AI 做的 PPT 永远在念稿——不是你不会用 Gamma是演示文稿的品控规则它没装去年我用 AI 工具做季度汇报的 PPT给了我 28 页幻灯片每页都是大段大段的项目总结箭头、配色、图标排得整整齐齐。结果我打开看了一遍关掉自己重做了一份。不是因为 AI 做得丑。是因为它做的东西根本不能拿来演讲。每页塞 200 字演讲的时候我要么照着念念 PPT 谁不会要么凭记忆重新组织那要 PPT 何用。每页一个主题但没有任何视觉锚点。整份 PPT 看上去专业实际上是把一份 Word 文档分页显示——这不叫演示文稿这叫带配色的阅读材料。这不是 Gamma 的问题也不是哪个 PPT 工具的问题。问题在底层AI 没有被教过什么叫一份能用的演示文稿。sharp-presentation 这个模块就是为这个场景设计的。AI 生成的演示文稿问题出在哪演示文稿和文档是两种完全不同的媒介。文档假设读者会自己阅读允许长段落、复杂结构、充分展开。演示文稿是给演讲者用的——讲者站/坐在屏幕前按页推进每页停留几十秒到一两分钟听众只用眼睛和耳朵接收信息没有回头翻的余地。这套媒介特性决定了演示文稿的品控标准跟文档完全不同。AI 不区分这两种场景所以它默认用文档的逻辑做演示文稿输出必然灾难。灾难一文字墙。一页 200 字讲 30 秒。每秒 7 个字——比正常语速还快听众根本反应不过来。而且这种密度下字其实没人看全部信息只能靠讲者口头补充。PPT 沦为提词器。灾难二要点过密。8 个 bullet point 排在一页里每点 10-20 字。讲者要么挑两个讲剩下的完全略过略过本身就是个信号说明这页有问题要么快速念完变成念稿。灾难三没有视觉锚点。满页都是文字没有任何图表、流程图、对比表、关键数据。听众除了听讲者念没有第二个信息通道听错一句话就丢了整个逻辑线。灾难四逻辑线藏在标题里。演示文稿的核心不是每页放什么是下一页接上一页什么。AI 生成的 PPT 每页都是独立的小报告页与页之间没有所以、但是、然后这种承接关系。讲者讲到第三页时听众已经忘了第一页要论证什么。灾难五总结页等于放话页。项目进展顺利下季度继续推进——这种话写出来是废话说出来是空话。AI 特别喜欢用这种虚词密度极高的话填最后一页因为它的训练数据里这种话到处都是。prompt 改不好的真正原因很多团队发现 AI 做的 PPT 不能用第一反应是改 prompt请每页少放点字请加图表请用清晰的逻辑。这种改法刚开始有效。改到第 3 次就会反弹——请用清晰的逻辑对 AI 来说是个不可执行的指令。清晰是什么标准是金字塔结构是时间线是 MECEAI 拿不到这些信息只能按训练数据里看起来清晰的 PPT模仿——而训练数据里 90% 的 PPT 也不清晰。更根本的问题演示文稿的质量标准是反直觉的。内容越多越好是文档的逻辑越少越好才是演示文稿的逻辑。AI 的训练数据里PPT 样本普遍违反这个原则你告诉它少放点字它也不确定要少到什么程度。这就是 sharp-skills 的核心判断你不应该让 AI 学会什么是好的 PPT你应该让 AI 明确知道什么是绝对不能做的 PPT。把禁忌编码成规则每次生成自动校验比 prompt 里塞十条要求有效十倍。sharp-presentation 的核心规则sharp-presentation 是 sharp-skills 六个品控模块之一专门约束 AI 生成的演示文稿质量。它的规则设计原则不是教 AI 怎么做而是列清单告诉 AI 哪些反模式绝对不能犯。规则按 MUST/SHOULD/MAY 三级分层跟 sharp-api-design、sharp-tech-writing 保持一致。MUST 规则硬约束违反直接判定不合格MUST: 单页文字量不超过 60 字标题除外 MUST: 单页 bullet point 数量不超过 5 条 MUST: 演示文稿必须有清晰的叙事主线时间线/问题-方案-结果/对比论证 MUST: 关键数据必须用图表展示禁止纯文字罗列 MUST: 每页必须有视觉锚点图表/图示/对比/关键数字突出 MUST: 总结页必须包含具体行动项或决策点禁止未来继续努力这类话术SHOULD 规则推荐实践SHOULD: 关键页开场/转折/总结使用全图或大幅图表 SHOULD: 数据图表必须标注数据来源和单位 SHOULD: 颜色方案不超过 3 种主色对比度足够 SHOULD: 演讲者备注包含每页的关键讲解点 SHOULD: 演示时长按每页 1-2 分钟规划幻灯片张数 时长(分钟) ± 20%MAY 规则可选增强MAY: 适当使用动画指引注意力 MAY: 关键术语在首次出现时给出定义 MAY: 在过渡页使用所以...