干货分享 | 从论文到汇报PPT,全流程AI辅助!

下载codex桌面端，开启Presentations插件，这个插件可以根据需求让AI制作一些简单的可编辑PPT。

AI做PPT最大的误区：给一个题目就能生成高质量汇报

很多人第一次使用 AI 做 PPT 时，会认为只需要输入一个主题，例如：

“帮我做一套城市暴雨内涝风险研判PPT”

AI就能自动生成一套可以直接用于汇报的幻灯片

事实上，如果只提供一个主题，AI通常只能生成一套较为通用的内容框架：

• 有标题；

• 有目录；

• 有常规章节；

• 有基础排版；

但往往存在信息密度不足、逻辑不够严谨、缺乏针对性等问题，很难直接用于正式汇报。

真正高质量的PPT，并不是由“题目”生成的，而是由“材料”组织出来的。

无论是学术汇报、项目汇报还是论文解读，AI更擅长做的是：

基于已有材料进行归纳、重组、提炼和视觉化表达。

因此，当你拥有：

• 已发表论文/初稿；

• 研究报告；

• 实验结果；

• 图表数据；

• 遥感影像；

• GIS成果图；

• 项目文档；

等内容时，AI才能发挥最大的价值。

本质上，它更像是一位优秀的汇报助理，而不是凭空创造研究内容的专家。

没有完整论文，AI还能做PPT吗？

答案是可以。

如果暂时没有形成完整论文，也可以提供：

• 研究思路；

• 实验结果；

• 已完成图件；

• 会议摘要；

• 项目方案；

甚至是一些零散的研究资料。

AI可以帮助完成：

① 内容梳理

把分散的信息整理成完整叙事逻辑。

② 页面结构设计

自动规划背景、方法、结果、讨论和结论等部分。

③ 视觉表达优化

把文字、图表和示意图组织成更适合汇报的形式。

不过需要说明的是：

输入材料越充分，最终生成的PPT质量越高。

如果只有一个研究方向而缺乏具体内容，AI生成的更多是框架；而当已有论文、结果图和核心结论时，AI才能更接近汇报级别的PPT。

实际案例：用Codex直接生成一套可编辑的汇报PPT

很多人第一次使用AI做PPT时，会以为只需要输入一个主题，例如“帮我做一套城市暴雨内涝风险研判PPT”，AI就能自动生成一套可以直接汇报的幻灯片。实际上，如果只是给一个主题，AI通常只能生成一套比较泛泛的PPT：有标题、有目录、有几页常规内容，但信息密度不够，逻辑也不一定贴合真实汇报场景。

真正能用于汇报的PPT，不能只靠“主题”驱动，而应该给Codex更完整的输入，包括：汇报对象、会议场景、页数、时间、已有材料、核心结论、页面结构、配图要求和可编辑要求。换句话说，主题只是PPT的方向，内容材料才是PPT的血肉。

以我前面做的“会议英文汇报PPT”为例，输入并不是简单一句“帮我做一套HCI水文连通性汇报PPT”，而是提供了更完整的信息:

1. 会议场景：参加学术会议，需要做英文汇报；

2. 汇报主题：基于RLCI、Dr、Cq和HCI的动态水文连通性评价;

3. 已有材料：修改后的论文初稿、会议要求、已有图片、结果图和实测流速验证图;

4. 汇报结构：围绕个部分展开, Research Motivation、Framework Development、Case Demonstration, Validation and Implications;

5. 页面要求：全英文PPT，图文并茂，附带中英文对照演讲稿;

6. 模板要求：参考已有的“会议汇报.pptx”作为模板;

7. 重点补充：方法部分要讲清楚RLCI如何由曼宁公式和时间可达性推导，结果部分要放入论文主要结论和实测速度辅助验证。

这样给出的需求就不是“生成一个PPT主题”，而是“基于真实研究材料，整理一套可汇报的学术叙事”。

一个更好的Prompt可以这样写:

