AI 做 PPT 哪家强?这 7 款主流工具我都替你试了

AI 时代，最好的拥抱方式不是去学一堆理论，而是让 AI 先帮你去解决一个真实的问题。

《普通人如何拥抱 AI》系列文章，不讲枯燥的理论，只分享普通人看得懂、用得上的实用 AI 技能。

做 PPT 这件事，我一直挺头疼的。

年终总结、晋升汇报、组内分享……PPT 是职场里最通用的内容呈现方式，但每次做都像在渡劫——内容布局、图表制作、图片处理、样式调整，光一个 PPT 就能折腾好几天。

现在，AI 也可以帮我们做 PPT 了。

最近，我亲手测试了当前 7 款主流的 AI 做 PPT 工具，用同一份内容、同一个提示词，看看到底谁做得最好，给大家一个真实的参考。

说实话，当前能做 PPT 的 AI 工具非常多——NotebookLM、Codex、Claude Code、Gamma、豆包、千问……

但工具多不代表都能用。我这次筛选遵循三个标准：

1. 国内可用：正常网络就能用

2. 生成的 PPT 可编辑：字体、图表等元素都能自由调整

3. 成本可接受：不能太贵

第一个和第三个标准是为了通用性——工具再好用，95% 的人都用不上、用不起，也白搭。

第二个标准是为了实用性——AI 生成的 PPT 如果不能编辑，想改任何一点都得重新生成，实际体验会非常差。

最终，我挑了如下 7 款工具：

• WPS：本次测试使用的文档超过最大允许限制，无法读取

• 讯飞智文：提示词不能超过 150 个字符，无法满足

PPT 效果影响因素

AI 生成 PPT 的最终效果由 如下图所示的 3 部分共同决定：

• 提示词：作为输入，给 AI 提供具体的要求描述，提示词的质量对最终效果有非常大的影响
• Agent：制作 PPT 整个任务的流程设计、上下文管理、结果校验等
• 大模型：大脑，负责真正的内容产出

这意味着：同一个模型在不同 Agent 下的表现可能完全不同，同样一个Agent，搭配不同的模型效果也可能不同。

举几个例子，在上面的几个工具中：

Kimi：自身提供了制作 PPT 的Agent能力，使用的是kimi-k2.6模型

WorkBuddy：可灵活配置第三方大模型，我本次依然配置使用了kimi-k2.6模型。

好 PPT 的四大标准

在正式对比之前，我们先来明确一下：一个好的的 PPT 究竟应该是什么样的？

我让 AI 帮我总结了一套好的 PPT 的通用标准：

有了这个标准，我们接下来才好建立评判依据。

经过对这几个工具的详细对比，我有两点体会：

1. 目前 AI 生成 PPT 在内容形式上还比较有限——更多是偏文字、图片、简单图表等元素，还做不到灵活运用智能图形

2. 提示词对最终结果的影响很大——我整个过程中优化过几版提示词，呈现的效果有明显差异

这说明，AI 做 PPT 目前还不是一个"开箱即用"的能力，而是需要人机协同的过程。你给得越清晰，它做得越好。

• 逻辑清晰：总分总结构，章节过渡自然，节奏均匀

• 内容聚焦：一页一焦点，主题明确

• 适合演讲：每页内容精炼，给演讲者留出发挥空间

• 设计偏弱：字号严重偏小

• 逻辑清晰：总分总结构，导航明确

• 设计更好：字号更大，展示更清楚

• 内容丰富：有更多插图，便于理解

• 部分元素展示未对齐或有异常

• 数据引用不够丰富

• 演讲感强：首尾有力，金句开场、行动结尾

• 逻辑清晰：总分总结构，章节分明

• 标题即结论

• 字号严重偏小

• 部分页包含多个主题，焦点不够集中

• 极简风格：平均每页文字量最少

• 留白充足

• 字号偏小

• 0 图片，纯文字，视觉表达弱

• 展现形式最丰富：运用时间轴、表格等视觉元素

• 字号合理、元素对齐优秀

• 文字过多

• 仅一个过渡页，缺少章节划分和停顿

• 视觉基本面扎实：对齐/留白/配色合理

• 演讲感强：首尾有力，结尾"行动计划三步骤"最具实操性

• 先结论后展开，基础框架稳固

• 字号偏小

• 页面文字过多

• 对齐优秀，元素排布整齐，配色统一

• 一页一焦点

• 文字过多

• 前 3 页包含推荐序，核心内容滞后

AI 做 PPT 已经从"能不能用"进入了"好不好用"的阶段，至少已经能帮我们节省一大半的时间。

7 款工具都能在几分钟内生成结构完整的 PPT，但逻辑清晰度、设计感、内容把控力各有差异。

实测Kimi、扣子、WorkBuddy、天工都还不错，差异没有那么明显。

工具重要，使用工具时的提示词同样重要，你给的需求越明确，生成的 PPT 效果就越好。

下次做 PPT 时，不妨试一试。