最強的免費 AI 簡報工具：PPT Master 從文件、圖片到原生可編輯 PowerPoint 完整實測

作者：亞瑟 8月 15, 2026

這兩年，我試過的 AI 簡報工具真的不少。

2025 年，我整理過一篇 AI 簡報工具彙整與實測，後來又製作了 Prompt2Slide 這個 ChatGPT 簡報製作小工具。到了 2026 年，我再陸續試過 frontend-slides，以及可以直接在 PowerPoint 裡工作的 ChatGPT for PowerPoint 等。

工具越試越多，我在意的也跟著改變。最早只要 AI 能把大綱寫出來，我就覺得很方便；接著開始期待它自動排版、配圖，最好連整份簡報都能一次完成。現在的圖像模型確實很厲害，幾分鐘就能做出風格一致、看起來很像設計師作品的投影片畫面。

但一拿去做正式工作，問題就來了。

最常見的情況，是 AI 交給你一張「看起來像簡報」的圖片，或是把多張圖片包成 PDF。畫面漂亮歸漂亮，文字打錯一個字、流程箭頭想換方向、數字要更新、主管要求 Logo 往右移一點，馬上就麻煩了。你可能得用遮罩蓋住、局部抹除、重新生圖，或再找一套圖片轉 PPT 的工具處理。轉換後還可能遇到 OCR 錯字、字型跑掉、物件拆錯、排版位移。時間、算力和訂閱費，一層一層往上加。

另一種做法，是請通用型 AI 先寫內容，再由自己分批貼進 PowerPoint。這當然可以，而且內容控制通常更精準，只是最後的搬運、排版、配圖、圖表、講者備註和動畫，還是得一項一項補。說實在，AI 已經幫忙一半，剩下那一半往往才最花時間。有時候忙了半天反覆修改，到頭來會意識到還不如直接自己做來的更有效率。

這次測到的 PPT Master，剛好直接命中很多人最在意的痛點。它可以讀各類文件、網頁、圖片和既有 PowerPoint，最後交出真正的 .pptx；裡面的文字、形狀、表格、圖表、備註、動畫，很多都能繼續在 PowerPoint 裡修改。經過三個不同難度類型的案例後，我可以直接講結論：以我目前實際用過的免費 AI 簡報工具來說，PPT Master 是最強的一款，沒有之一。

這裡說的「最強」，範圍是我自己實際用過的免費工具，並非全市場排名。它也不是零設定、按一下就完成的線上服務。安裝和操作門檻比一般網站高，但如果你在意最後交付的是一份能直接修改、能反覆使用、能帶有旁白語音自動播放的 PowerPoint，這套工具很值得花時間了解。

AI 生成簡報目前有哪些做法？先看最後拿到什麼

現在掛著「AI 生成簡報」名稱的工具很多，但最後交付的東西差異很大。先把常見做法放在一起看，會比較容易理解 PPT Master 解決了什麼問題。

1. 線上 AI 簡報平台

這類工具通常最容易上手。輸入主題、貼上文字，選一個模板，很快就能得到可以在線上播放或分享的簡報。優點是速度快、模板多，協作和分享也方便。

限制通常出現在匯出和後續修改。有些功能受訂閱方案或點數限制，例如免費只能匯出圖像 PDF；有些簡報在線上看起來正常，匯出成 PowerPoint 後，字型、間距或版面不一定完全一樣。若團隊最後還是以 .pptx 當正式交付格式，就要預留整理時間。

2. PowerPoint 內建或外掛式 AI

AI 直接待在 PowerPoint 裡，好處很明顯：不用切換平台，生成後可以馬上接著改。對已經習慣 Office 工作流程的人來說，學習成本也比較低。

它的能力會受到帳號、訂閱、外掛權限與產品設計影響。有些工具擅長摘要與改寫，有些能做版面建議，但面對較複雜的資訊設計、原生資料圖表或跨頁一致性時，成果仍可能受既有版型限制。

