簡報架構

哈爸筆記：做簡報最痛苦的不是排版，而是「言之無物」。這次幫系友會長準備五十週年系慶演講，我實驗了一套「AI 簡報架構師」的工作流，把「數據厚度」與「領袖敘事」直接鎖定在 Prompt 裡。這不只是省時間，更是確保「對位」精準。 🚀 從「薄大綱」到「厚內容」的轉化路徑 面對系慶演講這種具有歷史厚度的場合，AI 往往會給出過於空泛的場面話。為了讓這份 10 頁的投影片真正具備影響力，我這次嘗試了幾項核心技巧： 1. 內容厚化 (Data Thickening)：事實才是說服力的來源 AI 的優缺點都是「平均值」。如果你只給它「系友會要轉型」，它會給你一堆通用的 MBA 廢話。 做法：我啟動了 Deep Research 模式，去挖出系史中關鍵的節點（如 1976 創系、1981 碩班開辦）以及傑出系友的具體名單與事蹟（如彭淼富學長、馮展華教授、歐耿良院長）。 結果：產出一份 FACTS.md。這讓 AI 知道「傳統與實作並重」不是口號，而是有具體名字與級別支持的歷史。 2. 超級指令 (Master Prompting)：奪回結構主導權 通常我們讓 AI 自由發揮，但簡報需要嚴格的邏輯控制。 做法：與其讓 AI 去猜 PRE-SLIDES.md 怎麼分頁，我直接將 1-10 頁的「標題、目標、引用來源」暴力注入到 Prompt 裡。 關鍵：這強迫 AI 在生成每一頁內容時，都必須回頭檢查該頁是否有對應到特定的文件（如會長的 Amazon 背景）。 3. 在地用語校正：別讓「中國語」毀了台灣味 NotebookLM 或 LLM 模型預設常噴出「優化、項目、項目、信息」等詞彙。這在台灣的正式場合（尤其是老中青交集的系慶）會顯得很突兀。 做法：在 Prompt 裡預設一個「用語翻譯層」。 指令明確化：強制將「優化 -> 最佳化」、「項目 -> 專案」、「賦能 -> 指 empowerment」等對位列入指令區。 4. Marp 與視覺預覽：在轉 PPT 之前的快速驗證 不要一開始就進 PowerPoint 裡拉框框。 ...