AI 做 PPT 排行：喂一句话出废话，喂提纲出初稿

AI 做 PPT 排行：喂一句话出废话，喂提纲出初稿

01

Top 10：断层在第一和第二之间

▲ AI 演示稿项目星数 Top 10 · GitHub 搜索口径 2026-10-22

第一名是 presenton，1.1 万星。它的自我描述很直接：开源的 AI 演示稿生成器和 API，对标 Gamma、Canva、Beautiful AI 这一票。定位是完整产品，能直接接 API。

▲ 榜首 presenton：About 直接把替代对象写出来了——Gamma、Canva、Beautiful AI，Apache-2.0

第二名 3057 星，是另一个 Gamma 替代品。allweonedev/presentation-ai，TypeScript，开源版本同样主打替代 Gamma。两者加起来 1.4 万星，说明「替代 Gamma」这个需求本身是成立的。

第三名往下就进入长尾：有的要你自己接进去改。LearnPrompt/humanize-ppt 983 星，做的是用 AST 指挥大纲生成，让 AI 做的 PPT 更像人做的。

中间还夹着两份讲义：Justineo/working-with-ai 322 星，是一份 HTML 写的演示稿；NetsecExplained/Attacking-and-Defending-Generative-AI 74 星，是一份讲生成式 AI 攻防的参考笔记。

再往下是四条 agent 插件（ppt-agent-skill、generate-ai-presentations-skill、slide-design-skill、starrykit-plugin），星数都在两位到三位数之间；另有 llmlearning-x/aippt_PresentationGen 50 星，是一个用大模型生成 PPT 文件的 SpringBoot 网页应用。

来源：GitHub Search API，q="ai presentation" in:name,description，sort=stars，统计日 2026-10-22。口径说明：星数为统计日累计值。

02

单独说说那个 983 星的项目

▲ 同一批 Top 10 按用途分成的三组

humanize-ppt 的思路跟其他几个不在一个维度。前两名做的是「生成一份能看的 PPT」，它做的是「让 AI 生成的 PPT 更像人做的」——用 AST 层面的大纲指挥来控制结构。

983 星就能排第三，为什么？「AI 做的 PPT 一眼假」这个问题，真的被大量用户遇到了。

长尾里有四条带 SKILL 或 plugin 后缀。ppt-agent-skill、generate-ai-presentations-skill、slide-design-skill、starrykit-plugin 都在 28 到 163 星之间，且都是 agent skill（插件）形态，其中三个直接写明是给 Codex / Claude Code / Cursor 用的。

下面这几条 npx 命令要 Node.js 22.20 以上（上游 CLI 的 README 是这么写的），手上没装 Node 的先装。slide-design-skill 的 README 里就直接写了安装命令：npx skills add SlideSpeak/slide-design-skill。

剩下三条插件照同一个句式装：npx skills add Akxan/ppt-agent-skill、npx skills add hsuliang/generate-ai-presentations-skill、npx skills add StarryKit/starrykit-plugin（这三个仓库的 README 里没有写安装命令，这条按 skills CLI 官方的 owner/repo 通用写法给出）。

一个仓库里有好几条 skill 时，命令后面再加 --skill 和技能名，只装你要的那一条。

这是 2026 年下半年的新形态：工具不再独立存在，而是变成 agent 的一个动作！

三组怎么用。上面这张把这十个仓库按「能直接交付 / 需二次调教 / agent 插件」分成三组：能直接交付的 presenton 加 presentation-ai 合计 1.4 万星，需二次调教那组 4 条（含 2 份讲义参考）合计 1429 星，agent 插件那四条合计 364 星。三组合计 1.6 万星，和上面那张榜那十个仓库的总和一致。

所以这份榜单的实际用法是反着看。如果你要的是「一个能交付的 PPT 生成服务」，看 presenton；如果你要的是「让现有 AI 写 PPT 写得像样」，看 humanize-ppt 和那四条 SKILL / plugin；如果你要的是「在自己的 agent 里加个出片能力」，直接看那四条插件。

来源：GitHub Search API 同一批快照（2026-10-22）；项目定位描述取自各仓库公开 README 摘要。

03

AI 做 PPT 现在到什么程度了

现在到什么程度了？能用，但用的位置很特定，关键在输入不在工具。当前开源方案的稳定场景：把一份结构清楚的文档或大纲，变成一份版式整齐、风格统一的初稿。

它做得最好的事情是「不再丑」，不是「不用改」。

提纲是米，工具是锅——米不好，锅再好也煮不出饭。喂给它一个完整的提纲和要点，它出的是像样的初稿；喂给它一句「帮我做份 PPT」，它出的是废话。

完整提纲长什么样？照这五行填就够了。这正是「喂一份完整提纲，出的是能用的初稿」里那份提纲的最小样子：
背景：这份演示要解决什么问题；
受众：讲给谁听；
要点：三个——最想让他们记住的三件事，一行一条；
页数：预计多少页；
风格：正式汇报还是轻松分享。

怎么自己把榜首那个跑起来。要拿源码就 git clone https://github.com/presenton/presenton。它有现成镜像，一条命令起来：

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

起来之后开 http://localhost:5001。

如果你用 Windows

在 PowerShell 里跑，挂载路径换成本地写法，整条命令是：

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "${PWD}\app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

最后留个练习。拿你上一份旧 PPT，按上面五行把提纲写出来，让它重排一版。

来源：本段为使用建议，依据各仓库公开 README 的功能描述与工作流说明；未实测生成质量。

作者：六六爸比。

总结：提纲是米，工具是锅。米不好，锅再好也煮不出饭。下期见。