目前實測比較好用的包括 ChatGPT in PowerPoint、Claude in PowerPoint、Microsoft 365 Copilot in PowerPoint 等。

3. 通用型 AI 先寫內容，再手動貼入簡報

這是最自由，也最容易開始的方法。你可以和 ChatGPT、Gemini 或其他模型逐段討論受眾、論點和講稿，再把結果貼回 PowerPoint。

內容面很好控制，代價是人工搬運。頁數一多，就會開始重複處理標題、段落、字級、圖片、來源和版面。若每一頁都要重新下指令，前後風格也比較容易不一致。

這種方式在操作和費用上都是門檻最低，但相對來說是手工來回時間成本最高的方式。

4. 圖像模型直接生成投影片畫面

近一兩年最讓人驚豔的，大概就是這一類。透過 ChatGPT 內建圖像生成、Gemini 的 Nano Banana 等工具，可以很快做出有完整視覺風格的投影片。封面、資訊圖表、科技感流程圖，單看畫面常常非常吸睛。

它的特性也就是缺點：多數時候拿到的是點陣圖片。講白話就是整頁已經被壓成一張圖，不再是可以分別點選的文字框、箭頭和圖表。局部修改只能靠遮罩、抹除、修圖或重新生成。生成圖片本身也需要等待，還可能消耗訂閱額度、Token 或圖像 API 用量。

5. 程式或 AI agent 自動產生簡報

這類方法可以把文件解析、資料處理、排版和匯出串成一條自動化流程，最後也有機會直接產生 PPTX。不過「有 PPTX」不代表版面一定好看。依我過去的測試，有些輸出比較像把文字塞進固定版型；字型、換行、物件位置和整體設計感，還是需要再整理。周遭曾有朋友自己嘗試想建立 skill 來讓 AI agent 生成簡報，但過程也遇到很多瓶頸，事情並沒有想像這麼單純。（黃小琥：沒那麼簡單.....）

所以現在看滿坑滿谷的 AI 簡報工具，我們不能單純討論「它能不能幫我做投影片」，而應該直接評估「最後交給我的到底是圖片、PDF、線上頁面，還是一份可以在本地繼續無縫編修的 PowerPoint」。這個差別，才是後面所有測試的起點。

PPT Master 到底做了什麼？從資料到 PowerPoint 的完整流程

PPT Master 是一個免費、開源的 AI agent skill，採 MIT License。官方網站在這裡，程式碼和完整文件放在 GitHub 專案。本次測試使用的是 2026 年 8 月 14 日的 main commit，skill 版本為 4.7.0。

第一次看到 skill 這個詞，可以把它理解成「交給 AI agent 的完整工作手冊」。裡面不只放提示詞，還包括處理來源、建立專案、檢查 SVG、匯出 PowerPoint、加入動畫和旁白的程式。AI agent 讀完規則後，按照指定順序完成工作。

它接受的來源相當廣，官方列出的類型包括 PDF、DOCX、PPTX、EPUB、HTML、LaTeX、RST、網址、Markdown 和純文字，也可以只給一個主題，讓 agent 先研究再整理。

大致流程是：讀取來源、整理論點、規劃頁面、畫出每一頁的 SVG、轉成 PowerPoint，最後檢查檔案結構與內容。

SVG 是可縮放向量圖。放在這裡，可以把它想成「保留每個投影片元素的繪圖稿」。文字、線條、方塊和位置都各自存在，並非把整頁壓成一張截圖。接著，PPT Master 再把這份繪圖稿轉成 DrawingML。DrawingML 是 PowerPoint 自己看得懂的原生圖形格式，轉完後就能在 PowerPoint 裡分別選取與修改。

這套流程和一般圖片型簡報最大的差異，會在你想改內容時立刻感受到。圖片型簡報看起來像一頁投影片；PPT Master 的目標，是交出還能往下工作的 PowerPoint。

當然，它不是完全無人值守。正式的 Default 模式會先確認受眾、結論、敘事方式和視覺方向，再進入製作。這些確認關卡乍看會多花幾分鐘，實際上是在前面先把方向講清楚，避免十幾頁做完後才全部重來。

