2026年最全AI PPT生成工具横评：26款Agent Skill深度解析与选型指南
引言：AI重构PPT制作方式
PPT 的制作过程正在被 AI Agent 彻底重塑。不再是过去那种「输入标题、套一个丑模板」的陈旧体验——现在，你可以在 Claude Code、Codex、Cursor 这类 AI 编程环境里，直接用自然语言告诉 AI 想要什么，它就会在本地为你生成一份完整的演示文稿。
驱动这一切的是 Agent Skill——一套结构化的指令与脚本集合，安装在 AI 代理上之后，它便获得了某个专业领域的操作能力。进入 2026 年，这一赛道迎来了爆炸式增长。Agent Skills Hub 的 PPT 与演示分类已收录 25 个项目，总 Star 数超过 7 万；而我在此次梳理中还发现了至少 2 个同样极具份量的项目未被收录。
本文的目标是为你呈现完整的生态全景，并帮助你回答一个实际的问题：如果你今天就要做一份 PPT，究竟该选哪个？
全景词云
技术路线全景解读
在逐个盘点之前，必须先理清底层的技术路径。这些路径决定了每款工具的能力上限。
HTML 网页演示：输出单文件 HTML，浏览器打开即用。视觉表现力几乎无上限——CSS 动画、WebGL 特效、Canvas 粒子，一切皆可融入。缺点是交付后不可编辑，客户想要修改一个字都得重新生成。
原生 PPTX：生成真正的 .pptx 文件，每一个文字框、形状、图表都能在 PowerPoint 中被点击编辑。拿来就能交付，客户可以直接改动。但视觉效果受限于 PowerPoint 自身的表达能力。
AI 图像驱动：利用 GPT Image 2、NanoBanana 等模型逐页生成高质量视觉图片，再用 PPTX 作为容器。画面的完成度最高，但每一页本质上是一张图，逐字修改很麻烦。
MCP 协议层：并非直接生成 PPT，而是为 LLM 装上一双操控 PowerPoint 的手——通过 MCP 协议让 AI 可以读取、修改、创建 .pptx 文件。
垂直场景专用：主动放弃通用性，专注深耕学术、营销、翻译等具体场景。
综合设计平台：PPT 只是其能力的一个出口。此类项目已经成长为一整套设计系统，可以产出原型、图像、视频等多种内容。
一、HTML 网页演示：视觉表现力的主舞台
这一阵营的 Skill 共同特点就是单文件输出、零构建，浏览器随时打开。它们是视觉冲击力的主战场。
1. frontend-slides — 17.5k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @zarazhangrui |
| GitHub | https://github.com/zarazhangrui/frontend-slides |
| Star | 17,530 |
| 语言 | Shell |
frontend-slides
这是 HTML 演示赛道中 Star 数最高的项目，也是最早将「Vibe Coding」理念引入演示文稿创作的 Skill 之一。
其核心理念是 「show, don’t tell」——它不问你想要什么风格，而是直接生成三套预览让你挑选。这恰好解决了一个真实的痛点：多数人说不清楚自己想要的视觉风格，但一看到界面就能立刻分辨出喜欢哪个。
内置 12 套视觉预设，分为暗色系（Bold Signal、Electric Studio、Creative Voltage、Dark Botanical）、亮色系（Notebook Tabs、Pastel Geometry、Split Pastel、Vintage Editorial）和特殊风格（Neon Cyber、Terminal Green、Swiss Modern、Paper & Ink）。每一套都刻意避开了那种让人一眼认出「AI 味」的紫色渐变审美。
最新亮点是 PPT 转换能力——你可以把已有的 PowerPoint 文件转成网页版演示，并保留其中的图片和文字内容。
适合技术分享、Demo Day 以及个人风格感强烈的演讲。
2. guizang-ppt-skill — 8.8k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @op7418（歸藏） |
| GitHub | https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill |
| Star | 8,832 |
| 语言 | HTML |
旧主题 · Style A 电子杂志风
新主题 · Style B 瑞士国际主义
电子杂志 × 电子墨水的视觉基调。衬线大标题 + 非衬线正文 + 等宽元数据的三级字体分工，WebGL 流体背景仅在 Hero 页面出现，正文页面始终保持极度的克制。
提供了 5 套主题色（墨水经典、靛蓝瓷、森林墨、牛皮纸、沙丘）和 10 种页面布局骨架。支持横向左右翻页，键盘、滚轮、触屏、底部圆点导航全部支持。
