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叫 AI 做簡報,為什麼最後還是自己一個字一個字改?|從轉 PPT 自己改,到連動 Google 簡報的半自動流程

AI 幫你省下的時間,最後全還給了修改。這篇整理三條做簡報的路線、半自動四步、第一次設定簡報助理的完整工作流(清資料、提煉判斷原則、交付 Google 簡報、收成技能包),以及改完之後怎麼把「你改了哪裡」教回給 AI。

咪卡拿著筆,旁邊兩張簡報,一張被紅筆圈改、一張整齊
封面:AI 做的簡報,還要一個字一個字改?

這篇在講什麼

叫 AI 做簡報,最後還是下載下來一個字一個字改、自己補圖,Token 也用得很兇。這篇整理我陪跑時怎麼幫一位講師換路線:先對號入座三條路線,改走連動 Google 簡報的半自動,改不動時換一組問法,改完之後回頭把差別教給 AI,讓它一次比一次做得更對。

適合誰
  • 常要做簡報的講師、NPO 夥伴與業務,試過叫 AI 做但還是自己重排
  • 做簡報時 Token 用很兇、不知道該下什麼指令的人
  • 想從「每次自己改」慢慢走到「AI 自己檢查」的人
你可以帶走什麼
  • 三條簡報路線的對照表,先看自己站在哪一條
  • 第一次設定簡報助理的工作流:挑二十份、清資料、提煉判斷原則、開分支、收成技能包
  • 四段可以直接貼的指令:簡報助理、交付 Google 簡報、接回分支、改完回頭教它

陪跑時常聽到這樣的困擾:叫 AI 做簡報,Token(AI 計算用量的單位,用越多越花錢或越快用完額度)用得很兇,也不知道該下什麼指令。

常見的做法是:請 AI 把內容轉成 PPT 檔,下載下來,然後自己一個字一個字改,自己補圖。

我看完的判斷是:這條路太累了。AI 幫你省下的時間,最後全部還給了修改。

這篇整理那天我們怎麼換路線,以及換完之後,怎麼讓 AI 一次比一次做得更對。

一、先看你現在站在哪一條

做簡報用 AI,大致有三條路。先對號入座:

路線怎麼跑你會遇到的事
A. 轉成 PPT 自己改AI 產出檔案,下載後人自己改字、補圖最常見,也最累。每改一次都是你在做工
B. 半自動(連動 Google 簡報)AI 做出八九成,直接寫進 Google 簡報,人只微調幾個字和圖片位置人跟 AI 在同一份檔案上工作
C. 全自動(做成網頁簡報)AI 從頭排到尾,圖片、字級、版面都它處理,人不動手最省事,但要你已經知道 AI 會在哪裡出錯

多數人原本在 A。我的建議是先走 B,不要一步跳到 C。

為什麼不直接全自動?我當時的原話是:「你大概還猜不透 AI 會在哪裡偷懶跟騙人。」

全自動的前提,是你已經看得出它哪裡會做錯。你還看不出來的時候就放手,錯的東西會直接送到觀眾面前。

二、半自動怎麼跑:四步

那天我們把流程鎖成四步:

  1. AI 先出文字大綱與配圖規劃,你確認
  2. 做成 Google 簡報
  3. 你微調
  4. 轉成網頁完整版,之後再放到官網

第一步很關鍵。先看大綱與配圖規劃,錯在這一層改一句話就好;等排成簡報才發現方向錯,要改的是整份。

共編是什麼意思

Google 簡報本來就可以兩個人同時改。把其中一個人換成 AI,就是半自動的機制。

分工的判準很簡單:

  • 只改一兩個字:自己動手最快
  • 要動全部的大標、副標規格:直接叫 AI 改

設定方式是在 ChatGPT 的連接器(讓 ChatGPT 能讀寫其他服務的授權設定)裡連動 Google 雲端硬碟與 Google 簡報,權限給到可搜尋、讀取、建立、編輯。陪跑當時的設定裡,刪除要人自己來,這是平台的保護機制,跟設定有沒有開好無關;各家連接器的權限會改,以你設定當下看到的為準。

網頁簡報字太小怎麼辦

走到 C 路線,最常見的抱怨是字太小。兩個解法:

  • 跟 AI 說清楚字級要求(有人試過,效果不穩)
  • 投影時直接用 Chrome 的 Cmd + 等比例放大,放到 175% 左右就夠。這個功能在 Chrome 的「顯示方式」選單裡,快捷鍵只是它的捷徑