然而因為有 default 模式，比起 quick 模式，雖然多了人工確認的步驟，但也正因如此，產出的內容更客製化，更符合使用者的需求。相較於市面上一大堆號稱只要一個指令就能無腦產生，一看就知道是 AI 產出且每個人都一樣的浮濫簡報，這個多一步確認的模式正是 PPT Master 大幅勝出的原因。

要做好簡報，就需要與眾不同。

我認為它強的地方：不只文字能改，連資料與播放流程都能留下來

「原生可編輯」這幾個字很容易被講得太籠統。實際測試後，我覺得可以從以下功能來看。

文字、形狀、線條和連接器

投影片上的標題、內文、色塊、圓形、線條、箭頭和向量圖示，可以是 PowerPoint 物件。你能改字、換顏色、移動位置、調整大小，也能在選取窗格管理物件。

這裡要提醒一個小細節：可編輯箭頭不一定等於具備完整「連接器」語意。有些箭頭可以移動和改樣式，但拖動流程節點時，端點未必會自動吸附與重排。能不能編輯，和能不能智慧連動，是兩件事。

原生表格和資料型圖表

PPT Master 可以產生原生表格，也能建立帶有資料工作簿的 PowerPoint Chart。後者可以在 PowerPoint 裡按「編輯資料」，看到內嵌的數據來源。對需要更新數字、改圖例或重新上色的人來說，這比把圖表貼成圖片實用很多。

若追求完全一致的視覺，有時也會選擇把圖表拆成可編輯形狀。兩條路各有取捨：資料型 Chart 方便更新數據；形狀型圖表比較容易精準控制畫面。下 Prompt 時可以直接指定自己要哪一種。

許多圖片型 AI 簡報，或只用形狀拼出圖表的工具，並不會在檔案裡保留可連動修改的資料。PPT Master 可選擇輸出帶有內嵌工作簿的 PowerPoint Chart，這也是我這次特別想驗證的地方。

Master／Layout

Master 和 Layout 是整份簡報共用的母片與頁面骨架。它們負責主題、Logo、共同區域和不同頁型。PPT Master 不只會把 Logo 重複貼在每一頁，也能透過模板工作區保留真正的 Master／Layout 結構。

這項能力對企業模板或固定品牌簡報特別有用。往後要新增頁面，不必每次從零猜配色和版型。

Speaker notes、TTS、動畫和自動換頁

Speaker notes 就是 PowerPoint 的講者備註。PPT Master 可以先自動生成逐頁講稿，再用 TTS，也就是文字轉語音，把備註念成旁白。本次測試使用 Edge TTS 產生繁體中文語音，並根據旁白長度安排自動換頁與物件動畫。

它連播放流程也一起處理。你可以拿到一般版，也可以拿到包含旁白、轉場、動畫和時間軸的 narrated PPTX。需要分享時，還能交給桌面版 PowerPoint 匯出成 MP4，當然這一步也可以完全交給 AI agent 處理。

圖片還原成可編輯 PPTX

Image to PPTX 是我最想測的功能之一。它會參考一張完成的投影片圖片，重新建立文字、節點、線條和裝飾。官方目前明確把這條路徑標示為 Codex 支援；其他 agent host 不保證可以使用。

這項功能的規則很嚴格：不能把原圖整張放進去當底，再疊幾個文字框交差。文字要重建成原生文字，能拆開的圖形也要盡量拆成個別物件。第二個實測就是專門檢查這件事。

對比於市面上 AI 生成簡報工具，大多漂亮的圖文都是整個區塊的圖片，難以在細節上自由手動修改。

目前仍有邊界

依官方文件，SmartArt、部分 Office 特殊效果、OLE、內嵌影片和巨集等內容，還不在完整生成範圍。瀏覽器中的 live preview 可以修改文字、顏色、字型、大小與位置，但它並不是一套完整的 PowerPoint 編輯器。

