大家好，我是水怪。

前段时间，我在准备一场 AI 通识分享培训。

按照以前的习惯，我大概率会先打开 PowerPoint，找个模板，把标题列出来，然后开始一页一页往里填内容。

但这次我没有急着打开 PPT。

我先停了一下，和 AI 一起把这件事拆开：这场分享讲给谁听？他们到底关心什么？我希望他们听完以后带走什么？哪些地方适合讲，哪些地方适合演示，哪些地方其实点到为止就够了？

做着做着，我才发现，AI 真正帮我的不是“做出几页更好看的 PPT”。

它改变的是我做 PPT 的顺序。

以前做 PPT，最容易卡住的地方不是不会排版，而是几件事全搅在一起。

一边想内容，一边调页面，一边琢磨现场怎么讲。写着写着发现逻辑不对，又回头改大纲；大纲改完了，又发现页面不适合；页面差不多了，真要开讲的时候，又发现前后接不上。

PPT 是做完了，但我自己从头到尾过一遍，总觉得哪里别扭：这页为什么放这里，下一页怎么转过去，演示应该什么时候插进来，心里没谱。

这次我想换个做法。

不是先做页面，而是先把这场分享想明白。

先问听众，再开 PPT

准备这场培训之前，我先问了自己几个问题。

听的人是谁？

他们是想听 AI 工具介绍，还是想知道 AI 怎么进入日常工作？

他们需要的是模型原理，还是更具体一点：文档怎么写、资料怎么整理、表格怎么处理、知识怎么沉淀、部门后续怎么把 AI 用起来？

这几个问题问完，我就知道这次不能按老办法来。

不是把 AI 能力一项项摆出来，而是要让台下的人看到：这些东西到底怎么接到自己的工作里。

如果听众是开发人员，我可能会多讲模型能力、接口调用、技术边界。

但如果听众是普通业务人员或者管理者，重点就不能放在底层原理上。讲太多模型、参数、架构，他们未必用得上，甚至会觉得离自己很远。

他们真正关心的可能是：

我手头这些普通工作，能不能用 AI 换一种做法？

所以这场分享最后没有做成“AI 工具大全”。

我给它定下来的主线是：

普通工作，也可以换一种完成方式。

这个主线定下来以后，后面的内容才有抓手。

否则很容易什么都想讲：大模型讲一点，提示词讲一点，图片生成讲一点，视频生成讲一点，知识库也讲一点。

先大纲，后页面

以前我做 PPT，手经常比脑子快。

PPT 一打开，先敲标题，顺手找图，觉得哪页空就补两行。做了几页才发现，大方向还没想明白。

这次我把页面往后放了。

我先做了一份纯大纲。

这份大纲不是简单列目录，而是按页拆。每一页都先想清楚几个问题：

这一页讲什么？

听众看完要记住什么？

这一页讲完，下一页怎么自然接上？

这里要不要互动？

这里适不适合现场演示？

哪些内容要展开，哪些内容要收住？

这些问题没想清楚，页面做得再漂亮，也只是漂亮。

因为 PPT 不是摆在那里给人看的，它最后是要被讲出来的。

这一点以前我其实知道，但没有这么强烈地意识到。

AI 介入以后，这个问题反而被放大了。

因为 AI 太擅长展开内容。你给它一个主题，它可以很快给你列出很多方向、很多模块、很多说法。

但它不知道台下这批人平时到底卡在哪些事上。

它也拿不准哪些地方多讲两句就跑偏，哪些地方一句带过又接不上。

这些判断还是得人来做。

AI 能把材料摊开，但路怎么走，还是得我自己定。

按流程讲，不按工具讲

很多 AI 培训最后会讲成工具展示。

这个工具能写文案，那个工具能画图，另一个工具能生成视频。现场听的时候挺热闹，回到工作里，还是不知道第一步该干什么。

我不太想把这场分享做成那样。

因为工具名字太容易变了。

今天讲这个，明天可能又有新的。听众如果只记住几个工具，过一阵子可能就没用了。

我更想让他们看到的是：一个真实工作任务里，AI 可以插到哪些环节。

比如写材料，过去可能是自己先憋大纲，再到处找资料，再慢慢改措辞。现在可以先让 AI 帮忙拆结构、整理资料、生成几个版本，再由人来判断哪些能用、哪些要改、哪些不能写。