一项值得注意的设计哲学是：不允许自定义 hex 色值。作者的态度很明确——「保护美学比给予自由更重要」。这种强主张在 Skill 设计中很少见。同时，这也是一个会定期迭代的项目，作者每次线下分享后都会把踩过的坑写进 checklist。
适合行业私享会、具有强烈个人风格的演讲以及 AI 产品发布。不适合大段表格数据和需要多人协作、频繁编辑的场景。
3. html-ppt-skill (HTML PPT Studio) — 3.8k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @lewislulu |
| GitHub | https://github.com/lewislulu/html-ppt-skill |
| Star | 3,834 |
| 语言 | HTML/CSS/JS |
36 Themes
27 CSS animations + 20 Canvas FX
这是目前体量最大的 HTML 演示 Skill。资源规模在同赛道中几乎无人能敌：36 套主题、15 个完整 Deck 模板、31 种单页布局、47 种动画（27 种 CSS + 20 种 Canvas 特效），以及一个真正的演讲者模式。
演讲者模式是其最具差异化的功能：在任何 Deck 中按下 S 键，就会弹出一个独立的演讲者窗口，包含 4 张可拖拽、可调整尺寸的磁吸卡片——当前幻灯片、下一页预览、逐字稿提词器与计时器。两个窗口通过 BroadcastChannel 实时同步，翻页时既不闪烁也不重新加载。
36 套主题覆盖了从极简白、编辑衬线到赛博朋克、蒸汽波、VC 风格路演的全谱系风格。所有颜色和字体都通过纯 CSS 变量控制，只换一行 link 标签，就能为整份 Deck 换一层皮肤。
15 个完整 Deck 模板中，8 个取材自真实世界的演示设计，另外 7 个是通用场景的脚手架（产品发布、技术分享、周报、小红书图文等）。每套模板都自带 150-300 字的逐字稿，特别适合需要演讲备注的场合。
如果你想要一份 HTML 演示，可以先看 frontend-slides 和 guizang-ppt-skill；万一它们的模板不够用，html-ppt-skill 那 36 套主题和演讲者模式可能就是更好的选择。
4. apple-bento-grid — 171 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @hubeiqiao |
| GitHub | https://github.com/hubeiqiao/apple-bento-grid |
| Star | 171 |
| 语言 | HTML |
Solo Dev Project Stats
它不做完整的 Deck，不做封面页和正文页，只专注一件事：Apple 风格的 bento grid 展示卡片——那种苹果发布会主题页面上「一组方格，每格一个亮点」的卡片排版。
适合产品发布的特性总览页、技术分享的成果一览页，以及年终汇报的数字一览页。把「小而专」做到了极致。
5. deepseek-v4-deep-dive — 193 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @alchaincyf |
| GitHub | https://github.com/alchaincyf/deepseek-v4-deep-dive |
| Star | 193 |
| 语言 | HTML |
这并非一个通用 Skill，而是一份「成品 + 模板」——DeepSeek V4 的深度解读，包含 73 页 PPT、20 分钟讲稿和发布动画。
但当你需要制作「AI 模型 / 产品深度解读」类内容时，它的结构和动画手法可以直接搬过去用，可以视作 HTML PPT 的「开源样板间」。
二、原生 PPTX：商业交付的可靠基石
这里是商业交付的核心战场。凡是要满足「客户能改」「必须套用公司模板」这类要求的 PPT，最后都必然落地为 .pptx 文件。这条路线上的项目数量最多，大多以 python-pptx 作为技术基底。
6. mckinsey-pptx — 426 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @seulee26 |
| GitHub | https://github.com/seulee26/mckinsey-pptx |
| Star | 426 |
| 语言 | Python |
注意：非中文项目
axlabs-mckinsey-pptx
包含 40 个麦肯锡风格的幻灯片模板，还带有一个会为自己的选择进行辩护的 subagent——它会自动从 40 个模板中挑出最适合当前内容的那个，然后说明原因。
这种「AI 解释自己决策」的设计在咨询场景中特别有价值。咨询行业的 PPT 本身就是一种为决策辩护的载体，让 Skill 也学会辩护，是一种十分巧妙的结构同构。
7. Mck-ppt-design-skill — 135 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @likaku |