動畫的部分會以 Microsoft PowerPoint 作為主要驗收環境。Keynote、WPS 或 LibreOffice 可能重新解讀，甚至省略部分效果。因此下面三個實測案例最後我都是用桌面版 PowerPoint 開啟播放，確認可以順暢播放。

先看最簡單的安裝：一般 Windows 使用者照官方流程做就好

這個工具在 Windows、MacOS、Linux 環境都可以使用，我的實際部署就是同時串了 Windows Codex 和 WSL OpenClaw，架構比較進階，一般讀者不用一開始就照抄。若想先試用，可依照例如官方 Windows 安裝說明完成下面幾步即可。

第一步：安裝 Python 3.10 以上版本

安裝 Windows 版 Python 時，記得勾選 Add python.exe to PATH。完成後開啟 PowerShell，輸入：

python --version

只要版本是 Python 3.10 以上，就符合官方需求。

第二步：下載 PPT Master

不熟悉 Git 的讀者，可以到 GitHub 點選 Code → Download ZIP，解壓縮到固定資料夾。

如果電腦已經安裝 Git，也可以在 PowerShell 命令列輸入：

git clone https://github.com/hugohe3/ppt-master.git
cd ppt-master

ZIP 適合快速測試；Git clone 比較方便日後查看版本和更新差異。

第三步：安裝必要套件

在 PPT Master 資料夾執行：

python -m pip install -r requirements.txt

完成後用以下指令檢查兩個核心模組：

python -c "import pptx; import fitz; print('All core dependencies OK')"

看到 All core dependencies OK，代表 PowerPoint 與 PDF 處理套件都能載入。

我建議多做一步：建立 venv

venv 是 Python 的獨立虛擬環境。講白話就是替 PPT Master 準備一個專用小房間，避免它需要的套件和電腦上其他 Python 工具互相打架。

這不是官方最低門檻，但很值得做。在專案資料夾的 PowerShell 命令列輸入：

py -3.10 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
.\.venv\Scripts\python.exe -c "import pptx; import fitz; print('All core dependencies OK')"

你不用先學會如何「啟用」虛擬環境。直接指定 .venv\Scripts\python.exe 來執行，反而比較不容易叫錯 Python。

第四步：交給支援 skill 的 AI agent

用支援 agent workflow 的 AI 工具開啟 ppt-master 專案資料夾，先做一份三頁的最小測試：

使用 PPT Master 的 Quick 模式製作 3 頁 16:9 測試簡報：封面、內容、結尾。主題是「Hello World」。文字與基本圖形要能在 PowerPoint 個別編輯，不需要旁白、動畫或網路研究。

第一次不要急著做二十頁報告。先確認環境、匯出和 PowerPoint 開啟都正常，再增加模板、圖表、旁白和動畫，比較不會卡在一堆問題中間。

我的進階部署：同一份 skill，同時給 Windows Codex 與 WSL OpenClaw 用

下面是我的實際環境。只想先試用的讀者可以直接跳過。

我把官方專案 clone 到 Windows 的個人專案資料夾，以下以 <PPT_MASTER_ROOT> 代稱；一般讀者也可以自行放在例如 C:\Tools\ppt-master 的位置。

Windows 端由 Codex 使用，WSL 端則提供給 OpenClaw。兩邊共用同一份上游 skill，但 Python 環境分開：Windows 使用 Python 3.10.6 的 .venv-win，WSL 使用 Python 3.12.3 的獨立 venv。兩套環境都通過 pip check，核心的 pptx 和 fitz 模組也有實際載入驗證。

為什麼不共用一套 Python？因為 Windows 和 WSL 本質上是不同環境，執行檔、套件路徑和原生依賴都不同。硬把同一個 venv 兩邊共用，短期看起來省事，後面通常更難維護。

Codex 使用 Windows junction，OpenClaw 使用 Linux symlink。這兩個名詞先不用背，把它們想成「讓兩個 agent 都能找到同一個 skill 資料夾的入口」就好。

