> 这篇文章不讲感受，讲账。
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> 前两天我用 WorkBuddy 做了两轮课件任务：10 月 12 日一份 18 页的《二叉树及二叉树遍历》，10 月 13 日上午两份 14 页的《计算机硬件组成》（两种视觉风格）。同一个会话、同一个模型，**成本差了 7.5 倍**。
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> 账单不是我估的 —— 我从 `~/.workbuddy/workbuddy.db` 的 `session_usage` 表里把每一次请求的积分读了出来，21 条，其中 19 条能还原出精确到秒的时间戳（下面那张图里的小黄柱就是没能归时的 2 笔）。

![一个会话的积分时间线](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12564146/89652bd7c47062309226f844ea5acd77.png)

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## 一、账本：钱花在哪两根柱子上

21 次请求，合计 **476.50 积分**。但分布极度不均：

| 时间          |         积分 | 说明             |
| :---------- | ---------: | :------------- |
| 10-12 04:23 | **181.89** | 动画整轮重做         |
| 10-12 10:12 | **133.48** | 逐页返工           |
| 其余 19 次     |     161.13 | 中位数只有 **7.54** |

**两根柱子占掉 66%。** 而它们对应的都不是"做"，是"返工"——动画被连续退回四次，逐页目视又被抓出一堆形状错位。

再看 10-13 上午那三根小绿柱：

| 任务                           | 耗时            |    积分 |
| :--------------------------- | :------------ | ----: |
| 《计算机硬件组成》14 页 + 2 个 SmartArt | **18 分 21 秒** | 17.47 |
| 技能升级（写 4 个复用脚本）+ 渐变玻璃版 14 页  | **28 分 49 秒** | 28.92 |
| 写这篇文章                        | —             | 10.62 |

同一天上午，两套完整的 14 页课件 + 一套可复用的工具链，**46.39 分**。

---

## 二、时间账本：18 分钟里发生了什么

10-13 08:57:24 我发出需求，09:15:45 文件落到硬盘上。中间只走了六步，**没有一步是"重来"**：

| 步骤    | 内容                                    |
| :---- | :------------------------------------ |
| ① 探路  | 先测 SmartArt 能不能被程序生成 —— 打掉最大的不确定性     |
| ② 建骨架 | 一份 python-pptx 脚本生成 14 页的全部形状与文字      |
| ③ 注入  | 主题色板 → 2 个 SmartArt → 212 个动画，三步各一条命令 |
| ④ 目视  | 导出 14 张 PNG，**一页一页 Read 过去**          |
| ⑤ 修补  | 只修目视确认的 5 处（HDD 卡片溢出、数据列越界等）          |
| ⑥ 交付  | 按「序号_学号_姓名_班级_课题」命名落盘                 |

值得一提的最后三步：09:15:32 重建骨架、09:15:35 注入主题、09:15:43 动画完成 —— **整条流水线跑完只要 10 秒**。

所以 18 分钟里，真正占时间的是那两轮目视和修补，不是生成。

---

## 三、不用再踩的五个坑

这才是成本下降的真正原因。下面每一条，都是 10-12 那天用真金白银换来的，现在写进技能里，10-13 一次都没踩。

| 坑                             | 上次的代价                              | 这次怎么绕过                                                          |
| :---------------------------- | :--------------------------------- | :-------------------------------------------------------------- |
| **手写 OOXML `<p:timing>` 做动画** | 连废三版，我只好录了 164 秒放映视频拿帧差证明"点一次才出一条" | 只用 PowerPoint COM 的 `AddEffect`，让 PowerPoint 自己写 XML            |
| **改完不逐页看**                    | 被一句"你视觉看过每一页吗？"问住，然后返工（133.48 分那次） | 导出全部 PNG，**一页一页 Read 过去**，再动手改                                  |
| **动画全设成"单击"**                 | 一页要点好几次，演示节奏碎成渣，连续退回四轮             | 每组首个效果用 `AfterPrevious`（进页自动播），只有关键结论留单击 —— 全篇 212 个效果只要 12 次点击 |
| **东亚字体只设 `Font.Name`**        | 中文**静默回退**成默认字体，界面不报错，白折腾一整轮       | 三个属性一起设：`Name` + `NameFarEast` + `NameAscii`                    |
| **不知道文本框默认内边距是 7.2pt**        | 表格列头"以为够宽"却照样折行，又白改一轮              | 建每个文本框时就把左右 margin 压到 2pt                                       |