三、第一次設定:讓 AI 變成你的簡報助理

上面四步是「每做一份簡報」的流程。但第一次開始之前,還有一段準備工作值得花時間做一次。我陪一位學員做過這套設定,順序是這樣:

先挑二十份,先複製一份資料夾

從真實的工作開始,但一開始不要太多。挑最近常用、或最近要做的簡報,十幾到二十份就好。我遇過有人一次拿幾百份來,一次放太多,任務會跑得更久。

挑好之後,先複製一份資料夾給 AI 練習。這是兜底機制:它整理壞了,砍掉重來就好;成功了,再把做法記下來。不用擔心 AI 會出錯,要設計的是它就算出錯也不痛不癢。

先清資料:轉成純文字、拆成半成品

我們看 PDF 覺得表格很清楚,但 PDF 的原始檔裡,連一條線的起點、終點、粗細、座標都寫著。人看到的是一張簡單的表,AI 讀到的是一大堆座標。所以第一步是請 AI 把 PDF、Word、圖片轉成純文字的 MD 檔,這是 AI 讀起來最有效率的格式。

第二步是卡片化,像炒菜前先備料:把內容拆成一塊一塊的半成品,要做新簡報時直接拿來重組。

第三步是把關鍵字直接寫在檔名上。以後要找素材,AI 看檔名就知道這份在講什麼,不用整份再讀一次(跟第七節的圖片檔名是同一招)。

判斷新舊、提煉你的判斷原則

做簡報做久了,手上一定有很多新舊版本。請 AI 判斷哪些是新的、哪些是舊的,並且把你做判斷的原則和思維提煉出來。

提煉完,叫它列出來給你看。錯的地方直接教它,改對了再收成技能包(見下面)。

怎麼交代:講清楚目標,不要寫太細的步驟

以前的 AI 大概只有四十到六十分,人是一百分,把一百分的操作框架寫得越細,套進去它就能做到八、九十分。現在的 AI 能力已經遠超過那個框架,再給它一套一百分的步驟,反而限制它。

所以交代的重點變成:講清楚痛點、需求、目標、這次的主題跟受眾,給它參考資料,怎麼做讓它自己判斷。也可以叫它先上網看別人怎麼做,有更好的方法再建議你,但要以符合你的流程為主。

那天我們拿職場霸凌相關法令當試做主題。像法令名稱、實施日期這種細節,AI 做完之後還是要自己核對。

交付到 Google 簡報,最終目標是你連改都不用改

原本用 NotebookLM 做簡報,看到一個錯字,要整份重新生成。改交付到 Google 簡報之後,要改一兩個字自己直接改就好,傳給別人也方便。

但這只是過渡期。最終目標是:每次你改了哪裡、為什麼改,AI 都記住;以後你一句話,它依照你的習慣、案例和思維自己檢查修改到好(這就是第五節「回頭教它」要累積出來的東西)。

開分支:兩件事同時跑

那天有兩件事要做:接通 Google 簡報,以及資料清理與思維整理。兩件事沒有先後關係,所以拆成兩條路同時跑,一條專心處理 Google 簡報連接,一條專心整理資料,兩邊都好了再接起來。接回來時只要一句話就夠了(指令見下方)。

收成技能包:思維一包、風格一包

思維邏輯整理對了,就叫 AI 寫成技能包(可供 AI 後續參照的一份工作手冊)。那天也把慣用的視覺風格整理出 A、B、C 三種,三種都保留。

視覺風格和思維邏輯可以分成兩包,也可以合成一包,看工作需要再拆。中間遇到看不懂的選項,可以叫 AI 做一個頁面,把選項攤開來讓你比較好決定。

三段可以直接貼的指令

請 AI 當簡報助理(第一次設定用)

我很常做簡報,希望你成為我的簡報助理。以後我說要做簡報,你就依照我的內容跟原則去做。因為這是高頻工作,要考量執行效率: 第一,先做資料清理,把 PDF、Word、圖片轉成純文字的 MD 檔。 第二,把內容的關鍵字直接打在檔名上,以後找素材不用整份再讀一次。 第三,我有很多新舊版本,請判斷新跟舊,並把我做判斷的原則、思維提煉出來。 以後我要做簡報,你要依我的規則跟邏輯、這次的主題跟受眾組成簡報,並符合我一貫的視覺風格。我給你的只是參考,你也可以上網看別人怎麼做,有更好的方法可以建議,但要以符合我的流程為主。