我另外放了一層很薄的本機入口，工作只有兩件事：判斷現在是 Windows 還是 WSL，然後選對 Python。正式的製作規則仍回到官方 SKILL.md，沒有直接修改上游內容。這樣日後更新比較容易檢查，也不會把自己的路徑設定混進 Git 追蹤。

實際驗證結果是，Windows Codex 可以用 $ppt-master 呼叫；OpenClaw 顯示 ppt-master ✓ Ready，也能以 skill command 進入流程。

進階補充：幾個常見名詞

OOXML：PPTX 裡實際存放投影片、備註、動畫和檔案關聯的內部結構。
postflight：簡報匯出後，再檢查頁數、ZIP 封裝和關聯是否完整。
junction／symlink：Windows 和 Linux 常用的資料夾連結方式。

實際怎麼下指令：Default、Quick 與專案資料夾

PPT Master 的 Generate 路徑有 Default 和 Quick 兩種主要做法。

Default 適合正式簡報。Agent 會先整理受眾、核心結論、頁面結構和視覺方向，經過確認後再往下做。第一次測試和醫學論文案例都採用這種分階段流程。

Quick 適合規格很清楚、頁數少，或只想快速看一個最小成果。它會略過獨立的策略文件與確認頁，由 agent 直接決定沒有指定的細節。Quick 不是降低品質標準，只是減少來回確認。

每個專案通常放在 projects/<專案名稱>/，裡面會看到：

sources/：來源文件或網址轉出的內容。
svg_output/：每頁投影片的 SVG 繪圖稿。
images/：使用到的圖片與來源頁面。
audio/：旁白和字幕相關檔案。
validation/：檢查結果。
exports/：最後的 PPTX、MP4 與交付清單。

製作過程可以開啟 localhost live preview，在瀏覽器預覽 SVG，調整文字、顏色、字型、大小和位置。連接埠會從 5050 起尋找可用位置，所以不要認定網址永遠是 localhost:5050；真正的網址會記錄在專案的 live_preview/lock.json。

來源文件如果放在 repo 外，預設會複製進專案，避免意外修改原檔。若來源本來就在 projects/ 中，又想保留原位，匯入時要明確使用 --copy。另外，凡是涉及研究或數據的簡報，我都會在 Prompt 裡加上「不得自行發明功能、數據或實測結果；資訊不足時清楚標示」。

實測一：8 頁原生物件、資料、旁白與自動動畫

第一個案例先拿 PPT Master 自己當主題。這樣做有一個好處：功能資料可以直接回查官方網站、GitHub README 和文件，也方便確認 AI 有沒有自行加料。

完整 Prompt 如下：

使用 `$ppt-master`，以 PPT Master 官方網站、GitHub README 與官方文件為主要來源，製作 8 頁繁體中文 16:9 簡報，受眾是想評估開源 AI 簡報工具的台灣知識工作者。採結論先行架構，至少包含一頁 PowerPoint 原生可編輯比較表、一頁由原生形狀與連接器組成的工作流程、一頁資料可回查的 PowerPoint 原生圖表。加入逐頁來源註記、繁體中文 speaker notes、淡入轉場與群組式 on-click 動畫。不得自行發明功能、數據或實測結果；資訊不足時清楚標示。輸出後附一份「哪些物件可編輯、哪些是圖片」的逐頁清單。

確認第一階段後，我又追加：

希望也加入繁體中文 speaker notes、Edge TTS 旁白、與旁白同步的自動換頁及非點擊式物件動畫，其餘 OK，可往下進行。

最初 Prompt 寫的是 on-click 動畫，也就是按滑鼠才播放。加入旁白後，我把它改成非點擊式動畫和自動換頁，不然語音已經往下念，畫面卻還在等人按滑鼠，整體就不合理了。