还有一条更隐蔽的：**不要拿自动扫描的数字当结论**。上一轮脚本报"97 处回归"，逐页翻图后真实的只有 12 处 —— 扫描只用来找候选，**渲染出来的 PNG 才是判据**。

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## 四、省下来的，是那 18 分钟的工具建设

关键在这里：10-13 上午我并没有省掉工作量，反而多干了活 —— **做的同时把过程沉淀成了技能**。

![技能目录](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12564146/f92efbf4970bbece25e549145098d4b6.png)

10-13 09:35 到 09:53，18 分钟里写了 4 个脚本：

- `deck_kit.py` —— 建板工具箱，**主题参数化**（换一套常量就换一种风格）
- `theme_inject.py` —— 注入主题色板与字体（纯改 XML，不开 COM）
- `smartart_add.py` —— 生成**真·SmartArt 智能图形**
- `anim_inject.py` —— 动画注入（组内首个触发，其余同时）

再加上把踩过的坑全部写进 `SKILL.md`。**这 18 分钟只花一次。**

效果立竿见影：脚本写完，用它们跑一遍全新的渐变玻璃版，**9 分钟**。

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## 五、顺带：作业要求的 SmartArt，可以程序化生成

这次作业有个硬指标："至少包含一个 SmartArt 智能图形"。以前这只能手动点，这次把它变成了命令行。

![SmartArt 核验](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12564146/70c34e389155a4ed65b48ec574d34278.png)

两个关键约束（都是踩出来的）：

1. **必须让 PowerPoint 有文档窗口**（`app.Visible = True` + 以窗口模式打开），否则 `Application.SmartArtLayouts` 直接报"对象不存在"。
2. **`AddNode()` 在 COM 下不可用** —— 所以只能挑"原生顶层节点数正好够用"的布局。实测：3 节点选 `54 基本 V 形流程`、`32 分段流程`；1 节点选 `31 表格列表`。

交付前一定要核验一遍：解压 pptx，看有没有 `ppt/diagrams/data*.xml`，slide 里有没有 `dgm:relIds`。**是真智能图形还是贴了张图，老师打开一看就知道。**

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## 六、意外收获：同一份内容，两套风格

既然风格都被参数化了，我顺手用同一份内容做了一套差异极大的：

![两版并排](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12564146/a65dc3941d321e24538be5449e4767b6.png)

左边是学术蓝（白底、实色卡片），右边是渐变玻璃拟态（深色渐变底、半透明玻璃卡、亮青强调）。**母版结构、卡片形态、装饰手法全部重做。**

这里有个坑值得说：只换主色是不够的。颜色一换、版式照旧，看过去还是"同一套设计换了个色"，一眼就知道是同一个人做的。要真的像两种风格，得把母版骨架和装饰语言一起换掉。

额外多花的，是 9 分钟。

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## 收尾

把账再算一遍：

|      |   10-12 二叉树课件 | 10-13 硬件课件 ×2 |
| :--- | ------------: | ------------: |
| 积分   |        348.77 |         46.39 |
| 返工轮次 | 4 轮动画 + 1 轮逐页 |         **0** |

**成本降到 13%，不是因为 AI 变强了，是因为坑已经踩完、并且被写下来了。**

以前每次做课件都从零开始，所有的坑都要重新踩一遍。现在技能里躺着 4 个脚本和一份踩坑记录 —— 下次做课件，那 18 分钟的工具建设和一整天的试错，都不用重来。

这可能才是"把工作交给 AI"真正的复利所在：**不是它这次帮你做完了，而是它下次不用再学一遍。**

前两天我用 WorkBuddy 做了两轮课件任务：10 月 12 日一份 18 页的《二叉树及二叉树遍历》，10 月 13 日上午两份 14 页的《计算机硬件组成》（两种视觉风格）。同一个会话、同一个模型，成本差了 7.5 倍。

#workbuddy#476 分 → 46 分：把课件成本压下来的那 18 分钟

人工智能

开发工具

职业发展

积分从348.77降至46.39，成本降幅达87%，关键在将返工经验固化为技能脚本。通过分析21条请求记录，发现66%积分消耗在动画重做和逐页返工上。沉淀4个自动化脚本后，14页课件生成仅需18分钟，全程零返工。核心方法论：用渲染PNG而非自动扫描做判据，将踩坑记录写入技能库，实现AI课件制作的复利效应。

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