前言
在整个乌东村文旅 AI 智能客服与推荐系统作业中,最容易"看起来简单、实际很麻烦"的部分,就是 Skill 1:brand-ppt 品牌 PPT 生成技能。

老师的要求并不复杂:
1. 完成 brand_analysis.md
2. skills/brand-ppt.md 存在且内容完整
3. 用技能生成一份 3 页以上 PPT
4. 视觉风格与模板一致
5. 老师或同学能从结果中识别出品牌特征
一开始我以为这就是让 AI 写个 PPT 大纲,再生成几页幻灯片。实际操作后发现,PPT 自动生成有两个难点:
1. 技术难点:生成的 .pptx 文件必须能正常打开,不能损坏
2. 设计难点:文旅类 PPT 不能只有色块和文字,必须有图片、层次、留白和品牌感
这一篇主要复盘我如何从一个"程序味很重"的 PPT,一步步优化成更像正式文旅汇报的版本。
一、任务目标:brand-ppt Skill 要解决什么问题?
本次 PPT 的主题是:
《乌东村 AI 智能客服与推荐系统》
它既不是普通景区介绍,也不是纯技术方案,而是要同时体现三类信息:
1. 乌东村文旅资源
2. AI 智能客服功能
3. 个性化路线推荐价值
因此 PPT 需要兼顾:
文旅感
品牌感
汇报感
科技感
我给 brand-ppt Skill 设定的目标是:
让 AI 根据乌东村文旅品牌规范,自动生成一份可编辑、可展示、视觉统一的 PPT。
最终 PPT 至少包含 6 页:
第 1 页:封面页
第 2 页:项目背景
第 3 页:用户痛点
第 4 页:AI 客服功能模块
第 5 页:智能推荐流程
第 6 页:项目价值总结
二、先建立品牌分析文件:brand_analysis.md
要让 AI 生成有品牌感的 PPT,不能只告诉它"做得好看一点"。
必须先定义清楚品牌规范。
我在项目中建立了:
brand_analysis.md
里面主要包含以下内容:
1. 主色调
2. 辅助色
3. 字体使用规律
4. 版式风格
5. 图片使用规则
6. 内容语气
7. 与乌东村文旅项目的关系
1. 色彩规范
我把乌东文旅的主色调定义为:
深绿色:体现生态、山地、自然资源
青绿色:体现文旅活力和数字化服务
米白色:作为背景色,降低视觉压迫
暖金色:作为点缀色,体现民族文化和品质感
蓝灰色:用于科技感和 AI 系统部分
示例色值:
生态青绿色:#2D8B5E
深绿色:#145A3A
米白色:#F4EFE6
暖金色:#C8963E
蓝灰色:#5B7B94
2. 字体规范
PPT 用于课堂汇报,所以字体不能太花。
我设定:
标题:黑体 / 微软雅黑,加粗
正文:微软雅黑 / 思源黑体
强调文字:使用深绿或暖金色
3. 风格关键词
品牌气质定义为:
生态
民族文化
康养旅居
智慧文旅
正式汇报
年轻化传播
这几个词会影响 PPT 的图片选择、版式、标题和内容表达。
三、brand-ppt.md 的设计思路
skills/brand-ppt.md 是 Skill 1 的主技能文件。
它的作用不是直接写 PPT 内容,而是规定 AI 如何生成 PPT。
核心内容包括:
1. 技能定位
2. 适用场景
3. 品牌视觉规范
4. 常用页面结构
5. 内容风格
6. 输出规则
7. 默认 PPT 大纲
8. 质量检查
我在里面规定:如果用户没有指定结构,就默认生成以下 6 页:
1. 封面:乌东村 AI 智能客服与推荐系统
2. 项目背景:乌东村文旅资源与数字化需求
3. 用户痛点:游客咨询、路线选择、产品匹配效率低
4. 解决方案:AI 客服 + 智能推荐
5. 推荐流程:游客提问 → 需求识别 → 推荐匹配 → 输出方案
6. 项目价值:服务效率、游客体验、文旅转化、智慧升级
同时要求每页必须包含:
标题
核心观点
简短正文
图片或视觉元素
品牌色
四、第一次失败:没有 python-pptx,模型开始手写 PPTX
第一次让 Claude Code 生成 PPT 时,环境里没有安装 python-pptx。
检测结果类似:
ModuleNotFoundError: No module named 'pptx'
由于我一开始限制了"不安装依赖",模型选择了一个非常危险的做法:
用 Python 标准库 zipfile + XML 手写 .pptx 文件
理论上,.pptx 本质确实是一个压缩包,里面包含大量 XML 文件。
但这并不意味着适合手写。
手写 PPTX 需要处理:
slide XML
theme XML
relationship 文件
content types
shape 坐标
文本对象
图片关系
字体样式
页面尺寸
任何一个细节不规范,PowerPoint 都可能无法正常解析。
五、失败表现:PowerPoint 显示 Repaired
第一次生成出的 PPT 打开后,PowerPoint 标题栏出现了:
[Repaired]