從下指令到完成品約 25 分鐘。這段時間包括兩個規劃確認階段、八頁內容、原生表格與圖表、speaker notes、Edge TTS、動畫、自動換頁和檔案檢查。

最後交付一般版和旁白版各一份。程式檢查結果如下：

8 頁投影片、8 份繁體中文 speaker notes。
每頁有 Fade 淡入轉場與動畫時間軸。
1 個 PowerPoint 原生 Table。
1 個 PowerPoint 原生 Chart，並有內嵌 XLSX 資料工作簿。
一般版沒有內容圖片。
旁白版包含 8 個 MP3 音訊物件。
SRT 最後時間約 6 分 46.6 秒。

做完後，我有在桌面版 PowerPoint 實際打開播放，旁白、自動換頁與動畫都能正常播放。所以這個案例同時有程式檢查和人工播放驗收。

我最有感的是原生圖表和表格。它們不是截圖，可以直接在 PowerPoint 裡改文字、樣式或資料。逐頁交付清單也會標明哪些是文字、形狀、表格、圖表或圖片，後續修改時不用自己猜。

實測二：三張圖片能不能真的拆回可編輯物件？

第二個案例刻意走一條比較刁鑽的路：先用圖像模型做三張漂亮的投影片，再要求 PPT Master 把它們重建成可編輯 PowerPoint。

完整 Prompt：

先用 ImageGen 製作三張一致視覺系統的 16:9 科技編輯風投影片示意圖：封面、AI agent 工作流程、結論。再使用 `$ppt-master` 的 Image to PPTX 路徑，依原圖構圖重建成三頁可編輯 PPTX。文字必須是原生文字框；流程節點、箭頭、標籤與背景裝飾應盡量拆成獨立物件；不得用整頁圖片當底圖再疊少量文字。輸出後提供物件可編輯性與無障礙人工檢查清單。

本次三張來源圖是用 Codex 內建 ImageGen 產生，登入和授權走 Codex OAuth，沒有另外填入圖片模型 API key。也就是說，我原本訂閱使用的 Codex 先完成生圖，再把 PNG 交給 PPT Master 重建。

如果使用的 agent 沒有內建生圖，也可以走 PPT Master 的 API 路線。依官方設定方式指定 IMAGE_BACKEND，再提供模型供應商對應的 API key，例如 OPENAI_API_KEY 或 GEMINI_API_KEY，image_gen.py 就能依照圖片清單產生素材。這條路是否收費、資料送到哪裡，取決於選用的供應商和帳號方案。

這個案例從下指令到完成約 14 分鐘。輸出的三頁 PPTX 經過封裝檢查後，裡面是 0 個 media、0 個 p:pic。換句話說，原本的三張 PNG 沒有被偷偷包進簡報當整頁底圖。

所有可見文字都存在 PowerPoint 的文字節點，畫面由文字框、線條、圓形、多邊形、自由形狀和群組重新組成。最複雜的第二頁共有 57 個 shape、14 個群組。流程節點、箭頭、標籤、格線和背景裝飾都能分開選取。

還原不會百分之百等同原圖。發光、細微漸層、字距與部分裝飾是近似重建；四條箭頭雖然是可編輯線條，但沒有宣稱拖動節點後一定會自動吸附。這些限制反而很重要，因為可編輯不代表所有 PowerPoint 智慧行為都已完整重建。

我也有實際打開播放這份簡報，檔案正常。這次人工確認的範圍是開啟與播放。我尚未逐一完成每個物件的改字、移動、群組拆解和無障礙檢查，所以文章不會把它寫成所有編輯性都已人工驗收。

即使保留這個界線，0 張內嵌圖片、所有畫面都由 PowerPoint 物件組成，已經能清楚看出 Image to PPTX 和一般「把圖片放進 PPT」的差異。

實測三：把舊模板和醫學論文變成 12 頁會議摘要

第三個案例最接近我實際工作中可能遇到的任務。我提供一份 gray.pptx 當參考模板，再給一篇醫學論文 PDF，請 PPT Master 做成適合醫學會議的研究重點摘要。