但是...然后...承接句这套规则有一个特点MUST 规则里有 4 条是绝对数量的硬指标——60 字、5 条 bullet、必须图表、必须视觉锚点。这些不是品味问题是物理可量化的标准AI 没有发挥空间。SHOULD 和 MAY 留给创意发挥。实测对比装 vs 没装 sharp-presentation拿同一个季度汇报主题对比裸 AI和装 sharp-presentation 后的输出。裸 AI 生成的版本页 5 的项目进展 项目进展本季度我们成功完成了以下工作 - 完成了用户中心模块的重构 - 优化了订单查询性能 - 推进了支付系统的对接 - 完成了数据中台的基础搭建 - 启动了会员体系的升级 - 完成了运营后台的迭代 - 推进了营销活动的接入 - 完成了客服系统的整合下季度我们将继续推进各项工作的深入落地 确保业务目标的全面达成。 11 行文字8 个 bullet纯文字罗列。最后一句是典型的虚话——深入落地全面达成删掉也不影响意思。这就是 sharp-presentation MUST 规则要堵住的输出。装 sharp-presentation 后的版本页 5 Q3 关键交付用户中心与订单性能[柱状图Q2 vs Q3 关键指标] - 用户中心响应时间320ms → 95ms-70% - 订单查询 QPS800 → 2,400200% - 客诉率1.2% → 0.4%-67%下一步会员体系升级Q4 重点 5 行不到1 张图、3 个核心数据、1 个明确的下一步。同样 30 秒讲一页听众能接收到至少 4 个具体信息而不是 8 个模糊的完成了。这就是品控规则的效果。它不告诉 AI 做得好看点——它告诉 AI 不许犯那 5 个错。AI 没了犯错的余地自然会朝正确的方向收敛。几个反模式规则装得不对也会失效sharp-presentation 的规则不是装上就好装的方式不对同样会让规则失效。反模式一把规则塞进 system prompt 就完事。system prompt 里的约束在长上下文里会被稀释——一份 30 页的 PPT 涉及上千 token 的内容规则在最前面被引用过一次之后后续每页生成时 AI 几乎忘记了规则。必须把规则挂在结构化校验环节每页生成后做一次 MUST 规则检查不通过的强制重写。反模式二规则写得过于抽象。MUST: 逻辑清晰——这就是个无效规则。AI 不知道清晰是什么标准。规则必须可量化、可机检。MUST: 单页不超过 60 字才是真规则。反模式三全是 MAY没有 MUST。如果你只告诉 AI 建议加图表建议少放文字它会照旧生成 200 字的文字页——因为 MAY 不是约束是建议。必须至少有 3-5 条 MUST 规则作为底线。反模式四规则跟业务脱节。通用演示文稿规则和你的业务汇报是两回事。如果你在做技术架构汇报必须加一条MUST: 架构图必须用 4 层以内前端/网关/服务/数据。如果在做季度业务汇报必须加MUST: 数字必须含同比/环比。规则越接近具体业务场景越能约束 AI 输出符合你团队需要的内容。跟 taste-skill 怎么配合sharp-presentation 解决的是底线问题——保证 AI 生成的 PPT 不犯低级错误。但底线之上还有品味问题——配色、版式、动画节奏、视觉风格这些 sharp-presentation 不管也管不了。这种场景下需要 taste-skill。taste-skill 不是规则清单是设计偏好集合——告诉 AI 我们公司用莫兰迪色系动画只用淡入不要弹跳图表用我们品牌色。taste-skill 处理主观偏好sharp-presentation 处理客观标准。两者关系sharp-presentation 是骨架保证 PPT 能用taste-skill 是皮肤保证 PPT 好看。少了 sharp-presentation皮肤再漂亮PPT 也不能用。少了 taste-skill骨架再稳PPT 也只能算标准件。