| GitHub | https://github.com/likaku/Mck-ppt-design-skill |
| Star | 135 |
| 语言 | Python |
Sample Output
直接对标「咨询风格 PPT 设计系统」。融合了 70 套布局模式 + flat design + python-pptx。作者把咨询公司常用的版式提炼成了一组可调用的库。
与 mckinsey-pptx 属于同类，区别在于侧重点：mckinsey-pptx 的核心是 subagent 决策逻辑，而它的核心是版式的丰富程度。如果你清楚自己想要哪种版式，就选它；如果想交给 AI 帮你挑选，就选前者。
8. ppt-agent-skills — 714 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @sunbigfly |
| GitHub | https://github.com/sunbigfly/ppt-agent-skills |
| Star | 714 |
| 语言 | Python |
ppt-agent-skills
定位十分清晰——「像构建软件工程一样生成演示文稿」，一个 code-driven 框架。它把 PPT 的制作流程视为软件工程：需求分析、架构设计、模块组装、测试验证。
这种思路在制作重载 Deck（几十页的技术报告、产品白皮书）时格外有用，它会强迫你进行结构化思考，而不是让模型一页页自由发挥。产出上既提供网页预览，也能导出 PPTX，成功解决了 AI 生成 PPT 最常见的三个问题：内容失控、版式失控和交付不可编辑。
9. claude-office-skills — 631 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @tfriedel |
| GitHub | https://github.com/tfriedel/claude-office-skills |
| Star | 631 |
| 语言 | Python |
它不仅覆盖 PPTX，还将 DOCX、XLSX、PDF 一并纳入管理，并带有自动化支持。如果你不想为每一种文档类型单独安装一个 Skill，这个一站式方案正好合适。
10. claude-code-polished-documents-skills — 3 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @promptadvisers |
| GitHub | https://github.com/promptadvisers/claude-code-polished-documents-skills |
| Star | 3 |
| 语言 | Python |
这个 Skill 集合曾经的最大卖点是 10 个 premium 品牌主题（McKinsey、Deloitte、Stripe、Apple、Notion 等），除了 PPT 之外，还覆盖 docx、pdf 和 xlsx。不过近期 Star 数出现大幅下滑，维护活跃度需要重新评估。
11. slide-deck-ai — 354 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @barun-saha |
| GitHub | https://github.com/barun-saha/slide-deck-ai |
| Star | 354 |
| 语言 | Python |
它的定位是 「与 AI 共创 PowerPoint 幻灯片」——不是让 AI 一次性全部生成，而是与 AI 反复来回打磨。特点是足够轻量，能跑就行，不刻意追求极致视觉。适合工作汇报、内部讨论等不求出彩但求速度的场景。
12. odin-slides — 147 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @leonid20000 |
| GitHub | https://github.com/leonid20000/odin-slides |
| Star | 147 |
| 语言 | Python |
解决了一个非常具体的需求——把超长 Word 文档转化为结构清晰的 PPT。写完几十页报告之后，将其压缩成 30 页的演示文稿，这是一个真实且常见的痛点。odin-slides 借助 LLM 自动将 Word 文档拆解、提炼、重组成 PPT 大纲。
适合学者、咨询人员、政府工作人员和企业研究人员——所有遵循「先写长报告，再做演示」工作流的人。
13. ppt-master — 16.6k Star（重量级项目）
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @hugohe3 (Hugo He) |
| GitHub | https://github.com/hugohe3/ppt-master |