可分享版 Prompt 如下：

使用 `$ppt-master` 的 Create Template 路徑，從我提供的 PPTX「<gray.pptx 路徑>」做為參考模板，保留其配色、字體、Logo、版型與原生 Master／Layout 結構，但不要修改來源檔。以我提供的文獻「<論文 PDF 路徑>」製作新簡報，頁數請依內容合理預估；加入繁體中文 speaker notes、Edge TTS 旁白、與旁白同步的自動換頁及非點擊式物件動畫，最後輸出一般版與 narrated PPTX。所有事實只可來自提供來源。主要內容至少包含原文摘要提到的部分，以及論文中的 Table／Figure 與相關對應描述，適合做為醫學會議研究重點摘要簡報。這次模板只供單次測試，不登錄成全域模板。與論文無關的模板內容可以刪除；PDF 是主要來源，論文網頁只作備案。

第一階段先提出兩種視覺方向，我選擇方案 B「圖表主導臨床解析」：圖形更大、文字更少，接近國際醫學會議的研究摘要簡報。初步規劃原本有 18 頁，我認為太長，於是再把範圍收斂成摘要提到的內容、Table／Figure 和對應描述，最後做成 12 頁。

從下指令到完成約 30 分鐘。這個時間包含模板判斷、視覺方案選擇、18 頁縮成 12 頁、內容重新安排、旁白和動畫。若一開始就把頁數和範圍講清楚，核心生成時間會更接近官方所說的區間。

程式檢查結果：

12 頁投影片。
1 個 PowerPoint Master、7 個 Layout。
12 份繁體中文 speaker notes。
2 個 PowerPoint 原生表格。
6 張論文 Figure 使用 PDF 原圖裁切，沒有重畫數據。
旁白版包含 12 段 Edge TTS MP3。
12 頁均設定自動換頁。
44 組依照字幕語意安排的動畫，沒有使用位置推測 fallback。
PowerPoint 時間軸約 611.5 秒。

論文 Figure 保留原圖，是為了避免重繪時改變數據；Figure 旁邊的資料卡、註解和解讀文字仍是可編輯物件。由於我沒有提供的 Supplementary Figures 1–2 和 Supplementary Tables 1–3，AI 也沒有自行虛構填補。

來源的 gray.pptx 和 PDF 都沒有修改。這一點對模板和文獻工作很重要，因為測試不能以破壞原始檔案為代價。

我有用 PowerPoint 打開並播放一般版與旁白版，兩份都能正常播放。不過播放正常不等於醫療專業同儕審查，也不代表每一段文字都完成逐字人工校對。醫學內容最後仍應由具備相關專業的人負責確認。

而因為醫學論文是我自己的專業領域，我實際確認過原始論文內容，簡報內的數據、描述、甚至 reference 都完全正確，並不會有很多人以為 AI 生成簡報的幻覺行為，因為它完全是根據你餵入的資料來生成。

到底要等多久？這三次分別是 25、14、30 分鐘

官方 FAQ 提到，使用速度較快的模型時，一份典型的 10～15 頁簡報大約需要 10～20 分鐘。這個數字比較接近規格確定後的生成與輸出時間，不應直接套用到所有任務。

本次三個案例的時間如下：

測試	從下指令到完成品	主要工作
原生物件、資料與旁白	約 25 分鐘	8 頁、兩階段確認、原生 Chart／Table、notes、TTS、動畫與自動換頁
圖片還原成 PPTX	約 14 分鐘	3 張 ImageGen 頁面、圖層拆解、原生物件重建與套件驗證
單次模板＋醫學論文	約 30 分鐘	模板處理、論文 Figure／Table、18→12 頁調整、TTS 與 44 組動畫

這三個時間是我依對話記錄分段加總的結果，沒有再用檔案時間戳推算更長的工時。25 分鐘和 30 分鐘的案例，都包含我看規劃、選方案、調整頁數與確認內容的時間，不是按下按鈕後只能坐著等。