这说明 PowerPoint 检测到文件结构有问题,并自动修复了文件。
修复后出现的问题是:
1. 页面能打开
2. 左侧有 6 页缩略图
3. 但很多文字和元素丢失
4. 只剩背景色或空白色块
这说明底层 PPTX 结构已经损坏。
PowerPoint 虽然勉强打开,但把无法识别的 XML 内容丢掉了。
这个阶段我总结出一个结论:
不要让 AI 手写 PPTX XML。
六、正确方案:安装 python-pptx
后来我直接允许安装依赖:
pip install python-pptx
然后要求 Claude Code:
不要继续修旧的 build_ppt.py
不要再使用 zipfile + XML
重新用 python-pptx 生成 PPT
重新生成时,我要求它:
1. 使用 python-pptx
2. 生成新的文件,不覆盖旧文件
3. 每页必须有可见中文文本
4. 每页必须有标题、正文、视觉元素
5. PPT 必须可正常打开,不能出现 [Repaired]
输出文件命名为:
outputs/brand-ppt-test-v2.pptx
这个版本已经能正常打开,但审美仍然比较"程序生成感"。
七、第二个问题:PPT 太像程序生成模板
第二版 PPT 能打开,也有内容,但视觉效果并不理想。
主要问题包括:
1. 卡片堆叠明显
2. 大量留白
3. 图片缺失或图片太少
4. 标题和正文层次不够
5. 文旅项目的真实场景感不足
6. 页面像通用企业模板,不像乌东文旅项目
尤其是文旅类 PPT,如果没有真实图片,很难产生吸引力。
乌东村这个场景需要看到:
侗寨建筑
山水风景
民族文化
村寨道路
游客体验
自然生态
所以我决定让 PPT 插入本地图片。
八、引入本地"侗寨照片集"
项目中有一个本地图片素材目录:
D:\临时文件\waterTask\人工智能\侗寨照片集
我要求 Claude Code:
递归扫描该目录下所有 jpg、jpeg、png、webp 图片
优先选择清晰度高、横图、适合做背景或配图的图片
图片可裁切,但不要拉伸变形
每页尽量有图片参与版式
重设计版本输出为:
outputs/brand-ppt-test-redesign.pptx
页面结构仍然保持 6 页,但加入图片之后,整体文旅感明显提升。
九、图片排版问题:不是插入图片就算美观
加入图片后,新的问题出现了:图片排版不稳定。
典型问题包括:
1. 图片孤立悬空
2. 图片和文字没有形成整体版式
3. 图片压迫正文内容
4. 图片位置和卡片边缘不对齐
5. 某些页面空白过大
6. 有些图片只是贴在角落,像临时补上去的
比如有一页"游客痛点"中,右下角图片位置太孤立。
它不是页面视觉焦点,也没有和卡片形成结构关系。
这说明 PPT 美化不能只说:
插入图片
而要明确:
图片应该如何参与版式。
十、进一步调优:让 AI 像 PPT 设计师一样自查
我给 Claude Code 增加了一轮"版式自查"要求,让它不要重做整份 PPT,只在现有设计基础上优化:
1. 图片不要悬空
2. 图片不要压迫内容
3. 减少大面积空白
4. 统一图片裁切比例
5. 统一边距和对齐
6. 让每页有明确视觉重心
具体要求包括:
第 2 页:
右侧大图可以保留,但底部绿色总结条不能压住图片主体。
第 3 页:
不要保留右下角孤立小图。
可以改为底部横向图片带、右侧竖向图片栏,或淡化背景图。
第 5 页:
流程图是主视觉,图片只能做辅助,不能抢焦点。
优化后输出:
outputs/brand-ppt-test-redesign-v2.pptx
这一版更适合截图提交。
十一、Kimi API 在这里起什么作用?
我后来切换到了 Kimi API,主要不是为了"直接生成 PPT 文件",而是为了提升视觉判断和内容重设计。
Kimi 在这个流程中的作用更适合做:
1. 分析图片适合什么风格
2. 帮助判断文旅 PPT 应该如何排版
3. 给出视觉优化建议
4. 辅助重写页面标题和内容层级
而真正生成 .pptx 文件,还是交给:
Claude Code + python-pptx
这样分工更稳:
Kimi:视觉理解和设计建议
Claude Code:本地文件操作和 PPT 生成
python-pptx:可靠生成可编辑 PPT
不要把所有事情都交给一个模型。
十二、最终 PPT 页面设计
最终版本大致包含 6 页。
第 1 页:封面页
内容:
乌东村 AI 智能客服与推荐系统
OPC-08 项目汇报 / 品牌 PPT 生成测试
设计:
大图背景
深绿色遮罩
暖金色装饰线
标题突出
目标是第一眼就让人感觉这是文旅项目,而不是通用科技模板。
第 2 页:项目背景
内容:
乌东村文旅资源特点
AI 智能客服与推荐系统的建设必要性
设计:
左侧文字
右侧图片
底部简短总结
这一页要体现:
文旅资源 + 数字化服务需求
第 3 页:用户痛点
标题:
游客到底在困惑什么?