实战中两者的加载顺序也有讲究。先用 sharp-presentation 生成结构、用 MUST 规则卡死底线再用 taste-skill 调整视觉风格。如果反过来——先做视觉再卡内容——常常会出现PPT 很好看但内容稀烂的情况因为视觉生成消耗了太多 token内容阶段被挤占。安装与使用sharp-presentation 是 sharp-skills 套件的一部分跟其他 5 个模块一起发布。安装一行命令bash npx skills add https://github.com/zhouhuijia/sharp-skills支持 7 个主流 AI Agent 平台Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Windsurf、Aider、WorkBuddy。安装后 sharp-presentation 会作为可选 skill 加载使用时显式启用即可。实际使用建议汇报类 PPTMUST 规则全开 taste-skill 配色方案技术分享MUST SHOULD 规则全开 必须有架构图/流程图对外提案MUST 规则 客户专属 taste-skill配色、字体、logo个人笔记类MUST 规则可以放松不强求每页图表写在最后PPT 工具越来越强AI 生成 PPT 的速度越来越快。但生成得快和生成得能用是两回事。市面上大多数 AI 做的 PPT 不能用不是因为 AI 笨是因为没有人把什么 PPT 能用、什么 PPT 不能用这条标准编码出来。sharp-presentation 做的就是这件事。把演示文稿不能犯的错列成规则每次 AI 生成时强制校验。规则不是品味是底线。底线守住了剩下的事 AI 自己能做好。最近在做一个用卡皮巴拉讲设计模式的小程序「爪爪代码冒险记」23 个模式用漫画 答题的方式讲正在开发中。你要是觉得这类把复杂概念讲明白的内容有意思搜一下「爪爪代码冒险记」能找到我。
AI 做的 PPT 永远在念稿——不是你不会用 Gamma，是演示文稿的品控规则它没装
发布时间：2026/6/26 23:41:45
AI 做的 PPT 永远在念稿——不是你不会用 Gamma是演示文稿的品控规则它没装去年我用 AI 工具做季度汇报的 PPT给了我 28 页幻灯片每页都是大段大段的项目总结箭头、配色、图标排得整整齐齐。结果我打开看了一遍关掉自己重做了一份。不是因为 AI 做得丑。是因为它做的东西根本不能拿来演讲。每页塞 200 字演讲的时候我要么照着念念 PPT 谁不会要么凭记忆重新组织那要 PPT 何用。每页一个主题但没有任何视觉锚点。整份 PPT 看上去专业实际上是把一份 Word 文档分页显示——这不叫演示文稿这叫带配色的阅读材料。这不是 Gamma 的问题也不是哪个 PPT 工具的问题。问题在底层AI 没有被教过什么叫一份能用的演示文稿。sharp-presentation 这个模块就是为这个场景设计的。AI 生成的演示文稿问题出在哪演示文稿和文档是两种完全不同的媒介。文档假设读者会自己阅读允许长段落、复杂结构、充分展开。演示文稿是给演讲者用的——讲者站/坐在屏幕前按页推进每页停留几十秒到一两分钟听众只用眼睛和耳朵接收信息没有回头翻的余地。这套媒介特性决定了演示文稿的品控标准跟文档完全不同。AI 不区分这两种场景所以它默认用文档的逻辑做演示文稿输出必然灾难。灾难一文字墙。一页 200 字讲 30 秒。每秒 7 个字——比正常语速还快听众根本反应不过来。而且这种密度下字其实没人看全部信息只能靠讲者口头补充。PPT 沦为提词器。灾难二要点过密。8 个 bullet point 排在一页里每点 10-20 字。讲者要么挑两个讲剩下的完全略过略过本身就是个信号说明这页有问题要么快速念完变成念稿。灾难三没有视觉锚点。满页都是文字没有任何图表、流程图、对比表、关键数据。听众除了听讲者念没有第二个信息通道听错一句话就丢了整个逻辑线。灾难四逻辑线藏在标题里。演示文稿的核心不是每页放什么是下一页接上一页什么。AI 生成的 PPT 每页都是独立的小报告页与页之间没有所以、但是、然后这种承接关系。讲者讲到第三页时听众已经忘了第一页要论证什么。灾难五总结页等于放话页。