交付到 Google 簡報

以後叫你生成簡報,請做成 Google 簡報,文字直接排上去,插圖可以呼叫生圖工具。我要能自己快速改一兩個字,不用每次全部重來。 但這只是過渡期,最終目標是:每次我修改,你都要記住我改了哪裡、為什麼改,以後我一句話,你就依我的習慣、案例、思維自己檢查修改到好。Google 簡報的架構跟學習回饋機制都要建好。

把另一條分支接回來

我剛剛有另一個任務處理了這件事,你去讀一下,接著做。

四、改不動的時候,你問對了嗎

那天貫穿全場的一句話是:「大部分人都把它當工具,所以會用操作工具的心態去用 AI。」還有一句:「你們都對 AI 太仁慈了,所以 AI 才做不到。」

當簡報改不動,多數人的反應是再講一次、講更清楚,或者乾脆自己改。我給的是另一組問法,可以直接抄:

  1. 為什麼我說要改第五頁的一個字,你改不了?
  2. 為什麼我說第七頁要加一張圖,你加不了?
  3. 你要如何建立一個不會改錯字、也不會放錯圖的機制?
  4. 你能不能自己檢查?檢查這件事不是本來就該你做嗎?
  5. 確保正確之後再談效率:能不能不要檢查五遍、不要浪費那麼多用量,三十秒檢查完?

順序不能顛倒:先確保正確,再談效率。一開始就要它省,它會省掉檢查。

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五、你改完之後,要回頭教它

這是讓 B 路線能慢慢變成 C 路線的關鍵。

你自己動手改完之後,不要就這樣結束。回頭問 AI 兩句:

  1. 你知不知道我改了哪些地方?
  2. 你知不知道我為什麼要這樣改?

它答不出來,就直接告訴它:我改了標題、刪了一張照片、補了一張照片,這張照片是為了強調什麼。

我的比喻是把它當實習生。你接手把他的東西做完之後,要給他看「我做的跟你做的差在哪」。沒給他看,他下次還是交一樣的東西來。

以我帶的經驗,這樣做一陣子,八成會變九成,九成會變九成五,到某個點就可以變全自動。這是經驗值,不是保證。

六、要它自己檢查,先給它標準

當你開始回頭教它,其實就快要建立迴圈工程了。迴圈工程的意思是:AI 自己跑完一輪、自己檢查、自己修正,沒問題才把結果交給你。

但它要能自己檢查,前提是你先給它標準:

  • 大標怎麼下
  • 文字多大
  • 圖片怎麼放

標準給了,它才有東西可以對照。沒有標準,「你自己檢查一下」只會得到「我檢查過了,沒問題」。

完整的做法是兩道防護:主任務自己檢查一遍,再另外請一個 AI 來監督它。兩道就夠,再多反而麻煩。監督那一道最好換一家 AI,原因我在官網另一篇〈如何讓兩個不同的 AI 互相挑錯、自己訂正?〉寫過。

但我也會說:現在還不用急著買第二家。 標準都還沒寫出來,先把標準寫好再說。

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七、兩個省用量的細節

一開始的困擾就是 Token 用太兇,所以這兩個細節要特別講。

圖片辨識過一次,就把用途寫進檔名

圖片辨識非常耗用量。做法是請 AI 把辨識過的圖片直接改檔名,寫上用途:這張通常是封面用、這張是某一類課程用、這張是首頁、這張是結尾。

之後 AI 只讀檔名就能配圖,不用每次重新看圖,又快又省。

整理完之後,再請它跟你實際用過的簡報比對一次。有落差,以你實際用的為準。

先給方案,再執行

不要讓 AI 直接試十次。順序是:

  1. 先確認它有沒有聽懂你的問題
  2. 請它先上網看有沒有人遇過一樣的問題,可以直接抄作業
  3. 請它先給方案,講不清楚就請它講簡單一點
  4. 你選定方案,它才執行

試錯十次的用量,都是你在付。

八、今晚可以先做的一件事

如果你現在在 A 路線,今晚先做一件事就好:

下次改完 AI 做的簡報,不要關掉視窗。把這段貼給它:

我剛剛手動改了這份簡報。 請你先說說看:你知不知道我改了哪些地方?知不知道我為什麼這樣改? 答完之後,把你從這次修改學到的規則整理成一份簡報標準(大標怎麼下、字多大、圖怎麼放),下次做簡報前先讀這份標準,做完先自己對照檢查一次再交給我。

這一段做個三五次,你會開始看得出它在哪裡偷懶。看得出來的那天,就是你可以往 C 路線走的那天。

技術補充

延伸閱讀

再往前後延伸