實測千問新出的PPT Agent，可算不用為了風格化犧牲二次編輯了。

這段時間做了巨多PPT。

多到我現在都條件反射了，好不好看先放一邊，先看AI容易錯的細節(jié)。

文字有沒有糊，布局是不是在裝高級，圖片是不是只是看起來有氛圍感，該有的信息都沒放進去，

再就是畫面上有沒有一些莫名其妙的英文小字，因為有的時候模型會把思考過程也寫到頁面上。

先給大家看兩類AI做PPT的主要思路。

一類是用文生圖做出來的，Nano Banana和Image2。生圖路線的優(yōu)勢很明顯。風格化強，氛圍感足，你讓它做一個賽博朋克，液態(tài)玻璃，像素游戲啥的都不是什么大問題。

缺點也明顯，生圖模型很喜歡把大量文字信息塞進一張圖片里，導致整個頁面看起來比較擁擠，分不清楚主次。

另一類是用HTML做出來的，會有條理很多。文字樣式能改，圖標能改，排版也能修，還能插入 SVG，動效，視頻背景和組件。

但也有坑就是了。

如果你用的模型比較不會說人話，GPT-5.4就很喜歡在 UI 里放上自己的思考過程。最后效果就是，遠看很高級，近看頁面上突然冒出來幾段不明所以的英文小字。。。

這周我剛好參加了一個8小時的直播，深度用了下千問做PPT的功能。

它目前和我們上面提到的兩種都不太一樣，簡單來說，就是用模板系統(tǒng)保證PPT的穩(wěn)定性，然后用Agent拆具體內容和切換風格。

直播的時候我本來以為大家測PPT生成最后都會問差不多的問題，能不能更好看，能不能導出，能不能二次修改。

結果看下來完全不是，實際上大家做PPT時關注的點還挺不同的，

比如老師，做 PPT可能就會關心知識點有沒有羅列清楚，做時尚行業(yè)的，就比較會關心視覺風格有沒有貼合當季，打黑客松的就會關心信息是不是成體系的，投資人能不能一眼看懂。

當然，還有一些人是手里有一堆數據，但不知道怎么排版，想讓AI全托管的。

所以我這次跟千問一拍即合，除了視覺風格之外，按照任務的復雜程度，給它安排了終極測試。從風格化，到信息搜索，到方法論，到上傳模板，到數據自排版，再到HTML風格約束。

看看它到底能穩(wěn)穩(wěn)接住哪幾種。

第一組，風格化。

我讓它基于星露谷物語的視覺風格，做一份25頁的年度運營報告。

幫我生成PPT，基于星露谷物語的視覺風格，生成一份25頁的項目年度運營報告PPT。整體表達上，將業(yè)務增長類比為農場擴建進程，把用戶增長轉化為社區(qū)中心修復進度。

每一頁以春夏秋冬四季場景作為背景變化。圖標體系需要統(tǒng)一設計，包括體力條用來表示預算消耗，技能等級用于體現團隊能力。

內容結構需要有完整敘事感，從農場整體概覽開場，逐步過渡到四季階段性的運營數據，再到過程中遇到的問題與收獲，最后落到未來擴建與發(fā)展規(guī)劃。

這組考驗的是它能不能get到星露谷的視覺風格元素，再融合到一份能夠投入使用的 PPT 上。

整個視覺效果其實和我們平時工作中真實做的 PPT 效果類似，能用動態(tài)圖表展示相數據，也能用到Agent本身的優(yōu)勢做出數據分析。

第二組，真實信息搜索和圖片處理。

我讓它收集曼哈頓在售的20套頂級豪華公寓，做一份40頁的銷售畫冊。

幫我生成PPT，收集曼哈頓目前在售的20套頂級豪華公寓的戶型圖和室內實景圖，并制作一份40頁的PPT銷售畫冊。

整體排版中，圖片需要自動裁切到合適比例，以適配頁面布局，同時提取每套房源的每平方英尺單價。

設計風格強調幾何構成，主色調為黑、白、紅，字體使用無襯線字體。

內容結構安排如下，第1頁為封面和市場概覽，第2到30頁為單個房源的深入介紹，包含視覺展示、關鍵數據以及優(yōu)缺點分析，第31到38頁為橫向對比表格和圖表，第39頁為價格總結，第40頁為行動引導頁。

這一組 PPT，整個畫面做得更克制點。

它沒有過度地去復雜化，也沒有添加很多不必要的元素，整個畫面非常簡潔明了。

其實我反而覺得這樣的PPT更適合我們平時的辦公場景，去做演講。

這里我沒有提供素材圖片，公寓的素材圖片和房源的信息，都是直接讓千問自己去搜索整合了互聯(lián)網上已有的信息。

第三組，麥肯錫式商業(yè)結構。

套娃的來了，我讓千問App給千問App做一份15到20頁的完整可編輯 PPT。

幫我生成PPT，你是麥肯錫級演示文稿專家，為千問App創(chuàng)建一份15-20頁完整可編輯PPT。

結構必須遵循金字塔原則，包括標題和議程，執(zhí)行摘要，市場和問題分析，解決方案細節(jié)，財務模型與預測，團隊與競爭優(yōu)勢，風險緩解和行動號召。

