中國新創 Moonshot AI 旗下對話式助手 Kimi，近期在社群平台 X（原 Twitter）上因一則「顧問式簡報」示範再次引發關注。
Moonshot AI 員工 Crystal 分享，自己只給 Kimi 一段文字說明，要求分析「GenAI 影片模型市場」，聚焦 Seedance 2.0、Sora、Kling、Veo、Luma 等領先者，Kimi 便自動完成一份高資訊密度、視覺風格接近麥肯錫（McKinsey）與波士頓顧問（BCG）的專業簡報。
據分享，這份成果不只是漂亮封面，而是包含多張圖表、框架與條列要點的完整分析檔案，顯示生成式 AI 工具正從單純寫作輔助，進一步走向能理解需求、拆解任務、規劃架構並統包排版的「代理式知識工作者」。
文字提示就能產出「麥肯錫風」市場分析簡報
根據 Crystal 在 X 上的說明，她給 Kimi 的提示，核心是「對 GenAI 影片模型市場進行全面分析」。更關鍵的是，提示中特別要求比較各家在核心架構、時間一致性（temporal consistency）與指令遵從度（prompt adherence）等技術指標，試圖從技術實作與實際輸出品質中，找出當前產業標竿。
這次示範的另一個重點，是顯示 Kimi 已不只是一個「幫你寫結論」的聊天機器人，而是具備初步專案規劃能力的工具。Crystal 的提示中雖然清楚列出比較對象與指標，但並未逐一指定章節標題或頁數配置，Kimi 仍能自行推演出完整的分析架構。
從圖表到字型都能客製
更受使用者關注的，其實是 Kimi 在簡報「外觀」層面的處理深度。Crystal 的提示對簡報版面有非常具體的規格：要求整體風格「科技極簡但資訊量豐富」，標題採用襯線字體（如 Times New Roman）營造財經報告質感，圖表標籤與數據數字則使用乾淨的無襯線字體，以兼顧閱讀性與專業氛圍。
《數位時代》依照 Crystal 的提示進行優化實測，並以Anthropic 先前發佈、專門評估 Claude Opus 4.6「內部破壞／顛覆(sabotage)風險」 的技術風險報告當作測試，其生成PPT的結果如下（PPT本身由Claude生成）：
優化版本Prompt如下：
請你扮演一位頂尖策略顧問公司（如 McKinsey / BCG / Bain）的資深合夥人。
針對「{{分析主題}}」進行嚴謹、結構化的商業分析，並以單張高密度顧問簡報投影片（HTML 格式）輸出。
一、分析邏輯與內容結構
請以策略顧問的金字塔原理組織內容，投影片應涵蓋以下區塊（可依主題彈性調整）：
- 頁首：主標題 + 副標題 + 一句話結論標籤（如風險等級、策略建議方向）
- Executive Summary 橫幅：用 2–3 句話點出這張投影片要傳達的核心洞見（So What）
- 主體區塊（建議 3 欄佈局，至少包含以下元素）：
- 一張對照表或評級表（含清楚的列與欄、彩色標籤區分等級）
- 一張圖表（堆疊長條圖、瀑布圖、水平儀表板、折線趨勢圖等，擇一或組合）
- 一個策略框架（2×2 矩陣、象限圖、流程階段圖等，用細線條與色塊繪製）
- 一組評估卡片或指標卡（如強度條、進度條、RAG 狀態燈號）
- 底部補充列（建議 2–3 欄）：
- 關鍵風險或脆弱點摘要
- 觸發條件或前瞻情境
- 策略建議或行動方案
- 頁尾：資料來源、免責聲明、日期
重要：每個區塊都應有編號標籤（如 A、B、C）與小標題，方便閱讀者快速定位。
二、視覺與版面風格
請嚴格遵守以下設計規範：
整體風格：科技極簡、資訊量豐富、專業權威感，像 McKinsey 或 Goldman Sachs 的內部分析頁。
字體設定：
- 主標題使用襯線字體（如 Playfair Display / Georgia），營造高級財經報告感
- 內文使用乾淨的無襯線字體（如 DM Sans），用於圖表標籤、數據、小字說明
色彩配置：
- 背景：純白 #FFFFFF
- 主要文字：銳利黑色 #1A1A1A
- 主色調：深皇家藍 #1A3A6B（標題、表頭、主要圖表填色）
- 輔助色：多階層灰色（#444 / #777 / #BBB / #EEE）區分資料層級
- 強調色：紅 #C9363C（風險/警告）、琥珀 #D4920B（中等/注意）、綠 #2A7D4F（安全/正面）
圖形與線條：
- 表格使用 0.5px 髮線邊框，禁止粗重或花俏裝飾
- 圖表座標軸與區隔線使用精準向量細線
- 彩色標籤使用小型 pill / badge 元件（圓角矩形），搭配 RAG 三色系統
三、技術與輸出要求
- 輸出為單一 HTML 檔案（內嵌 CSS，無外部依賴，僅引用 Google Fonts）
- 投影片寬度固定 1920px，最小高度 1080px
- 使用 CSS Grid 或 Flexbox 實現多欄高密度佈局
- 所有文字、數據、圖表均以 HTML + CSS 繪製（不使用圖片）
- 字級層次清晰：主標題 24–28px、區塊標題 13–15px、內文 9–11px、註解 8px
四、品質檢查清單
輸出前請自行確認：
- 是否有至少一張表格與至少一張圖表
- 是否有一個策略框架（矩陣、象限、流程圖）
- Executive Summary 是否用 2–3 句話點出 So What
- 色彩是否嚴格遵守上方配色規範
- 是否避免了大面積留白、僅有標題的封面式頁面
- 每個區塊是否都有編號標籤與小標題
問對問題，比懂排版更重要
在這個示範裡，不只是一張「做得漂亮的投影片」，而是一個全新的分工邏輯正在成形：從「人寫內容、機器幫排版」，變成「機器先搭好結構與版面，人類在上面做判斷、補洞與定調」。
於是，投影片不再是每個新人都要從零學一次的「工藝」，而變成一套可被複製、可被調參的「基礎設施」。
真正被拉高門檻的，反而是前後兩端的能力：一開始，你要能把問題講得足夠清楚、條件設得足夠精確，才叫得動這樣一個「AI夥伴」；最後，你也要能看得懂它給出的框架與數據，知道哪裡太樂觀、哪裡忽略風險，才能知道哪些結論在公司脈絡下根本走不通。
責任編輯：李先泰
