你的 coding agent 也能做簡報：2026 AI 簡報工具的四條路線

過去兩年，「用 AI 做簡報」從一個省時間的小技巧，變成一件會改變整個工作流的事。但如果你把 Gemini Canvas、Gamma、Manus、open-slide、Claude Design、remotion 全攤在桌上，會發現它們其實不是同一種東西——解決的問題不同、適合的人也不同。

與其追工具，不如先看懂背後的四條路線。看懂了，你就知道自己該用哪一個。

路線一：模板填充型——一句話生出一份 deck

代表：Gemini Canvas、Gamma、Canva（Magic Design）。

運作方式最直覺：你輸入主題或貼上一段內容，AI 一次生出一份排版好、有配色、有圖的完整簡報。Google 的 Gemini Canvas 能在對話旁邊即時生成並編輯簡報草稿；Gamma 的新版還加了會聊天的「Gamma Agent」幫你改稿、換風格，以及內建的圖表與插圖生成；Canva 則把 Magic Design 接進它龐大的素材庫。

• 強項：快、漂亮、零門檻。五分鐘就有一份能上場的 deck。
• 限制：版型被框架綁住，想精修某個細節常常很卡；輸出綁在平台上，搬走不容易；用的人多了，「一看就知道是哪個工具做的」同質感也愈來愈明顯。

適合：時間緊、不特別講究客製、簡報用完即丟的場合。

路線二：代理研究型——讓 AI 自己上網研究再生 deck

代表：Gemini Deep Research、Manus。

這一派的重點不在排版，而在內容。它們是會自己上網查資料、整理、引用來源的 AI 代理。Gemini Deep Research 會先擬一份研究計畫，跑過網路上數百個來源，產出帶引用的完整報告，再讓你接著整理成簡報骨架；Manus 則是更自主的通用代理，能查、能整理、能一路把產出做完。當你的主題很新、需要最新數據，或要把一堆零散資料合成成有結構的內容時，這類工具比只靠訓練資料的工具更可靠。

• 強項：研究密集型主題、要最新資料、要附來源。
• 限制：成品仍然活在工具自己的工作區裡，版面客製的自由度有限。

適合：先要「把資料查清楚、整理好」勝過「排版漂亮」的人。

路線三：代理寫程式型——你描述，agent 把投影片「寫成程式碼」

代表：open-slide、Claude Design、OpenDesign。這是 2026 最有意思的一波，專門給已經在用 Claude Code、Cursor、Codex 這類 AI coding 工具的人。

open-slide：你的 agent 直接寫 React

open-slide 是一個開源框架，一句 npx @open-slide/cli init 就建好專案。接下來你用自然語言描述，你的 coding agent 把每一張投影片寫成 React 元件；框架負責把畫面固定在 1920×1080、處理縮放、導覽、熱更新與簡報播放模式，讓 agent 專心產內容。

它還有幾個很實用的設計：點開發伺服器上的任何元素就能留註解，再讓 agent 一次套用所有修改；內建 logo 素材庫；一個指令就能匯出成自包含的靜態 HTML 或可列印的 PDF。重點是——原始程式碼完全是你的，可以進版控、無限精修、版面想怎麼排就怎麼排。

Claude Design：Anthropic 官方的「對話式設計」

Claude Design 是 Anthropic Labs 的研究預覽，內建在 Claude.ai（Pro／Max／Team／Enterprise 方案）。你用自然語言描述需求，Claude 生出可編輯的簡報、原型或一頁式文件，再透過 inline 註解、Claude 幫你做的調整滑桿、或直接對話來精修。它能自動套用你團隊的設計系統維持品牌一致，也能把成品交接給 Claude Code 繼續開發，甚至從文字、上傳的文件、程式碼庫或網站截圖匯入。比起 open-slide，它更像一個「設計工具」，更不需要你親自碰 code。OpenDesign 則是同一陣營的另一個選項——同樣走「AI／程式碼驅動、輸出完全屬於你」的客製路線，適合想把設計與開發流程接在一起的團隊。

• 這條路線的強項：版面完全自由、可無限精修、程式碼與輸出都屬於你、能接品牌系統、能進開發流程。
• 限制：你得會用（或願意學）AI coding 工具，起步比「貼一句 prompt」稍微多一步。

一句話總結這條路線：對已經在用 AI 寫程式的人來說，這幾乎是降維打擊。

路線四：動畫影片型——你要的不是靜態投影片，是會動的故事

代表：hyperframe、remotion。當你要的是更活潑的動畫、會動的解說，而不是會議室裡一頁頁翻的投影片，這條路線才是你的菜。

hyperframe 把簡報做成 AI 解說影片與互動式銷售故事，還能告訴你誰看了、看了多久、什麼時候看，方便你抓住興趣高點去跟進——很適合對外銷售與追蹤成效。remotion 則是給工程取向的人：用 React 程式碼把動畫「寫」出來，再渲染成影片，可程式化、可進版控、還能資料驅動批次生成上百支變體，和路線三的 coding 思路一脈相承。

• 強項：動態敘事、會動的解說、可追蹤成效（hyperframe）或可程式化量產（remotion）。
• 限制：要的是「影片」而非「投影片」；remotion 同樣需要一點程式底子。

適合：要動畫解說、對外銷售素材，或想用程式碼量產影片的人。

那個數位的選法

工具會一直換，但選擇邏輯其實很穩定。問自己一個問題就好：

• 「我只想五分鐘交差」 → 路線一（Gemini Canvas、Gamma、Canva）。
• 「主題很新、要查資料、要附來源」 → 路線二（Gemini Deep Research、Manus）。
• 「我要品牌一致、完全客製，而且我已經在用 AI coding 工具」 → 路線三（open-slide、Claude Design、OpenDesign）。
• 「我要更活潑的動畫」 → 路線四（hyperframe、remotion）。

工具是手段，把事情說清楚才是目的。挑一個最貼近你工作流的，開始用，比一直比較規格更重要。