GIT。包含完整的主题预设、布局模式库、动画系统，以及MIT开源协议。任何使用Claude Code的人都可以直接使用。

不过我很好奇一件事：这个"能力封装 到用户使用反馈 再到技能迭代"的闭环，在不同的使用场景下是否真的成立。不同行业的人做PPT的需求差异很大, 有人侧重数据展示，有人侧重故事叙述，有人侧重视觉冲击。

如果你感兴趣，可以私信我试试这个技能包，告诉我它在你的场景下哪里好用、哪里不好用。这些反馈会帮助我验证一个判断：

在AI时代，最有价值的不是知识本身，而是把能力封装成可迭代的技能，然后让AI帮你调用它。

本项目基于 Frontend Slides（MIT License, © 2025 @zarazhangrui，GitHub: zarazhangrui/frontend-slides）二次开发，由 Hongqing W 新增布局模式库、动画系统、风格参考等功能。