项目进展顺利下季度继续推进——这种话写出来是废话说出来是空话。AI 特别喜欢用这种虚词密度极高的话填最后一页因为它的训练数据里这种话到处都是。prompt 改不好的真正原因很多团队发现 AI 做的 PPT 不能用第一反应是改 prompt请每页少放点字请加图表请用清晰的逻辑。这种改法刚开始有效。改到第 3 次就会反弹——请用清晰的逻辑对 AI 来说是个不可执行的指令。清晰是什么标准是金字塔结构是时间线是 MECEAI 拿不到这些信息只能按训练数据里看起来清晰的 PPT模仿——而训练数据里 90% 的 PPT 也不清晰。更根本的问题演示文稿的质量标准是反直觉的。内容越多越好是文档的逻辑越少越好才是演示文稿的逻辑。AI 的训练数据里PPT 样本普遍违反这个原则你告诉它少放点字它也不确定要少到什么程度。这就是 sharp-skills 的核心判断你不应该让 AI 学会什么是好的 PPT你应该让 AI 明确知道什么是绝对不能做的 PPT。把禁忌编码成规则每次生成自动校验比 prompt 里塞十条要求有效十倍。sharp-presentation 的核心规则sharp-presentation 是 sharp-skills 六个品控模块之一专门约束 AI 生成的演示文稿质量。它的规则设计原则不是教 AI 怎么做而是列清单告诉 AI 哪些反模式绝对不能犯。规则按 MUST/SHOULD/MAY 三级分层跟 sharp-api-design、sharp-tech-writing 保持一致。MUST 规则硬约束违反直接判定不合格MUST: 单页文字量不超过 60 字标题除外 MUST: 单页 bullet point 数量不超过 5 条 MUST: 演示文稿必须有清晰的叙事主线时间线/问题-方案-结果/对比论证 MUST: 关键数据必须用图表展示禁止纯文字罗列 MUST: 每页必须有视觉锚点图表/图示/对比/关键数字突出 MUST: 总结页必须包含具体行动项或决策点禁止未来继续努力这类话术SHOULD 规则推荐实践SHOULD: 关键页开场/转折/总结使用全图或大幅图表 SHOULD: 数据图表必须标注数据来源和单位 SHOULD: 颜色方案不超过 3 种主色对比度足够 SHOULD: 演讲者备注包含每页的关键讲解点 SHOULD: 演示时长按每页 1-2 分钟规划幻灯片张数 时长(分钟) ± 20%MAY 规则可选增强MAY: 适当使用动画指引注意力 MAY: 关键术语在首次出现时给出定义 MAY: 在过渡页使用所以...但是...然后...承接句这套规则有一个特点MUST 规则里有 4 条是绝对数量的硬指标——60 字、5 条 bullet、必须图表、必须视觉锚点。这些不是品味问题是物理可量化的标准AI 没有发挥空间。SHOULD 和 MAY 留给创意发挥。实测对比装 vs 没装 sharp-presentation拿同一个季度汇报主题对比裸 AI和装 sharp-presentation 后的输出。裸 AI 生成的版本页 5 的项目进展 项目进展本季度我们成功完成了以下工作 - 完成了用户中心模块的重构 - 优化了订单查询性能 - 推进了支付系统的对接 - 完成了数据中台的基础搭建 - 启动了会员体系的升级 - 完成了运营后台的迭代 - 推进了营销活动的接入 - 完成了客服系统的整合下季度我们将继续推进各项工作的深入落地 确保业务目标的全面达成。 11 行文字8 个 bullet纯文字罗列。最后一句是典型的虚话——深入落地全面达成删掉也不影响意思。这就是 sharp-presentation MUST 规则要堵住的输出。装 sharp-presentation 后的版本页 5 Q3 关键交付用户中心与订单性能[柱状图Q2 vs Q3 关键指标] - 用户中心响应时间320ms → 95ms-70% - 订单查询 QPS800 → 2,400200% - 客诉率1.2% → 0.4%-67%下一步会员体系升级Q4 重点 5 行不到1 张图、3 个核心数据、1 个明确的下一步。同样 30 秒讲一页听众能接收到至少 4 个具体信息而不是 8 个模糊的完成了。这就是品控规则的效果。它不告诉 AI 做得好看点——它告诉 AI 不许犯那 5 个错。AI 没了犯错的余地自然会朝正确的方向收敛。