王虹那套手写 PPT 火了, 我用 AI 复刻了

手写只是结果。把问题想明白才是过程。

事情是这样的。

前两天刷到一条新闻，2026 年国际数学家大会上，菲尔兹奖得主 王虹 做了一场 45 分钟的特邀报告。结果报告厅爆了，过道全站满，连主持人的座位都被让给了观众，主持人站着听完了整场。王虹的导师 Larry Guth 来晚了进不去，只能站在门外扒着窗户往里看，满脸笑意。

不是因为她是新晋的菲尔兹奖得主，而是因为她的 PPT 太特别了，全部手写。

我搜了一下现场照片，六页放在一起看就明白了。

我把现场拍到的六页 PPT 放在一起看了一遍。封面那页「Projection theorems for fractal sets」标题写在画面上方三分之一处，下面一条玫红横线，作者 Hang Wang、ICM 2026 Philadelphia、July 27, 2026 三行居中，下半页大片空白。

正文页面的信息密度反而很高，每一页围绕一个问题往下推。深蓝写正文和公式，蓝色画标题下划线和坐标轴，玫红标结论和重点框，荧光黄只压在一个短词上，绿色留给成立条件。手绘的框线、小图和箭头没有一处是纯装饰，都在替推导指路。

这就是王虹在 ICM 上现场投影的那张定理页，

「Marstrand’s projection theorem (1953)」那一行下面，跟着玫红框圈起来的定理正文，里面是 dim_H 的不等式推导，蓝色下划线标着「For almost every θ ∈ S¹」，最右下角一个荧光黄荧光笔压着的那一行写着「dim_H E = dim_P E / 2」。整页只有定理，没有花里胡哨的装饰。

没有页眉页脚，没有页码，没有 logo，没有任何模板痕迹。

坦率的讲，我看完照片的第一反应是，这玩意能不能用 AI 复刻出来？

我第一想到的是直接用文生图来生成。测试了几个版本，调出了一套在 GPT Image 上表现比较稳定的提示词。

这套提示词的思路是，不跟 AI 说「给我做一页 PPT」，而是跟它说「给我画一张 Notability 风格的手写技术笔记页面」。因为 AI 对 PPT 的概念是圆角卡片加渐变的商业模板，跟我们要的东西完全反着来。

完整风格约束提示词是这样的，

创建一张手写的中文技术演示幻灯片，呈现在一张平整、温暖的米白色 Notability 风格数字笔记页面上。整张幻灯片应当给人一种精心准备的学术报告讲义的感觉，沉稳、精确、信息密度高、逻辑清晰，并且是真正的手写风格。

使用真实细腻的深藏青色数字手写字体，基线略带不规则起伏，笔压变化自然，配以纤细的手绘方框、箭头、坐标轴、表格和示意图。页面四周保留充足的外边距。仅在推导过程和坐标轴上使用鲜明的钴蓝色，品红色用于结论或建议框，荧光黄色用于一处简短的强调短语，荧光绿色用于已确认的结构或推荐选项。

页面必须是一张干净的平面幻灯片，不得出现舞台、投影仪或相机透视视角、纸张边缘或照片质感。避免商业化的演示设计，不使用圆角卡片、渐变、阴影、光泽感图标、装饰性背景、品牌 logo、页脚、页码和水印。

所有中文字符、拉丁字母和数字都必须严格按照提供的内容原样呈现。使用小而工整的手写字体和纤细的笔触。高亮效果应保持窄幅且不完美，如同真实荧光笔涂抹的效果。一张幻灯片只回答一个问题。在逻辑上不需要内容的地方，保留大面积的留白区域。

我跟你说，这个提示词我反复改了好几版。

最关键的约束其实是那四个字，「真正的手写风格」。如果你不强调「基线略带不规则起伏」「笔压变化自然」「高亮效果窄幅且不完美」，AI 就会画出那种看起来很干净但其实一眼假的「印刷仿手写体」。

用这套风格提示词跑出来的封面页长这样，深蓝手写字体，玫红横线，下半页大片留白，

然后用这个风格提示词，加上每一页具体要展示的内容，让 AI 逐页生成。比如说第二页讲正式版开源，提示词是这样写的，

创建一张严格的 16:9 手写中文技术幻灯片，采用与前一张相同的温暖米白色 Notability 学术风格。

左上角放置标题，下方用一条纤细的钴蓝色下划线衬托，

DeepSeek-V4-Flash 正式版开源

在标题下方写一句简短的说明文字，

模型结构、参数规模保持不变

在页面中央，用纤细的手绘方框和钴蓝色箭头绘制一个三步水平流程，

Preview → 重新后训练 → 正式版

用一条窄幅的荧光黄色荧光笔涂抹高亮「重新后训练」。用荧光绿色高亮「正式版」。

在页面底部附近，画一个纤细的品红色结论框，内容为，

多项基准超过 V4-Pro Preview

整张幻灯片保持安静、疏朗的风格。使用细腻的深藏青色手写字体和纤细的手绘箭头。

生成出来的效果比我想象的好，手写字、荧光笔涂抹、小图的气质一下就出来了。

这是 DeepSeek-V4-Flash 本地部署那一篇跑出来的第二页，三步水平流程，中间一步被荧光黄高亮，下方堆叠三条手写笔记，底部一个玫红结论框写着「多项基准超过 V4-Pro Preview」，