比如部门里有些资料经常被问、经常被查、经常被复用。那就不只是“让 AI 回答一下”这么简单，而是要想这些内容能不能沉淀成知识库，或者变成一个固定模板。

这些内容放在 PPT 里，不是为了证明某个工具有多厉害。

我想讲的是一个顺序：

先看问题，再选工具。

工具会变，但这个顺序最好别变。

如果一开始就追着工具跑，PPT 很容易变成产品介绍。

如果从工作过程出发，听众更容易把它接回自己的工作里。

页面要一页页磨

大纲定下来以后，我才开始做视觉页面。

这次我没有让 AI 一口气生成 30 页、40 页 PPT。

我试的是一页一页来。

每一页开始之前，我先把这一页的主题、核心观点、画面风格、信息层级、必须保留的文字说清楚，再让 AI 生成接近 PPT 页面效果的整页视觉草图。

但生成出来不等于能用。

有的页面第一眼不错，但不好讲。

有的页面东西塞得太满，我一开讲，观众的眼睛就会被页面拽走，反而不听我在说什么。

有的页面单独看没问题，放到前后几页里就不连贯。

所以我基本是逐页判断：

这一页能不能支撑我要说的那几句话？

如果不能，就改提示词，改结构，改画面，再来一版。

还有一个朋友提醒我的小技巧，我觉得挺有用：图片生成之后，把当时用的 prompt 存下来。

如果这一页大方向是对的，只是想改一点细节，比如右侧多留一点文字空间、背景别那么抢、人物位置再往左一点，最好不要从零重写提示词。

在原 prompt 上微调，画面更容易保持一致性。

否则很容易出现一种情况：单看新图也不错，但风格、颜色、构图都变了，放回整套 PPT 里就不像一套东西。

所以我现在会把 prompt 也当成草稿的一部分留着。

图是结果，prompt 是过程。过程留住了，后面才好改。

这件事看起来比“一键生成 PPT”慢。

但试下来，我心里反而更踏实。

因为 PPT 最怕的不是页数少，也不是图不够好看，而是页面和讲述脱节。

页面如果不能支撑表达，它再精致也没用。

别先问工具

这里还有一个坑。

一说 AI 做 PPT，很多人第一反应就是：你到底用的哪个工具？

这个问题当然可以问，但如果只盯着工具，就容易把事情看窄。

因为我这次真正用下来的感受是，没有一个工具能从头到尾把这件事包圆。

做 PPT 这件事，其实可以拆成几段：先想内容，再设计提示词，再生成视觉素材，再人工组合，最后校对和排练。

每一段适合用的工具不一样。

如果是梳理逻辑、拆大纲、设计每一页的表达，我现在会优先用文本能力强的模型。

比如 DeepSeek，尤其是 DeepSeek-V4-Pro 这类模型，更适合拿来做长上下文、复杂结构和提示词设计的工作。

我会先让它帮我想清楚：

这一页到底讲什么？

画面里应该有什么？

哪些文字必须保留？

哪些信息只是辅助？

这一页和前后页面怎么接？

等这些想清楚以后，再把任务交给图像能力更强的工具。

比如 MiniMax，或者豆包的专家模式。

这类工具更适合生成背景图、场景图、插画、视觉元素，或者直接尝试做一整页视觉草图。

尤其是豆包专家模式，如果提示词写得足够清楚，它对复杂指令和图像理解的能力会更好一些。

不过工具名更新很快，具体入口发布前还是要按实际可用情况再核对一次。

我也不会指望它们一次就把页面做完美。

后来我觉得，与其问哪个工具最强，不如先把活拆开：

DeepSeek 先把这一页的逻辑、构图和提示词想清楚。

MiniMax 或豆包再把画面做出来。

最后我自己再判断：这页能不能讲？文字会不会太多？画面会不会抢戏？放回整套 PPT 里，会不会突然卡一下？

这样拆开以后，AI 做 PPT 就不是押宝某一个工具。

文本模型负责把话想清楚。

图像模型负责把画面做出来。

人负责判断、取舍和最后组合。

这个顺序清楚以后，工具换了也不怕。

页面之后，还有讲法

以前我做 PPT，常常有一个默认动作：页面做完，这件事差不多就结束了。

但这次我发现不是。

页面只是观众看到的东西。

真正到了现场，考验的不是页面有多完整，而是我能不能把前后几页接住，把互动和演示插得自然，让听的人一路跟得上。

所以页面和大纲基本定下来以后，我又反过来让 AI 帮我设计逐字稿。

这里的逐字稿，不是把页面上的字念一遍。

它要解决的是另一组问题：

开场怎么引入？

这一页怎么过渡到下一页？

互动问题什么时候抛出来？

现场演示前怎么铺垫？

演示完以后怎么收回来？

哪些地方要提醒听众注意？

哪些地方不要讲太满？

这一步做完，我对 PPT 的理解又往前走了一点。

PPT 页面是展示层，讲稿才是我真正要说的话怎么往前走。

如果只有页面，没有讲法，最后很容易变成照着 PPT 念。

但如果有了过渡、互动和讲述节奏，PPT 才真的变成一场可以讲出来的分享。

留下来的，是流程

这次做完以后，我最大的收获不是多了一套 AI 通识培训 PPT。

而是我知道了，下次再做类似材料，不需要从空白 PPT 开始。

我会先问：

这次讲给谁听？

核心目标是什么？

能不能先写一份纯大纲？

哪些内容适合 AI 帮我展开？

哪些页面适合生成视觉草图？

哪些素材需要人工组合？

页面完成后，能不能继续生成讲稿、互动设计和复盘清单？

这些问题问完以后，PPT 就不只是一个文件。

它变成了一套可以复用的工作流。

这也是我这次最真实的感受。

AI 有价值的地方，不只是帮我完成某一个任务。

它更有价值的地方，是让我把任务拆清楚，把流程跑一遍，再把经验沉淀下来。

下次遇到类似工作，就不用从零开始。

AI 改变的是工作方式

如果只看结果，这次好像是我用 AI 做了一套 PPT。

但从过程来看，真正变化的是工作方式。

过去做 PPT，是人在内容、结构、排版、讲稿之间来回切换。

现在做 PPT，可以把这些环节拆开：人负责目标、判断和取舍，AI 负责展开、生成和辅助迭代。

这不是说 AI 可以替代人做 PPT。

恰恰相反，AI 介入以后，人的判断更重要了。

方向要人定，内容要人审，重点要人取舍，最后讲出来也要人负责。

所以我现在更愿意把 AI 看成一个协同者，而不是一个自动生成器。

它不是简单地帮我“做 PPT”。

它逼着我重新想了一遍：

一项普通工作，能不能换一种完成方式？

我觉得，这才是 AI 真正开始进入日常工作的地方。

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