| Star | 16,626 |
| 语言 | Python |
Academic — structured research format, data-driven
这是整篇盘点中最重要的新增发现。作者 Hugo He 本职是金融从业者（CPA、CPV），因为希望 AI 生成的 PPT 在 PowerPoint 中能够逐字可编辑，便自己动手造出了这套工具。短短几个月，Star 数飙升至 16.6k，增速惊人。
ppt-master 走的是 SVG → 原生 DrawingML 的技术路线：让 LLM 首先生成 SVG（这是 LLM 最擅长的图形格式），再将 SVG 高保真地转换为 PowerPoint 的原生形状。这意味着每一个文字框、每一个形状、每一个图表在 PPTX 中都是真正可点击编辑的对象——不是图片，也不是模板填空。
核心能力包括：
- 从 PDF、DOCX、URL、Markdown 直接生成原生可编辑 PPTX
- 模板复刻：给它任意一份
.pptx，对它说「把这份变成模板」，它就能提取出主题色、字体和版式结构，之后直接复用 - 动画支持：页面切换和元素入场动画均以真实 OOXML 实现，在 PowerPoint 和 Keynote 中均可原生播放
- 语音旁白：基于 edge-tts 的逐页旁白生成，并支持 ElevenLabs / MiniMax 等平台的语音克隆，可导出为 MP4 视频
- 实时预览：生成过程中在本地 5050 端口打开浏览器预览，点选任意元素后即可说「改这个」，形成闭环循环修改
比较遗憾的是，它只有在搭配 Claude Opus / Sonnet 的大上下文窗口时才能达到最佳效果，模型的上下文窗口大小直接决定了最终的输出质量。
三、AI 图像驱动：用最强画面说话
用 AI 图像模型生成每一页的内容图。这条路线的实质是：与其和「AI 做的 PPT 总有股 AI 味儿」对抗，不如直接调用当前最强大的图像模型，生成最接近设计师水准的画面。
14. NanoBanana-PPT-Skills — 2.7k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @op7418（歸藏） |
| GitHub | https://github.com/op7418/NanoBanana-PPT-Skills |
| Star | 2,668 |
| 语言 | Python |
NanoBanana-PPT-Skills
歸藏的另一个项目，与 guizang-ppt-skill 走的是完全不同的路线。这个 Skill 基于 NanoBanana 模型自动生成 PPT 图片和视频，支持智能转场与交互式播放。歸藏在两条路线上都进行了布局：HTML 路线服务演讲分享，图像路线服务传播分发。
15. gpt_image_2_skill — 2.1k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @wuyoscar |
| GitHub | https://github.com/wuyoscar/gpt_image_2_skill |
| Star | 2,102 |
| 语言 | Python |
gpt_image_2_skill
它并非一个专门做 PPT 的 Skill，而是一个围绕 OpenAI gpt-image-2 构建的提示词画廊 + 提示词库 + agentic skill + CLI，覆盖科研配图、海报、UI mockup、字体、地图等多个图像生成场景。
但它出现在 PPT 榜单里自有道理：很多「图像驱动派」的 PPT Skill 底层调用的其实就是 GPT Image 2。掌握这个工具，你就拿到了底层的图像生成能力，反过来可以定制自己的 PPT 视觉风格。
16. gpt-image2-ppt-skills — 557 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @JuneYaooo |
| GitHub | https://github.com/JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills |
| Star | 557 |
| 语言 | Python |
十种内置风格
这个 Skill 的玩法很有意思：把任意一份 .pptx 模板「以图像级逼真度」仿制成你自己的版本——gpt-image-2 负责模仿原模板的视觉版式，你只需要替换内容。同时还附赠了 10 套精选风格作为兜底方案。
适合一个特殊场景：老板或客户给了你一份「就按这个样子做」的 PPT 模板，但你懒得手动复刻。请注意，它的本质是图像级仿制，而非原生级复刻——这会导致成品的可编辑性受到限制，如果客户后续需要修改每一个文字框，请谨慎选择这条路。
17. ppt-image-first — 799 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @NyxTides |