視覺要求，極簡高級感，深色或品牌配色，大量留白，層級清晰的標題，無多余裝飾。

這組測的是敘事結構。

AI做商業(yè)PPT的問題是看起來每一頁都有內容，但整套看完你不知道它到底想說什么。

在這份PPT實際上就可以看到，從目錄開始就有一個完整的敘事邏輯，從B端到C端，從市場到商業(yè)模式，再到風險評估，每一步都做了相應的頁面進行解釋。

第四組，路演PPT，

幫我生成PPT，為一個 AI Agent 自動化開發(fā)平臺 SaaS，面向黑客松與開發(fā)者協(xié)作，制作一份12頁的投資人路演PPT。

需要包含問題與解決方案框架，市場規(guī)模分析，商業(yè)模式畫布，競爭格局分析，團隊介紹頁，財務預測，增長與運營指標，以及融資需求與資金用途說明。

設計風格要求干凈專業(yè)，使用現代無襯線字體，搭配克制的品牌色點綴。整體信息密度較高，但需要保證易于快速瀏覽和理解。

這種路演的PPT，基本上都是比較流程化、固定的內容分享邏輯。但我們在手搓的時候，也還是可能就會漏掉一些細節(jié)。

所以我就直接把大家常在ppt里面提到的部分寫到提示語里，讓千問去安排每部分的內容長度和排版。

第五組，模板復用。

這里我先給了一個想要的模板，然后我讓千問以瓦貓為主題給我做一個類似樣式的PPT，

幫我生成PPT，分析我上傳的PowerPoint模板文件，梳理出其中所有幻燈片版式，并整理成一份完整的視覺版式清單。

隨后基于該模板，圍繞瓦貓非遺制作一套完整的演示文稿。根據內容類型匹配最合適的版式，例如封面頁、正文內容頁、數據圖表頁等。

我給到的模板是這樣的，

千問給到我的是這樣的，

不能說一模一樣，但設計以及用到的素材，確實是跟瓦貓相關，而且風格非常貼近。排版和內容設計也是按照我給出的模板來的，我覺得有個六七成了。

第六組，純數據讓千問自由發(fā)揮。

我給了它Tesla2025 年Q1的季度業(yè)務復盤數據，讓它做管理層閱讀的QBR。

幫我生成PPT，請基于我本地上傳的數據文件，制作一份Tesla 2025 年Q1季度業(yè)務復盤 PPT。

要求嚴格優(yōu)先讀取本地文件中的數據，不要自行補充或改寫數值。如果本地文件中存在多個口徑，優(yōu)先采用GAAP口徑，并明確標注。

輸出內容需包含業(yè)績概覽，運營概覽，業(yè)務結構，亮點，挑戰(zhàn)，結論。每一頁都要寫出所引用的具體數據，并保證前后口徑一致。如果本地文件里沒有某項數據，請明確寫出未在本地文件中找到，不要猜測。

拿AI做PPT的時候我最怕的就是亂改我的數據，加了很多廢話。

我這里截取了生成的PPT中關于數據的部分。可以看到它把整個表格拆分成了不同類型的數據，分到不同的PPT頁里進行了數據分析，要是整體風格能往特斯拉的主題色接近就更好了。

第七組，Apple Liquid Glass 風格。

這組就是純審美壓力測試。

Generate a 35-slide premium product presentation in Apple Liquid Glass style.

主題是 MacBook Neo。整體需要有 Apple inspired 的 Liquid Glass 設計語言，包括半透明玻璃面板，柔和模糊，大量留白，極簡風格。

敘事結構從重新定義筆記本體驗開始，到當前筆記本的問題，再到 MacBook Neo 的突破，真實使用場景，性能對比。

這種提示詞，圖像模型會很開心，因為它本來就擅長風格化。但PPT Agent要做的，就不是一張圖好看那么簡單，它要保證這35頁看上去是一個整體。

很明顯，千問的腦容量還不錯。

第八組，想做一個網頁一樣做PPT。

這組其實已經不是傳統(tǒng)的PPT生成方式了，

我就在想啊，既然是用代碼生成的話，那我為什么不可能把它當做一個真正的HTML網頁去生成？

這樣一些動效組件，我就能夠直接指定引用，都不需要去描述一些風格詞。

幫我生成一個全屏 presentation-style slide deck web app，5 頁，適合現場演示和口播。使用 React 和 Tailwind CSS，安裝hls.js和lucide-react。

整體設計系統(tǒng)使用 Plus Jakarta Sans，黑色主題，所有文字白色，字體和間距全部響應式。所有卡片和 UI 元素采用 liquid glass 玻璃質感，不使用陰影，需要用鍵盤翻頁。

這比我預設中的，能夠完全按照我提供給它的動效文件跟代碼框架還差了一點，

這個可能就是后續(xù)代碼生成PPT的一個優(yōu)化方向，包括可以把視頻模型生成的循環(huán)視頻素材作為整個PPT的背景等等等等。

總的來說，

千問這次的PPT功能使在純代碼生成和純套公式的模版化兩者取了個中間值。

它提前準備了很多套相對穩(wěn)定的表達模版，還能秒切不同的預設主題。

當然，代價也有。

單頁的布局和文字區(qū)域會相對固定，

自由度會被壓縮。

但對大多數人來說，

無限自由反而會帶來無限翻車，

重要的是用更少的折騰成本，把內容講清楚。

去年我們還在糾結，用DeepSeek做的PPT能不能下載。

后來開始琢磨，做出來后能不能多次修改。

再后來，NotebookLM這類圖生PPT出來，

我們發(fā)現圖像模型可以承載更多的信息。

繞了這么一大圈，其實圖生和代碼生成這兩個流派，都在往同一個地方靠。

就是怎么把我們腦子里想表達的東西，

用一個好看又好懂的方式，

擺到所有想聽的人面前。

@ 作者 / 卡爾

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