刷到一条新闻，说阶跃星辰刚融了快 25 亿美元，准备冲港股 IPO。
我当时的反应很直接：他们家的模型，我还没认真拿真实项目跑过。这次正好补上。
最近我在做直播课件。做过的人都懂，真正费时间的往往不是内容本身，而是后面那一串细活：排版、对齐、改措辞、再对齐。后来我发现了一个开源项目 open-slide，它可以让 AI Agent 直接帮你生成 Slide。哪里不对，就打 comment，让 Agent 继续改。
这套东西好不好用，最后还是看底层模型。
所以这次我就拿阶跃星辰的 Step Plan 跑了一遍，想看一件很实际的事：接进真实项目里，它到底稳不稳。
先不说接法，直接看效果。
我把整篇直播稿全文丢给了阶跃星辰 Step Plan，没有另外整理大纲，也没手动拆章节。
结果第一版就挺像样。它自己把整套 Slide 的结构理出来了，排版也比我预期好，不是那种“勉强能用”的 AI 稿，是真的可以拿去直播的程度。
后面的修改更有意思。
我针对几页提了意见，比如改一下重点、补一个案例、换一种表述。它基本都能接住，而且很多地方是一轮就改到位。不是“它动了”，而是它大概真理解了你那条 comment 想让它干嘛。
接入：3 步把阶跃星辰 Step Plan 接进 Claude Code
先说一下我这边的用法。
open-slide 本质上是一个给 AI Agent 用的 Slide 框架。你用自然语言描述要什么样的课件，Agent 去写 React 代码生成出来。它支持 Claude Code、Codex、Cursor 这些 coding agent，我自己这里用的是 Claude Code。
它有两个核心命令：/create-slide 用来从零生成一套 Slide，/apply-comments 用来根据评论修改。所以我要做的其实很简单：通过 CC SWITCH 把 Claude Code 底层模型切到 Step Plan，然后照常用 open-slide 就行。
Step 1：注册 Step Plan，拿 API Key
先去 Step Plan 官网注册账号。
套餐我选的是 ¥99 的 Flash Plus。对我这种日常开发和跑 Agent 任务的场景，这档已经够用了：每 5 小时 400 次 Prompt，折算下来大概 6000 次模型调用，日常开发和内容生产完全扛得住。
API Key 不用单独创建。注册完系统会直接给一个默认密钥，拿来就能用。
Step 2：在 CC SWITCH 里配置 Step Plan 供应商
我平时用 CC SWITCH 管 Claude Code 的模型切换。打开添加供应商的界面后我看了一眼，里面已经预设了不少国内外供应商，阶跃星辰的 StepFun 也在列表里，省事不少。
直接点 StepFun，大部分配置它都已经填好了。你只要改两个地方：
- API Key：填刚才那个默认密钥
- 请求地址：https://api.stepfun.com/step_plan
其他像供应商名称、官网链接、API 格式、模型映射这些，我这边都没动，默认配置就能跑。
保存，就完事了。
Step 3：切换模型，开始干活
在 CC SWITCH 里把当前模型切到 StepFun，然后回到 open-slide 项目目录，正常跑 /create-slide 就行。
整个接入过程我录了一段视频，三步走完不到 5 分钟，你感受一下。
实战：用阶跃星辰 Step Plan 生成直播课件
接好之后，我就直接拿它做正事了。
这次要做的是一套 OpenClaw 安全实战的直播课件。我没有先手动拆大纲，而是把整篇直播内容直接丢给 /create-slide。
提示词只有一句：
我已经把 zhibo.md 放在根目录了，请使用 create-slide 技能，根据这个文档的内容为我生成一套幻灯片，风格要专业一点。
就这么简单。没有额外调教，也没有很长的 prompt。
我故意这么干，其实就是想看 Step Plan 模型到底能不能自己从一坨原始内容里提炼结构。Agent 场景下，这个能力比“你给它一个完美大纲，它照着排版”重要多了。
