我放棄了 PowerPoint——不是因為懶，而是因為它已經落伍了
你有沒有想過，為什麼到了 2026 年，我們還在用 1987 年發明的軟體做簡報？每次打開 PowerPoint，看著那空白的投影片，我總覺得自己像個中世紀的抄寫員——明明有了印刷術，卻還在手抄經書。直到我看了 Peter Yang 的這支教學，我才發現：不是簡報這件事本身難，而是我們一直在用錯工具。
要點一：不是 AI 取代你，是你終於可以不用再做那些無聊的事
大多數人聽到「用 AI 做簡報」，第一個反應是：「內容會很爛吧？」老實說，我本來也是這麼想的。但 Peter Yang 展示的這個 Claude Code skill，顛覆了我的認知。
他並非要你讓 AI 憑空生出一個根本沒人看得懂的投影片，而是讓你把思考過程外包給 AI。你還是那個掌握方向的人，只是不再需要親手去排版、調字型、對齊圖表。這就像你開車去上班，方向盤在你手上，但車子自己會換檔——你省下的，是那些重複、機械、毫無創造性的動作。
「我過去花在 PowerPoint 上的時間，有 70% 是在調整版面，而不是在想內容。」
這句話出自 Peter 的口中，聽起來像個玩笑，但其實是所有職場人的心聲。你回想一下：你上一次做簡報，真正在「思考」的時間有多少？還是大部分時間都在跟那個該死的文字方塊搏鬥？
要點二：Claude Code 不是聊天機器人，是你的專案經理
很多人對 Claude 的想像還停留在「像 ChatGPT 那樣問一句答一句」。但 Peter 在影片中展示的，是一個完全不同的用法：他把整個簡報製作流程，變成一個可以被程式碼管理的專案。
他寫了一個自訂的 skill（技能），這個 skill 不是用來回答問題的，而是用來執行任務的。你可以把它想像成一個超級助理：你告訴它「我要做一份關於 AI 趨勢的簡報，對象是 C 層主管」，它就會自動幫你：
- 拆解出大綱
- 產出每一頁的標題與重點
- 設計視覺層級與配色建議
- 甚至直接輸出成 Markdown 格式，再轉成投影片
關鍵在於：你不是在跟它對話，而是在給它指令。 這就像你不再需要親自去工地搬磚頭，而是站在藍圖前面，指揮一個懂建築的機器人。
要點三：三個模板，解決 90% 的簡報需求
Peter 在影片中提供了三個可以直接套用的模板，分別對應最常見的簡報場景。我整理了一下，這三個模板的設計邏輯非常聰明：
- 提案型模板：適合向客戶或投資人簡報。重點在於「問題→解決方案→成果預估」的敘事結構，每一頁都強迫你回答一個關鍵問題。
- 內部報告型模板：適合團隊週報或專案進度更新。強調數據可視化與下一步行動，避免廢話。
- 教育訓練型模板：適合教學或知識分享。結構是「概念→案例→練習」，讓聽眾不只是聽，還能參與。
這三個模板的核心思維是：不要從空白頁開始。 你永遠可以從一個已經被驗證過的結構出發，再填入你的內容。這不是偷懶，這是高效。
要點四：速度的差距，不只是「快一點」而已
我必須誠實地說，當我第一次看到 Peter 示範整個流程時，我以為自己在看快轉。但沒有，那是即時錄製的。
從他輸入「請幫我製作一份關於 AI 在醫療領域應用的 10 頁簡報」這句話，到輸出完整的 Markdown 文件，只花了不到 90 秒。而且輸出的內容不是那種「AI 廢話」——它清楚地列出了每一頁的標題、子標題、關鍵數據點，甚至還建議了圖表類型。
你可能會想：「但內容還是要我自己改啊。」對，但你想想：以前你光是列出這 10 頁的大綱，可能就要花 30 分鐘。現在你只需要花 90 秒得到一個 80 分的草稿，再用 10 分鐘把它修成 95 分。總共 11.5 分鐘，對比原本的 2 小時。
這就是效率的指數級提升。
要點五：真正的門檻不是技術，是你對流程的理解
影片中最讓我驚訝的一點，是 Peter 反覆強調的一句話：
「這個 skill 最難的部分，不是寫程式碼，而是想清楚你『到底想要什麼』。」
很多人以為用了 AI 就能解決一切，但事實上，AI 只是把你的思考模糊性放大。如果你連自己要什麼都不知道，AI 只會產出更模糊的垃圾。
所以 Peter 的做法是先定義「一個好的簡報長什麼樣子」。他列出了幾個標準：
- 每頁只有一個核心訊息
- 標題必須是完整的句子（不是名詞片語）
- 圖表與文字的比例要平衡
- 最後一頁永遠是「下一步行動」
這些原則聽起來很基本，但你真的有每一份簡報都遵守嗎？如果沒有，那 AI 只是幫你更快地做出爛東西。
核心觀點與比較
為了讓你更清楚地看到這個方法的價值，我把傳統流程與 Claude Code 流程做了一個對比：
| 項目 | 傳統 PowerPoint 流程 | Claude Code Skill 流程 |
|---|---|---|
| 起點 | 空白投影片 | 結構化模板 |
| 思考時間 | 邊做邊想，容易分心 | 先想清楚再執行 |
| 排版調整 | 佔總時間 60-70% | 幾乎為零 |
| 內容品質 | 依賴個人經驗與靈感 | 有系統性的檢查清單 |
| 完成一份 10 頁簡報 | 約 2–3 小時 | 約 15–20 分鐘 |
| 重複使用性 | 每次從頭開始 | 可複製 skill 與模板 |
這不是一個「稍微好一點」的差距，而是不同維度的競爭。
總結：你該關注的不是 AI，而是你對「生產力」的定義
Peter Yang 的這支影片，表面上是在教人怎麼用 Claude Code 做簡報，但其實它觸及了一個更深層的問題：我們到底為什麼還在用 20 世紀的工具，來處理 21 世紀的工作？
如果你是一個科技愛好者，我建議你關注的不是 Claude 本身，而是這種「將思考流程化、將執行自動化」的思維方式。未來五年，能夠勝出的人，不是最會用 AI 的人，而是最懂得重新設計工作流程的人。
最後，我想留給你一個問題：如果你的工作可以被拆解成「思考」與「執行」兩個部分，你現在花在「執行」上的時間，有多少是真正必要的？剩下的那些，是不是該讓 Claude 來幫你做了？