这个开源项目把＂做PPT＂拆成了10步,每一步都能停下来确认

用 Agent 做PPT，不是一键生成，而是分阶段交付。这套工作流告诉你每一步该产出什么、什么时候该停下来。

ppt-agent-workflow-san 是一套开源的 PPT 制作工作流，核心理念是"约束工作流，不约束实现"。它把 PPT 制作拆成 10 个阶段，提供 6 套 prompt 模板，支持从调研简报到最终复核的全流程。本文介绍其核心设计、实际效果和安装使用方式。

GitHub 上有个项目叫 ppt-agent-workflow-san，作者 mucsbr 在 Linux.do 论坛分享了一套做 PPT 的思路。

它不是一个"一键生成 PPT"的工具。它是一套工作流。

区别在哪？普通的 AI PPT 工具是黑箱——你输入主题，它输出文件，中间发生了什么你不知道，也控制不了。而这个工作流把整个过程拆成了 10 个阶段，每一步都有明确的输入和产出，你可以停在任意一层：

这就像装修。一种是你跟工头说"帮我装个房子"，三个月后给你钥匙——进去一看，粉色墙纸配绿色地板。另一种是你先确认平面图，再确认水电点位，再确认瓷砖样式，每一步签字确认。

前者快。后者返工率低。

核心设计：约束工作流，不约束实现

这个项目最关键的原则写在 SKILL.md 第一行：

Constrain the workflow, not the implementation.

约束工作流，不约束实现。

意思是：它不绑定任何具体工具。不强制你用某个搜索 API，不规定渲染器必须是 HTML 还是 SVG，不指定输出格式。你的环境有什么能力，它就用到什么能力的上限。没有？那就诚实告诉你在哪一步停住，不会假装什么都能做。

整个工作流的 10 个默认阶段：

① 需求澄清

收集受众、目的、页数范围、风格、必含/必避内容。信息不全就问，不会自己脑补。这一步解决的是"PPT 到底给谁看、要达到什么效果"的问题——大多数翻车的 PPT 都是在这里就开始偏了。

② 判断是否需要调研

依赖时事/数据/产品细节的主题才启动调研，纯经验分享类就直接用你给的素材。不是每个 PPT都需要搜一大堆资料，但需要的时候不能跳过。

③ 整理资料

搜索也行，上传文档也行。关键是：如果外部调研做不到，明确告诉你"素材有限"，不装作什么都知道。

④ 产出调研简报

在搭大纲之前，先把关键事实、证据、风险点整理成一页 brief。后面所有内容都锚定在这个 brief 上，不飘。

⑤ 生成大纲

用金字塔原理搭结构（结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进），输出标准 JSON 格式，每个章节都有"这一部分要说明什么"。可读、可审、可改。

⑥ 策划稿

这是整个工作流里信息密度最高的一步。每一页都要写清楚：

• 页面目标（观众应该记住什么）
• 核心信息（3-6 条）
• 证据来源建议
• 推荐表达方式（对比 / 流程 / 时间线 / 数据卡 / 象限等）
• 信息层级与布局方向
• 需要强调的关键词
• 设计注意事项

普通工具从大纲直接跳到设计稿，中间缺的就是这一层。

⑦ 中间产物

先生成几页样稿让你确认方向。HTML 也好、SVG 也好、甚至手绘草图也行。目的是在铺开之前说一句"对，就这个感觉"或"不对，重来"。

⑧ 审阅门控

对外汇报、管理汇报、客户提案、技术密集类主题，必须在这里停下来等你确认。普通内部分享可以跳过。

⑨ 全面展开

方向确认后才大规模生成。

⑩ 复核 + 交付

检查逻辑、事实置信度、证据覆盖、信息密度、跨页一致性。有任何能力限制影响了结果——直说。

10 步看起来多，但你不需要每次都跑满。简单内部分享到第 5 步（大纲）就够了，客户提案才需要跑到第 10 步。

实际效果

作者用这套工作流做了汽水音乐的产品分析 PPT，8 张效果图直接放在项目仓库里。

封面页干净利落——大标题 + 副标题 + 目录导航 + 一句话说清分析视角，没有多余装饰。

核心结论页用了大数字 + 四栏卡片论点的打法，观众 3 秒内能抓住重点。增长飞轮那页画了一个环形箭头图，四个步骤环绕核心判断。竞品分析页用三列对比卡片（腾讯音乐系 vs 网易云音乐 vs 汽水音乐），下面接三行维度对比矩阵，信息密度高但层次清晰。

