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| 用途 | 制作幻灯片、网站、博客类型文档 |
产品成熟度 (1星：很难用 5星：无可替代) | ⭐⭐ |
| 适用人群/场景 | 学生：报告型演讲幻灯片，简易网站、文档 职场人：工作汇报、营销方案展示，等等 |
| 细节亮点/缺点 | 核心能力是将已有笔记快速可视化，通过视觉性加速信息传达效率 👍 妙用：列演讲框架，极简交付整理好的笔记 👎 缺点：交付质量低，生成内容泛泛，无图表，缺乏准确度、颗粒度、深度 |
| 迭代重心 | 增强交互性，允许用户持续与Gamma沟通以优化展示成果； 增强模版多样化，融合不同职业的细分演讲需求； 增强数据展示能力，例如图表绘制； 优化按话题自动生成时的颗粒度设置，允许提前设定想得到的篇幅、信息密度、语气等等 |
2. 输入7500词以内的段落，AI 根据笔记生成幻灯片/网页/博客
参考指令：
Write in a professional, engaging tone with concise, persuasive language. Use as many data points and charts as possible to tell stories. Include a title on top of each slide, a high level summary kicker line below the titles, and a progress bar at the bottom of each slide to illustrate where we are at. If the notes are missing info, add your own rich details and go beyond the obvious. Generate the presentation in English. Use layouts and imagery to make your presentation stand out.
整体特点：
质量取决于输入的信息，给的信息越多，Gamma表现地自然就更好。
只给一个话题时，产出内容泛泛，更像是产出了一个模版，而不是可以使用更别提交付的幻灯片，AI 只会选择从最大的范围上抓取信息，细节度差，但是框架比较清晰；选取的图片也都是抽象性的，没有图表。
当用户输入笔记时，Gamma 划分内容主题并选取论据还是可以的，仍然无法产出图表，处理文字可以，数据不行。
💡 总体来说，比较适合制作 Pitch Deck，或教育类场景的幻灯片。类似法律、医疗等对信息准确度要求较高的行业，和咨询、金融这些看重用数据讲故事的行业，Gamma 能给的帮助非常有限，基本没用。
| 学生 👩🎓 | 年龄：13 - 22岁 使用频率：文科、社科类课堂演讲作业，使用频率低，一学期交付5次以下演示文稿PPT 需求：对模版复杂度要求不高，核心是能够呈现所有要讲的内容；提效 性格：对新事物接受度高、乐于尝试、动手性强、喜欢实验 驱动：兴趣内驱，伙伴效应强，愿意相信并尝试身边朋友的推荐或探索身边人都在用的工具 习惯：电子原住民，亲近自动化解决方案，上网多，社交媒体和其它线上平台广告高密度接收者 付费意愿：低 |
| 职场人 💼 | 年龄：22 - 35岁；初入职场或中层经理 使用频率：频率较高，每月1+次交付 需求：模版匹配细分行业需求，甚至可以通过已有模版复制其风格，信息提取准确，支持图表和多媒体展示，提效，团队协作多人编辑 性格：目标明确，探索和自身职业发展相关的工具 驱动：效率驱动，注重成品质量 习惯：形成网络效应后产品会增长迅速，公司会由上而下推广提效工具，或者产品驱动由下而上的增长； 付费意愿：愿意为有用的工具付费，但更希望招揽同事成为用户或者劝说公司为其付费 |
| 自由职业者 📝 | 年龄：20 - 40岁 使用频率：中等或高频，根据生意需求而定 需求：建立个人品牌，为内容建站获取流量，持续高频输出高质量内容，销售想法，等等 性格：追热点，重视信息实效性，热爱思考，寻求最优解 驱动：提效，省钱 习惯：关注提效和建站工具， 付费意愿：愿意为有效工具付费 |
Gamma 想解决的问题其实就是传统建站/幻灯片模版和文档工具在做的，在模版还不充足整体形态都很初期的阶段，甚至解决得还不如这些传统模块化的拖拽工具，即使定制内容可以比普通的模版工具多一步启动项目时的方便，仍然暂时不构成竞争优势。
其它解决方式：
AI 竞品（产品形态多为早期）：
目前12人，3位创始人负责产品，5位工程师，4位设计；坐标湾区
幻灯片， 网站，博客类型的文档本质上都属于成果展示类工具。这类工具可以为用户的思考赋能在两个方面：
目前看来，这两种能力还是不能够无缝交汇的，即需要用户用生成的框架进行初始思考后，自行汇总信息，期间可能用其他信息整合能力更强的AI工具（ex. ChatGPT）调研，然后重新输入，Gamma才能够生成一个信息颗粒度准确度都比较高的成果，不至于只包含极度泛泛空洞的内容。未来这两个方向能闭合多少，基本取决于大模型的信息训练能力。
抓取信息、验证信息这些本质上考验的还是大模型如何处理信息，会不会总结提炼、能多准确地找到不同的论点和论据。而 AI 幻灯片不是专注于头脑风暴的工具，因为文字才是生产信息的最小单位，图像不是，它实际擅长的应该是定位不同类型的演讲需要的幻灯片格式，帮用户完成排版、校对、字体和图案设计、以及统一每页风格、行间距和字体这类繁琐耗时的工作。
多数需要密集使用幻灯片的从业者，大概率短期内对演示文稿上的内容都有自己的把控，所以用 AI 选取正确的模版、自动化解决排版问题其实才是投入性价比最高的需求，也是用户使用成果可视化类产品最大的痛点。
迭代的重心有：
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