请你以我提供的PPT为模板，围绕以下四个方面重新梳理英文会议汇报思路，并生成可以直接汇报的PPT：

1. Research Motivation：为什么需要新的水文连通性评价框架?

2. Framework Development：如何构建HCI动态连通性框架?其中需要讲清楚RLCI的构建方法，包括基于曼宁公式和时间可达性的推导、有无阻挡物条件下理论输移时间对比，并说明RLCI表达结构连通性;随后引入流量激活函数Cq，说明其表达功能连通性，最后构建HCI=RLCI×Cq。

3. Case Demonstration：HCI在黄河下游河南段2021年暴雨洪水过程中表现如何?请结合三站结果，展示RLCI、Dr、Cq和HCI的主要结果。

4. Validation and Implications：HCI是否能够解释洪水传播过程?请加入洪峰传播时滞、互相关滞后分析。

要求：

• PPT全英文;

• 使用我提供的模板风格;

• 每页图文并茂;

• 保留可编辑元素;

• 输出最终PPT文件;

• 同时输出中英文对照演讲稿;

• 页面内容不要太空，要适合正式会议汇报。

这个例子可以看出，Codex做PPT的关键不是“给一个题目让它自由发挥”，而是把已有材料、汇报逻辑和交付标准讲清楚。这样生成出来的PPT才更接近真实汇报需要。

总体效果如下：

在实际使用时，可以把输入拆成四类：

第一类是背景信息。

比如会议名称、汇报语言、听众是谁、汇报时长、学术汇报还是业务汇报。

第二类是内容材料。

比如论文Word、已有PPT、数据表、结果图、示意图、研究区图、验证图、参考文献等。材料越具体，PPT越不容易空泛。

第三类是页面结构。

比如要求12页还是20页，每一页讲什么，是否需要目录页、方法页、结果页、结论页，是否需要中英文对照讲稿。

第四类是输出标准。

比如是否全英文、是否保留可编辑元素、是否按照某个模板、是否图文并茂、是否适合直接汇报。

因此，在Codex里做PPT，推荐的工作流是:

1. 先给主题和汇报场景；

2. 再上传或指定已有材料；

3. 明确PPT的页数和逻辑结构；

4. 说明每一部分必须包含哪些内容；

5. 指定模板、语言和视觉风格；

6. 要求同时输出演讲稿或备注；

7. 生成后继续让Codex根据反馈补充方法、结果、图表或结论。

这样做出来的PPT，才不是“看起来像PPT”，而是真正能继续修改、能排练、能上台汇报的PPT。

这个小案例的关键不是一次生成最炫的成品，而是先把 PPT 的结构、页序和可编辑对象确定下来；等内容骨架稳定后，再进入后面的图片级设计与可编辑还原流程，效率会高很多。

但有了简单的PPT还不够，我们还希望好看、信息密度高，这时候就要调用Skills了。主要是两个Skills：

• GordenImagePPTGen 生成「图片格式的 PPT」 主题/内容 → 每页 .png + 图片型 .pptx

• GordenImage2PPTX 把「图片 PPT / 图片」还原成可编辑 pptx 图片 → 可编辑 .pptx（背景+骨架+图标+文本 四层）

注意第一步GordenImagePPTGen是利用GPT-image-2绘图，第二步是根据生成的图再进行图改图，图片转可编辑PPTX文件，比较费额度，每页PPT可能从生图到四层还原，要调用3-5次GPT-image-2，转换1张图片大概耗费Plus订阅5小时额度10%，如果走便宜中转站生图API（每次生图约0.05刀），每页PPT的价格可能在0.2刀左右，那么以一个6页PPT为例，可能需要1.2刀，价格并不便宜。

以一篇Nature论文的解读为例(Temporary carbon dioxide removal to offset short-lived climate forcers)，做一个4页PPT的论文解读，先调用GordenImagePPTGen，做4张PPT图片：

但是上面的元素不可编辑，怎么办呢，再调用GordenImage2PPTX进行四层拆解（背景+骨架+图标+文本 四层），最终把图片还原成可编辑 .pptx

总体效果如下：

Skills来源：https://github.com/GISWLH/BetterPPTSkills