内容覆盖 5 类游客:
年轻游客
亲子家庭
康养游客
研学团队
中老年游客
每类游客写 2-3 条痛点,例如:
年轻游客:不知道哪里拍照出片,攻略信息碎片化
亲子家庭:担心路线太累,不确定孩子是否适合
康养游客:关心住宿环境、安静程度和停留时长
研学团队:需要课程设计、安全组织和文化价值
中老年游客:关心交通便利、路线强度和服务保障
这一页必须避免空白卡片。
第 4 页:AI 客服功能模块
核心功能:
常见问题问答
游客画像识别
个性化路线推荐
多轮对话引导
知识库管理
数据反馈闭环
设计上使用模块化卡片,同时加入对话框或客服界面示意感。
第 5 页:智能推荐流程
流程:
游客输入需求
↓
AI 识别游客画像
↓
匹配推荐规则
↓
输出路线方案
加入一个示例:
一家三口,周末 2 天,预算 800,不想太累
↓
推荐亲子轻松体验路线
这一页重点是流程感,而不是堆文字。
第 6 页:项目价值总结
总结 4 个价值:
提升游客服务效率
改善游客体验
促进文旅转化
支持智慧文旅升级
结尾句:
让游客更快找到适合自己的乌东之旅
设计上适合用大图背景或深绿色收尾页,形成结束感。
十三、如何判断 PPT 是否达标?
我最终用以下标准检查:
1. 是否能正常打开
2. 是否没有 [Repaired]
3. 是否至少 6 页
4. 是否全中文
5. 是否有图片
6. 是否每页有标题和正文
7. 是否看得出乌东文旅主题
8. 是否符合 brand_analysis.md 的色彩和风格
9. 是否没有大面积空白卡片
10. 是否有清晰视觉重心
如果老师只看截图,最适合截图的是:
封面页
用户痛点页
智能推荐流程页
项目价值总结页
这几页最能体现品牌风格和功能逻辑。
十四、关键提示词复盘
下面是我后来总结出的有效提示词方向。
1. 禁止继续修旧 XML 脚本
不要继续修 outputs/build_ppt.py。
不要再使用 zipfile + xml 手写 pptx。
请使用 python-pptx 重新生成 PPT。
2. 强制插入本地图片
请递归扫描"侗寨照片集"目录下所有 jpg、jpeg、png、webp 图片。
必须在 PPT 中实际插入图片,而不是只写"此处放图"。
图片可以裁切,但不要变形。
3. 强调美感和版式
不要只做规则排版。
请强化文旅宣传感和品牌感。
封面和结尾页优先使用大图视觉。
内容页采用"图片 + 信息卡片"组合。
避免机械平均分布。
不要出现大块空白卡片。
4. 图片排版自查
请逐页检查:
是否有图片遮挡文字
是否有图片孤立悬空
是否有过大空白
是否边距统一
是否每页视觉重心明确
是否所有图片都等比例裁切
这些提示词比单纯说"美化一下"有效得多。
十五、经验总结
这次 Skill 1 的实践给我几个很明确的经验。
1. AI 生成 PPT,先解决"可打开"
不要一开始就追求美观。
如果 PPT 文件损坏,后面一切都没意义。
所以第一步是:
使用可靠工具生成可编辑 PPT
而不是让模型手写复杂文件格式。
2. 文旅 PPT 必须有真实图片
没有图片,文旅项目很难有吸引力。
单靠色块和卡片,容易像企业通用模板。
所以素材目录非常重要:
侗寨照片集
项目 PPT
老师给的文旅资料
这些比模型凭空想象更可靠。
3. brand_analysis.md 很关键
如果没有品牌分析文件,AI 只会生成"看起来还行"的普通 PPT。
有了品牌规范后,才可以约束:
颜色
字体
图片风格
版式
语气
4. Kimi 和 Claude Code 要分工
比较稳的流程是:
Kimi:视觉理解、设计建议、内容重写
Claude Code:文件操作、插入图片、生成 PPT
python-pptx:保证 PPT 文件结构稳定
不要指望一个模型全包所有环节。
5. 自动生成不等于自动设计
AI 可以快速生成初稿,但设计感需要明确规则:
图片怎么裁
内容怎么分层
页面重心在哪里
卡片是否对齐
空白是否合理
如果不给这些要求,模型往往只会把图片和文字"摆上去"。
结语
Skill 1:brand-ppt 看起来只是一个 PPT 生成技能,但实际做下来,它覆盖了:
品牌分析
PPT 自动生成
图片素材调用
版式设计
文件格式兼容
视觉一致性检查
最终我得到的不是一份单独 PPT,而是一套可以复用的品牌 PPT 生成流程:
brand_analysis.md
+
skills/brand-ppt.md
+
本地图片素材
+
python-pptx 生成脚本
+
PPT 结果自查规则
这部分也是整个作业里最能体现"品牌一致性"的模块。
下一篇文章,我会继续复盘 Skill 4:如何准备乌东村 2025 游客测试数据,并用 Python 生成数据分析图表和运营洞察报告。