整体观感：不像 AI 生成的。

AI 生成 PPT 的典型特征是什么？每页信息量均匀得可疑，排版精美但没有重点，颜色高级但你记不住任何一页说了什么。而这几张效果图——有的页字多，有的页图大，有的页就是一个核心论断。信息密度的起伏像人做的。

当然作者自己也说了，SVG 自动生成的逻辑还没实现，效果图目前是手动/半手动出来的。但这套工作流的价值本来就不在于自动渲染，而在于前面 90% 的工作——想清楚、理清楚、确认清楚。

怎么用

方式一：当方法论用（零安装）

你不需要安装任何东西。把这 10 个阶段当成 checklist，下次做重要 PPT 时一步步来。项目仓库的 references/prompts.md 里提供了 6 套现成的 prompt 模板：

1. 调研简报 prompt
    — 让 AI 先做事实梳理，不急着写
2. 大纲架构师 prompt
    — 金字塔原理 + JSON 输出
3. 策划稿 prompt
    — 每页的目标、信息层级、表达方式
4. 中间产物 prompt
    — 生成可审阅的方向性样稿
5. 确认审阅 prompt
    — 结构化反馈框架
6. 格式化生成 prompt
    — SVG / HTML 页面渲染（可选）

复制出来就能喂给你的 AI 助手，不管是 ChatGPT、Claude 还是其他任何 Agent。

方式二：安装为 Skill 使用

如果你用的是 WorkBuddy 或兼容的 Agent 平台，可以直接把这个项目安装成一个 Skill。安装后每次你说"做个 PPT"，Agent 会自动按这套工作流执行。

安装步骤：

# 方式 A：Git 克隆git clone https://github.com/mucsbr/ppt-agent-workflow-san.git# 将文件夹放到 skills 目录即可# 方式 B：下载 ZIP# 从 GitHub 下载 zip → 解压 → 放到 skills 目录

零依赖，纯文档型项目，没有任何脚本。整个项目的文件结构很清晰：

ppt-agent-workflow/├── SKILL.md              # 工作流主定义（10 阶段详细说明）├── README.md             # 效果图展示├── references/│   ├── method.md         # 方法论文档（为什么这样设计）│   ├── prompts.md        # 6 套可复用 prompt 模板│   └── agent-integration.md  # Agent 协调规则└── 01-cover.png ~ 08-conclusion.png  # 汽水音乐分析效果图

和现有 PPT 工具的关系

一句话：现有的 AI PPT 工具擅长"怎么画"，这个工作流擅长"画什么"以及"为什么这样画"。两者结合才是完整解。

几句实在话

这套工作流没有新算法、没有新模型、没有新架构。它做的事情是把"一个有经验的顾问怎么做 PPT"拆成了 10 个步骤写下来。

但恰恰是因为没什么技术含量，才让人觉得——对，就是这样，之前怎么没人好好写过？

大多数 AI PPT 工具在卷模板数量、卷渲染速度、卷动画效果。好像 PPT 做不好是因为模板不够炫。但 PPT 做不好从来不是因为模板，是因为想得不深、结构不清、重点不明。模板是最后 10% 的事，前面 90% 的时间都应该花在上面那些阶段里。

这个项目提醒了一件事：AI 时代最有价值的未必是最强的模型，而是最好的流程。

📎 项目地址：

https://github.com/mucsbr/ppt-agent-workflow-san

📎 论坛原帖：

https://linux.do/t/topic/1785157