實際需要多久，會受到頁數、來源厚度、圖表數量、旁白長度、模板複雜度，以及人工來回修改次數影響。規格已經確定時，核心生成與輸出大致接近官方所說的 10～20 分鐘；要做完整的審稿、修改、旁白和播放驗收，整個專案自然會再多一些時間。

旁白、動畫與自動換頁實際效果

下面這段 Demo 使用第一個實測案例的旁白版 PowerPoint，直接透過 Windows 桌面版 PowerPoint 匯出。影片共有 8 頁，實際長度約 6 分 49 秒，解析度為 Full HD 1920×1080、約 30 fps，包含繁體中文旁白、自動換頁和非點擊式物件動畫。

如果想直接參考可編輯物件，也可以下載一般版或旁白版 PowerPoint 示範檔案：

使用成本、隱私與中間檔清理

skill 免費，不代表整條流程完全沒有成本

PPT Master 本身免費、開源，採 MIT License，也不需要再付一層簡報平台訂閱費。

真正的成本取決於使用哪一個 AI agent 和模型。如果原本就在訂閱 Codex、ChatGPT 或其他雲端模型服務，主要是使用既有訂閱或 API 額度。本次圖片生成走 Codex OAuth，沒有另填圖片 API key；若改用 IMAGE_BACKEND 搭配圖像模型 API，就要依供應商計價。

若使用相容的純本地模型，通常不會新增雲端模型 API 費，但仍有硬體、電力和等待時間等成本。模型對長上下文、SVG 排版和複雜指令的理解能力，也會影響最後品質。

哪些資料可能送到外部？

來源轉換和 PPTX 組裝主要在本機完成，但整個工作流程不一定完全離線。雲端模型需要接收 Prompt 和必要內容；網路研究會連到外部網站；Codex ImageGen 或圖片 API 會把生圖提示送到模型服務；Edge TTS 也可能把講者備註文字送到語音服務。

如果處理機密文件、病人資料、未公開研究或商業資料，應先去識別化，再確認所用模型、圖片與語音服務的資料政策。不要只看到「本機產生 PPTX」，就推論整個專案都沒有外部傳輸。

中間檔怎麼清？

每次產製的來源副本、SVG、圖片、音訊、檢查報告和輸出，通常都放在 projects/ 下對應的專案資料夾。

專案完成後，如果不再需要中間檔，可以直接刪除整個對應專案資料夾。刪除前記得先把要保留的 PPTX、MP4、SRT 和交付清單複製到專案外。這個動作只會刪掉該次專案，不會解除安裝 PPT Master，也不會影響其他專案。

誰適合用？誰用線上工具反而比較省事？

如果你在意 PowerPoint 原生可編輯性，手上又常有 PDF、論文、網頁、Markdown、舊 PPTX 或公司模板需要整理，PPT Master 很有吸引力。需要原生表格、資料型圖表、speaker notes、旁白、動畫和自動換頁的人，也能從同一條流程完成，不必一直換工具。

它特別適合願意和 AI agent 分階段合作的人。你先確認受眾、結論和視覺方向，讓 agent 製作，再用 PowerPoint 做最後驗收。這樣的使用方式，比期待 AI 一次猜中所有需求可靠得多。

反過來說，如果你只想打開瀏覽器，幾秒內得到一個分享連結，完全不想安裝 Python，也不需要把檔案交給別人修改，線上 AI 簡報平台可能更省事。需要多人即時共同編輯時，雲端平台也有明顯優勢。

當然，使用 PPT Master 也有代價。安裝與工作流程比 SaaS 複雜，輸出速度會受到任務和模型影響，最後仍要人工檢查內容、版面與播放效果。它解掉了我過去最常遇到的問題：AI 終於交給我一份能改、能重用、能加資料、能播放的 PowerPoint，不再只有一張漂亮圖片。

這就是我把它評為目前用過最強免費 AI 簡報工具的原因。只追求快速出一張好看的畫面，市面上選擇很多；如果最後還要正式交付、修改、更新數據，甚至加上旁白和動畫，PPT Master 值得你花時間好好探索。

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