然后我转向了 HTML + CSS。

字体好说，CSS 里直接指定 HanziPen SC、Hannotate SC、LXGW WenKai 这些手写字体栈就行。

但我卡在一个细节上，那种指向某个词的小箭头，配一句手写短评。自己画 SVG 很难画得自然，怎么画都像用尺子比的。

后来我找到了一个好东西，neat-annotations。

这个开源项目只用一份 CSS 文件就提供了手绘箭头和手写标签。384 个 star，八个方向按罗盘命名，内置了五种颜色和一个彩虹动画。标注文字来自 data-note 属性，中文直接往里写就行，跟语言无关。

需要动手的地方只有两个，把默认字体换成中文手写字体栈，把标注最大宽度从 150px 放宽到 240px 防止中文断行。别的都开箱即用。

搞定标注之后，我调了一套完整的 HTML PPT 提示词。把一篇文章丢进去，它自动拆成 19 页，一页一个问题。提示词是这样的，

把提供的中文文章制作成一套完整的 16:9 HTML 幻灯片，视觉参考 Notability 制作的数学学术报告手写页。

内容组织，先提炼一个总问题、3 到 6 个核心判断，以及支撑判断的数据、流程、例子和陷阱。拆成 12 到 24 页，每页只回答一个问题。推荐结构，封面 → 变化 → 为什么重要 → 证据与推导 → 怎么做 → 选择与陷阱 → 总结 → 结束。

视觉系统，画布固定 1920×1080 和 16:9，背景淡暖白。字体优先 HanziPen SC、Hannotate SC、LXGW WenKai、Kaiti SC。主文字深蓝，蓝色用于推导线和坐标轴，玫红用于结论框，荧光黄用于极少量关键词。框、线、箭头保留轻微手画抖动。禁止圆角卡片、渐变、阴影、装饰图标和商业网格。

使用 neat-annotations，中文写入 data-note。覆盖 --ann-font 为中文手写字体栈，--ann-label-max-width 180px~240px。标注绝对定位，目标四周预留空间。

交互与导出，支持左右键空格翻页和全屏。每页写一段隐藏讲稿备注。逐页导出 1920×1080 PNG。生成总览图，人工检查风格统一。

效果出来之后，我自己都有点意外。

首页保持了最克制的样子，一行标题一条玫红横线，大面积留白。坐标页把左边解释和右边手绘散点图放在一起。架构图那页画的是 H200 单机上 4 张卡做 prefill、4 张卡做 decode。

这是本地部署门槛那页的效果，标题「DeepSeek-V4-Flash 本地部署」下面挂着三个并排的大数字 304B、8-bit、167GB，右边画了一个本地边界，里面是 CPU、内存和 SSD，

最好玩的是，这套 PPT 在浏览器里能左右翻页，既能当 PPT 播，也能当一份随时能改、随时能复制的网页资料。。。你敢信。

同样的活儿我不想再做第二遍，我把整套做法整理成了 Skill。

里面包括视觉规范、GPT Image 和 HTML 两套完整提示词、可以直接复制的基础模板、neat-annotations 的中文处理办法、19 页的完整示例，以及结构检查和逐页导出 PNG 的脚本。

安装方式很简单，

npx -y skills@latest add tjxj/z-skills --skill z-wanghong-handwritten-ppt

不想手动安装也行，在 WorkBuddy 里直接搜索「王虹手写风格 PPT」安装后就能用。

很多人看到王虹的 PPT 第一反应是「手写的好好看」，然后就去学画画、学字体、学配色。

但我仔细看了一遍她的内容结构之后，发现一件事。

她每一页只讲一个问题。封面只讲「我是谁，我要讲什么」，不塞摘要不塞目录。推导页只讲「这个定理怎么推出来的」。结论页只讲「所以结论是什么」，不画饼不展望。

这种「一页一个问题」的结构，背后是极强的逻辑梳理能力。她必须想清楚，什么东西值得单独一页，什么东西可以和别的内容合并，什么东西可以完全砍掉。

我试着自己用这套方法做了一次 PPT，发现最难的根本不是技术实现，那套提示词十分钟就写好了。最难的是决定「这一页只留哪句话」。

你删掉的内容越多，留下的那句话就越有力。

她做的取舍，不是排版上的取舍，是思考上的取舍。手写只是结果。把问题想明白才是过程。页面上的空白，是取舍完成之后留下的痕迹。