几个反模式规则装得不对也会失效sharp-presentation 的规则不是装上就好装的方式不对同样会让规则失效。反模式一把规则塞进 system prompt 就完事。system prompt 里的约束在长上下文里会被稀释——一份 30 页的 PPT 涉及上千 token 的内容规则在最前面被引用过一次之后后续每页生成时 AI 几乎忘记了规则。必须把规则挂在结构化校验环节每页生成后做一次 MUST 规则检查不通过的强制重写。反模式二规则写得过于抽象。MUST: 逻辑清晰——这就是个无效规则。AI 不知道清晰是什么标准。规则必须可量化、可机检。MUST: 单页不超过 60 字才是真规则。反模式三全是 MAY没有 MUST。如果你只告诉 AI 建议加图表建议少放文字它会照旧生成 200 字的文字页——因为 MAY 不是约束是建议。必须至少有 3-5 条 MUST 规则作为底线。反模式四规则跟业务脱节。通用演示文稿规则和你的业务汇报是两回事。如果你在做技术架构汇报必须加一条MUST: 架构图必须用 4 层以内前端/网关/服务/数据。如果在做季度业务汇报必须加MUST: 数字必须含同比/环比。规则越接近具体业务场景越能约束 AI 输出符合你团队需要的内容。跟 taste-skill 怎么配合sharp-presentation 解决的是底线问题——保证 AI 生成的 PPT 不犯低级错误。但底线之上还有品味问题——配色、版式、动画节奏、视觉风格这些 sharp-presentation 不管也管不了。这种场景下需要 taste-skill。taste-skill 不是规则清单是设计偏好集合——告诉 AI 我们公司用莫兰迪色系动画只用淡入不要弹跳图表用我们品牌色。taste-skill 处理主观偏好sharp-presentation 处理客观标准。两者关系sharp-presentation 是骨架保证 PPT 能用taste-skill 是皮肤保证 PPT 好看。少了 sharp-presentation皮肤再漂亮PPT 也不能用。少了 taste-skill骨架再稳PPT 也只能算标准件。实战中两者的加载顺序也有讲究。先用 sharp-presentation 生成结构、用 MUST 规则卡死底线再用 taste-skill 调整视觉风格。如果反过来——先做视觉再卡内容——常常会出现PPT 很好看但内容稀烂的情况因为视觉生成消耗了太多 token内容阶段被挤占。安装与使用sharp-presentation 是 sharp-skills 套件的一部分跟其他 5 个模块一起发布。安装一行命令bash npx skills add https://github.com/zhouhuijia/sharp-skills支持 7 个主流 AI Agent 平台Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Windsurf、Aider、WorkBuddy。安装后 sharp-presentation 会作为可选 skill 加载使用时显式启用即可。实际使用建议汇报类 PPTMUST 规则全开 taste-skill 配色方案技术分享MUST SHOULD 规则全开 必须有架构图/流程图对外提案MUST 规则 客户专属 taste-skill配色、字体、logo个人笔记类MUST 规则可以放松不强求每页图表写在最后PPT 工具越来越强AI 生成 PPT 的速度越来越快。但生成得快和生成得能用是两回事。市面上大多数 AI 做的 PPT 不能用不是因为 AI 笨是因为没有人把什么 PPT 能用、什么 PPT 不能用这条标准编码出来。sharp-presentation 做的就是这件事。把演示文稿不能犯的错列成规则每次 AI 生成时强制校验。规则不是品味是底线。底线守住了剩下的事 AI 自己能做好。最近在做一个用卡皮巴拉讲设计模式的小程序「爪爪代码冒险记」23 个模式用漫画 答题的方式讲正在开发中。你要是觉得这类把复杂概念讲明白的内容有意思搜一下「爪爪代码冒险记」能找到我。
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