| GitHub | https://github.com/NyxTides/ppt-image-first |
| Star | 799 |
| 语言 | Python |
答辩 / 汇报类首页示例
它的名字就直接点出了设计哲学——image-first。先把视觉做到位，再围绕画面组织语言。可以在 Codex、Claude Code、OpenCode CLI 等多种环境中运行，是一个跨 Agent 的灵活工具。
适合内容卡片、社交媒体配图、文章题图这类「图比字重要」的场景。但它的成品更接近高完成度的视觉稿，并不是每一个文字框都能编辑的原生 PPT。如果你需要对其中的文案进行深度修改，请走原生 PPTX 路线。
四、MCP / 协议层：为 LLM 装上操作 PPT 的手
这一类型的 Skill 并不直接生成 PPT，它们的角色是为 LLM 配备操控 PowerPoint 的能力。只要将这些 MCP Server 接入，你的 Claude 或 GPT 就获得了读取、修改、创建 .pptx 文件的本领。
18. Office-PowerPoint-MCP-Server — 1.7k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @GongRzhe |
| GitHub | https://github.com/GongRzhe/Office-PowerPoint-MCP-Server |
| Star | 1,708 |
| 语言 | Python |
仓库已停止维护
Office-PowerPoint-MCP-Server
它将 python-pptx 这个老牌库包装成 MCP Server，通过 MCP 协议对外提供创建、编辑、操作 PowerPoint 的工具。如果你希望在 Claude Desktop 或任意 MCP 客户端中直接通过对话来操作 .pptx 文件，这是最直接的方案。它不挑 Skill，它本身就是这些 Skill 的底层平台。
19. PPTAgent — 4.4k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @icip-cas（中科院信工所） |
| GitHub | https://github.com/icip-cas/PPTAgent |
| Star | 4,354 |
| 语言 | Python |
高中课堂展示课件
这是一个由学术机构开发的项目——「用于反思式 PowerPoint 生成的 Agentic 框架」。所谓 Reflective，意思是：Agent 每生成完一页之后，会回过头来检查这一页是否正确、是否足够好、是否需要重做。
这是一个相对重型的方案，更接近一份完整的研究框架，而不是即取即用的 Skill。但其思想非常值得借鉴：AI 做的 PPT 之所以经常显得丑，根本原因就在于它缺少「回头看」的环节。
20. mcp-server-okppt — 66 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @NeekChaw |
| GitHub | https://github.com/NeekChaw/mcp-server-okppt |
| Star | 66 |
| 语言 | Python |
小红书爆款内容分析报告PPT页面
思路很巧妙：让 LLM 生成 SVG，再将 SVG 高质量地嵌入 PPTX 并保留矢量特性。SVG 恰好是 LLM 最擅长生成的图形格式，把这两者打通，就在 LLM 的强项上造出了更漂亮的 PPT。不过项目目前还处于比较早期的阶段。
五、垂直场景专用：放弃通用，深耕一点
通用 PPT 工具不可能在每个场景中都做到最优。下面这几个项目选择放弃通用性，专注深耕一个具体场景。
21. academic-pptx-skill — 387 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @Gabberflast |
| GitHub | https://github.com/Gabberflast/academic-pptx-skill |
| Star | 387 |
| 语言 | — |
为学术会议讲座、研讨会幻灯片、论文答辩、基金简报而设计。强制执行 action title（行动式标题）、结构化论证、展品规范、引用标准以及传播优先的设计。
学术 PPT 与商业 PPT 最大的区别在于：学术 PPT 的标题不是「市场分析」这种名词短语，而是「市场规模在 X 推动下三年内翻番」这类动词式陈述句。这个 Skill 把学术 PPT 的整套套路进行了代码固化。
22. colloquium — 190 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @natolambert |
| GitHub | https://github.com/natolambert/colloquium |