结果确实还可以。
它自己把整套课件的章节结构捋出来了，每页的信息密度也控制得不错，至少没有掉进那种“每页都塞满字”的坑里。
不过做课件这件事，第一版再好也只是开始。后面用 comment 驱动修改，才是我这次最想看的部分。
Comment 驱动修改：它到底能不能读懂你的意思
open-slide 的这套修改机制挺直观。
你先在 Slide 预览界面里，对某个元素打一条 comment。系统会把这条意见写进对应代码文件里的 @slide-comment 标记。然后回到 Claude Code 跑 /apply-comments，Agent 会读取这些标记，做修改，改完再把标记删掉。
机制是 open-slide 提供的，但最后好不好使，还是看模型理解 comment 的能力。
我拿两个真实例子说。
第一个比较简单。
我在一页讲 API Key 安全的 Slide 上留了一条 comment：“我想在这个页面里加一张配图做下演示”，顺手还给了图片路径。
来看 step-3.5-flash 怎么处理这个请求：
跑完 /apply-comments 之后，step-3.5-flash 不只是把图加上去，还顺手把整页布局调了一遍，图文比例看着挺顺。
第二个要求就难一点。
我想在一页讲端口扫描的 Slide 右边加一个终端窗口，里面显示一段 bash 命令和 JSON 配置。提示词是这样的：
右侧加一个终端，内容显示一个bash，读取 ~/.openclaw/openclaw.json，内容如下{"gateway": {"bind": "loopback","port": 12456 }}
这个需求其实不算简单。它要理解“终端”不只是几行字，而是一个具体的视觉元素：深色背景、代码字体、窗口控件这些都得有。还得把 JSON 内容放准，同时别把左边原来的排版挤坏。
step-3.5-flash 这次也是一轮过。终端样式、代码排版、左右两栏的比例，基本都不用我再手调。
这两个 case 一个简单，一个稍微复杂一点，但都能看出同一件事：它不是只会机械改字，而是能大致理解你想把页面改成什么样。Agent 场景里，这个点很关键。
踩坑提醒
偶尔会遇到一个小 bug：你明明打了 comment，但 /apply-comments 跑完提示"没有待处理 marker"。这一般不是模型没理解，而是 @slide-comment 没有被正确注入到代码文件里。重新打一遍 comment，再跑一次，通常就好了。
真实体验：优点和不足
先说好的部分。
step-3.5-flash 处理长文本的能力比我预期稳。我丢进去的直播全文接近上万字，没做预处理，它给出来的大纲结构，和我自己心里想拆的方向差不多。
生成速度也可以。一套三四十页的 Slide，从提交到生成完，体感上没有那种明显的等待焦虑。
真正让我印象比较深的，还是 comment 修改这一段。大多数修改意见它都能一轮接住，尤其是布局调整、补内容这种要结合上下文一起理解的活，它表现比我原先预估好。
当然也不是没问题。
有几页的内容颗粒度还不太稳：有的页面信息偏密，有的又有点空，这种就得自己再补 comment 调一下。还有一些更细的技术内容，比如代码片段的排版，偶尔也会出点小问题，需要再跑一轮。
不过整体算下来，这套 Slide 从生成到调完，我花的时间不到一个小时。要是我自己从头手动做同样体量的课件，半天基本跑不掉。
写在最后
这次跑下来，我最大的感受是：AI Agent 的竞争正在从"谁家模型强"变成"谁家模型更容易接进真实工作流"。
订阅制这件事比很多人想的要重要。当你不再去算每一页 Slide 消耗了多少分钱，你才会真正放开手去构建那种能自动迭代、自动纠错的赛博牛马团队。心态上的这种松绑，是国产模型在生产力场景下容易被忽略的一环。
后续如果能加入更高参数的旗舰模型，跑超大规模的 Agent 集群估计会更爽。
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