还在傻傻的做 PPT吗? 别写了,先对着麦克风讲一遍吧
- 2026-11-09 12:49:50
今天下午在电脑前拟定一个方案。我接了外置麦克风，用微信输入法的语音输入，把想法一句句说进去。
说了三四分钟，屏幕上突然蹦出一个新窗口。是微信输入法自带的一个功能，叫 AI 录音笔。它开始持续录音，把我讲的内容实时总结成一份框架式的会议纪要。切到别的窗口、去干别的事，录音都不停。
说实话有点意外。总结算不上精彩，但算及格。真正让我意外的是轻：没有新装任何软件，没有新学任何操作，它就在输入法里。
这个意外让我停下来想了一下。回过头看，我的工作逻辑已经变了很长一段时间了。
很多人聊 AI 办公室。我的体会是，办公室还是那个办公室，变的是里头的工作习惯。今天把这件事完整讲一遍，我觉得它值得专门分享。
先说结论：
我做方案的顺序倒过来了。原来是先写 PPT 再讨论，现在是先把想法完整讲出来，AI 写成文本，AI 直接出小样。 最值钱的变化在试错成本。推翻一版方案，从几个人一两周，变成重讲一遍。 框架必须人来定。AI 是放大器，放大的是认知上限，它做不了我想不到的事。 用到的工具都很轻：输入法里的录音笔、一张名片大小的录音卡、一个桌面 AI。没有一个需要学习成本。
一、以前做方案，时间大头花在"写 PPT"上
我以前做方案，用的是广告公司那套提案逻辑。五步：
先讨论，形成一个初步的想法； 写一个简单的框架，第一章、第二章、第三章，把故事逻辑捋顺； 往里填每一部分的材料和素材，不断完善； 反复打磨这个故事，过程中不断调整、推翻； 最后形成一份 PPT。
注意第五步。最终做出来的 PPT，和第二步那个初始框架肯定不一样。所以后面还有一轮：很多人参与反复打磨，凑齐高层和关键人的时间开会，直到它变成一份能上台讲的演讲型 PPT。
这套流程本身没问题，问题在成本结构。大量的时间被消耗在"写 PPT 输出"上，也就是把最初的想法百分之百转化成 PPT 的那个过程。
还有一个更隐秘的成本：有能力讲的人，不见得有时间做 PPT；做了 PPT 的人，往往又讲不了。想法和呈现，卡在两个人身上。
二、现在的流程：先说，再写，最后才做 PPT
变化不止在流程上，底层结构也换了。现在手里有一个初步想法，我是这么推的。
1. 讨论阶段，先让机器全量记下来
我用一张钉钉的 AI 录音卡，DingTalk A1。名片大小，40 克，磁吸在手机背面，六个麦克风。背后的识别模型是阿里通义的 Fun-ASR，用上亿小时音频训练的，官方口径的识别准确率在 90% 左右，授权它学习你的语料之后还能再涨。
它解决两个问题。一是原文百分之百保留，讨论中任何人说的任何一句都在，不漏。二是会议一结束，结构化纪要几分钟内生成，直接发到我的邮箱。
一般在会后 3 到 5 分钟，我就能拿到完整文本。这时候把它喂给我的桌面 AI（和WorkBuddy说一句话，去拉最新的那个听记），它结合我的上下文记忆和历史工作记录，做一次重新梳理，产出一份核心纲要。
这一步的价值容易被低估：讨论的时候，人不分心记笔记，全部注意力在讨论本身。而 AI 知道我过去在做什么、纠结过什么，它梳理出来的重点，往往比当场记的准。
2. 大框架，人来定
多轮讨论结束后，进入定框架的环节。框架一定是由人定的，由决策者、由对这个事最有判断力的人定。AI 在这个环节不参与拍板。
我的做法是：框架定得尽量短，一两百字，只搭骨架，不写内容。
3. 然后对着麦克风，向 AI 做一次完整提案
框架定完，我不急着写 PPT。我拿着麦克风，对着 AI 讲。
眼睛看的是那一两百字的大纲，但每一个部分，我模拟最终的分享演讲，一句一句嘴上把它讲透。这个过程里话会很碎，没有组织，也没有逻辑，但想法能充分出来。讲的过程中还会不断蹦出新点子，随时补进去。
AI 在旁边干的活是：把口语化的部分去掉，把核心点整理出来，沿着框架归位。
看起来是多了一道工序，其实是一道最省事的工序。为什么先讲再写？我的体会是，只有输出出来，才说明你真的理解了这件事。这个模拟提报的过程，本质上是在把细节往外逼。脑子里觉得想清楚了，一开口就知道哪里是空的。
一次完整演讲下来的量是这样的：一两百字的大纲，经过一次完整讲述，变成五千到一万字的口语内容。然后 AI 从里面回归提取，给出一两千字的核心内容，沿着框架填充。
填充完，我做最后一道人工检查：内容和事实的完整性。这是人不能退出的环节。
4. 十几分钟，小样直接出来
文本给足之后，我让 AI 直接做成 HTML 小样。观感上接近 PPT 版本，可以交互，可以一块一块看。
原来做一份 PPT，再快也是半天起步。现在只要文本足够充分，十几分钟就能出一版。拿到小样之后，我对着它改，一块一块调整，甚至推翻重做。
这里上一张时间账：
原来推翻一版方案，是几个人一两周的活，还要凑一堆高层和关键人的时间开会讨论。现在这些消耗基本没有了。我们可以在 AI 之前，就快速形成一个更成熟的稿件，然后只在小范围里打磨。
三、推翻变便宜之后
表面看是流程变了，底层其实是结构变了。
原来的流程里，"推翻"是一件很贵的事。沉没成本摆在那，团队成本摆在那，协调成本摆在那。所以大家的本能是"想好再动"、"能不改就不改"。很多方案的最终形态，不是想清楚了，是改不动了。
现在推翻变便宜了。便宜到可以更早地把接近成熟的东西摆到桌面上，再决定往哪改。一个简单的东西，在小范围里就能快速推到接近成熟。
组织含义也跟着变。原来是有能力讲的人没时间做 PPT；现在谁能讲，只要能讲出来，剩下的交给 AI。不需要那么大的团队，不需要那么多人，想法就能完完整整地呈现出来。
所以我现在的感受是，AI 越来越多地成了我的放大器。它把我能做的事情放得更大、更快、更好。
但它有一个清楚的边界：它不能百分之百做我做不了的事。决定 AI 能做什么的，是我的认知上限。我能想得到，它才做得出来。
四、这篇稿子，就是这么做出来的
今天下午那个意外之后，我拿着麦克风，对着 AI 讲了十几分钟。它完整转录，形成了这篇稿子的初始稿件。
然后我把转录稿交给两个 AI：一个是微信输入法自带的 AI，一个是更懂我的 WorkBuddy。后者用我这个公众号一贯的文风和方法，对内容做重新组织和调整。
加上配图，前后大概 30 分钟，稿子就成了。然后它自动推送到了微信后台的草稿箱，我打开后，再看下没问题，点一下发布就可以了。放在以前，这样一篇东西要几个小时。
我写"医药企业 AI 落地"那个系列，写的是别人家的企业。这一篇写的是我自己。两边对照下来，是同一件事：工具从来不缺，缺的是把工具用起来的时间和用法。
写在最后
我始终相信：想做什么，先投入足够多的时间。投入够了，总会有产出。不一定是成功，不一定符合世俗的定义，但时间等同于经验。
文里这些工作习惯，不是设计出来的，是这么一次次用出来的。
你和 AI 的协作方式，有什么不一样的玩法？评论区聊。