| Star | 190 |
| 语言 | Python |
同样面向学术场景，但它走的是 Markdown 原生路线。学者们日常的笔记本来大多就是 Markdown，让 Markdown 直接变成幻灯片，比从 Markdown 再转成 PPTX 更要流畅。适合用 Obsidian 或 VSCode 写笔记，然后直接拿去讲课的人。
23. fullstack-mkt-skills — 385 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @minhnv0807 |
| GitHub | https://github.com/minhnv0807/fullstack-mkt-skills |
| Star | 385 |
| 语言 | PowerShell |
这是一个用 PowerShell 编写的 Claude Skill，内含 20 个生产就绪的营销技能：内容日历、TikTok/Meta 广告文案、UGC brief、KPI 计算器、A/B 测试、定价策略、落地页。基准数据基于越南市场 2025-2026。
PPT 只是它所能产出的众多产物之一，它真正解决的是「营销内容流水线」的问题。如果你是做品牌或增长的人，它比任何一个单独的 PPT Skill 都更实用。
24. ppt-translator — 61 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @daekeun-ml |
| GitHub | https://github.com/daekeun-ml/ppt-translator |
| Star | 61 |
| 语言 | Python |
一个极为具体的需求——在翻译 PowerPoint 的同时，保留所有格式和结构。底层使用 Amazon Bedrock 的模型，既可以用作 CLI 工具，也可以作为 MCP 接入 Claude 或 Kiro。
对于跨国团队、多语种版本部署和本地化交付来说，这是一个硬刚需。把 PPT 翻译成另一种语言时，最痛的往往不是翻译质量本身，而是格式错位。
六、综合设计平台：当 PPT 只是一种出口
这一类的项目已经超出了「PPT Skill」的边界——它们是平台级产物，PPT 只是其中的一种能力出口。
25. open-design — 40.8k Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @nexu-io |
| GitHub | https://github.com/nexu-io/open-design |
| Star | 40,822 |
| 语言 | TypeScript |
open-design
榜单中的星数之王，甚至超过了第二名 frontend-slides 的两倍还多。它的定位是 Anthropic Claude Design 的本地优先开源替代品。
能力面上，它可以生成 Web / 桌面 / 移动端原型、幻灯片、图片、视频和 HyperFrame。支持沙箱预览，可导出 HTML、PDF、PPTX、MP4。几乎兼容所有主流 CLI——Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、OpenCode、Qwen、Copilot、Hermes、Kimi。
这早已不是一个单纯的 PPT Skill——这是一个「包含了 PPT 能力的完整设计平台」。如果你要做的不仅是 PPT，而是从设计稿到落地的全流程，这个项目很值得关注。
26. docsagent — 687 Star
| 元信息 | |
|---|---|
| 作者 | @docsagent |
| GitHub | https://github.com/docsagent/docsagent |
| Star | 687 |
| 语言 | TypeScript |
它的诞生并非为了制作 PPT。这是一个本地优先的 AI 文档助手，可以索引你桌面上数千份文档并进行对话，数据零云端泄露。
但它出现在 PPT 榜单里的原因是：制作 PPT 的前置步骤往往需要消化大量参考文档。将 docsagent 作为 PPT 工作流的前置「大脑」，再用专业的 PPT Skill 进行产出，是值得考虑的组合搭配。
全量对比速览表
| 排名 | Skill | Star | 语言 | 路线 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | open-design | 40.8k | TypeScript | 综合平台 |
| 2 | frontend-slides | 17.5k | Shell | HTML 派 |
| 3 | ppt-master | 16.6k | Python | PPTX 派 |
| 4 | guizang-ppt-skill | 8.8k | HTML | HTML 派 |
| 5 | PPTAgent | 4.4k | Python | 协议层 |
| 6 | html-ppt-skill | 3.8k | HTML | HTML 派 |
| 7 | NanoBanana-PPT-Skills | 2.7k | Python | 图像派 |
| 8 | gpt_image_2_skill | 2.1k | Python | 图像派 |
| 9 | Office-PowerPoint-MCP-Server | 1.7k | Python | 协议层 |
| 10 | ppt-image-first | 799 | Python | 图像派 |
| 11 | ppt-agent-skills | 714 | Python | PPTX 派 |
| 12 | docsagent | 687 | TypeScript | 综合平台 |
| 13 | claude-office-skills | 631 | Python | PPTX 派 |
| 14 | gpt-image2-ppt-skills | 557 | Python | 图像派 |
| 15 | mckinsey-pptx | 426 | Python | PPTX 派 |
| 16 | academic-pptx-skill | 387 | — | 垂直场景 |
| 17 | fullstack-mkt-skills | 385 | PowerShell | 垂直场景 |
| 18 | slide-deck-ai | 354 | Python | PPTX 派 |
| 19 | deepseek-v4-deep-dive | 193 | HTML | HTML 派 |
| 20 | colloquium | 190 | Python | 垂直场景 |
| 21 | apple-bento-grid | 171 | HTML | HTML 派 |
| 22 | odin-slides | 147 | Python | PPTX 派 |
| 23 | Mck-ppt-design-skill | 135 | Python | PPTX 派 |
| 24 | mcp-server-okppt | 66 | Python | 协议层 |
| 25 | ppt-translator | 61 | Python | 垂直场景 |
| 26 | claude-code-polished-documents-skills | 3 | Python | PPTX 派 |
注：Star 数统计于 2026 年 5 月 15 日。这一赛道更新速度极快，数字随时在变，但工具定位和选型逻辑是相对稳定的。
怎么选：11 条决策路径
- 做客户能改的咨询风 PPT：mckinsey-pptx（交给 AI 选模板）或 Mck-ppt-design-skill（你自己选版式）
- 做品牌质感的商业 PPT：claude-code-polished-documents-skills（如果仍在维护的话）或 ppt-agent-skills
- 做原生可编辑的演示文稿：ppt-master。从任意文档直接生成，每个文字框都可编辑，还带有动画和语音
- 演讲用炫酷 HTML Deck：frontend-slides、guizang-ppt-skill 或 html-ppt-skill（后者的演讲者模式和 36 套主题最全面）
- 做 Apple 风格的特性和卡片：apple-bento-grid
- 把长篇 Word 报告转成 PPT：odin-slides
- 做学术报告或会议演讲：academic-pptx-skill（走 PPTX 路线）或 colloquium（走 Markdown 路线）
- 把现有 PPT 翻译成另一种语言：ppt-translator
- 做营销内容（PPT 只是其中一环）：fullstack-mkt-skills
- 让 LLM 直接操作电脑里的 PPT 文件：Office-PowerPoint-MCP-Server
- 你做的不仅是 PPT，整套设计流程都要管：open-design
结语
最初，我们只是问「怎么用 AI 把 PPT 做得好看些」。如今局面已经全然不同：学术报告有 academic-pptx-skill，咨询交付有 mckinsey-pptx 和 ppt-master，Apple 风格有 apple-bento-grid，本地化翻译有 ppt-translator，营销流水线有 fullstack-mkt-skills，Word 转 PPT 有 odin-slides，需要演讲者模式有 html-ppt-skill。
最后给出两点提醒。第一，开源绝不等于零门槛，在商用之前回到 GitHub 确认一下 LICENSE 这一步绝不能省。第二，成本并不仅仅只是模型费用——图像驱动路线需要为 GPT Image 2 或 NanoBanana 支付图像生成费用，ppt-master 依赖大上下文模型，综合平台则可能涉及云服务。请选择那条你真正负担得起，并且与你的工作流最匹配的路线。