[PPT] DeepWrite AI对话——四个场景，一套工作台

访问DeepWrite

排版设置

在这里统一调整字体、字号、目录停靠位置和正文显示方式，不挤占右上角工具条。

字体

字号

目录层级

目录停靠位置

决定目录固定在左侧还是右侧，方便按手势习惯或演示场景调整。

正文显示方式

决定正文是否保留独立阅读卡片背景；关闭后正文会更贴近整页背景。

中文长文先试中文经典；英文长文先试 English Essay。目录默认显示到 H2，可按需要扩到 H4；目录位置和正文显示方式也可以在这里统一调整。

朗读菜单

直接在 HTML 页面内朗读，下载文件和独立分享页都可使用。这里只保留最少功能。

当前状态：未开始

语音

语速 0.82x

高亮级别

浏览器支持时会记住上次朗读位置。

全屏专注式阅读说明

这页优先保留鼠标与触摸操作，让阅读、选词、点击链接和查看目录互不打扰。

单击正文空白区：同时显示或隐藏主题区和目录。
开始滚动正文：自动进入专注态，减少阅读时的视觉干扰。
双击正文空白区：进入或退出全屏专注式阅读状态。
全屏专注时，按 Esc 或点击“退出全屏专注”：退出全屏。

DeepWrite AI 对话——四个场景，一套工作台

副标题：把功能放进你的真实一天日期：2026年6月

{# 封面。"把功能放进真实一天"——L3的核心任务不是再讲一遍功能，而是展示它们怎么合在一起。}

{@ 前面我们花了很多篇幅讲一个个具体的能力——记忆系统怎么工作、专题对话有哪些、文章怎么带入AI。每一个都讲得很细。

但真实的你，不会"打开AI对话、只用一个功能"。你是带着一个任务进来的——写一份方案、学一门课、做一个决策、搞一次创作。你用的不是某一个功能，是好几样东西在配合。

所以这一讲，我们把前面讲的都放回四个真实场景里。不是功能列表，是你的一天。 }

场景一：一个写作者的三小时

上午九点。 打开AI对话。输入框上方快捷栏里，"方案写作"提示词已经在等你了——编号1007，标签写作/方案，用过23次。点一下。

九点零五。 AI给出了大纲。你不是在看聊天记录——目录自动展开，一键跳到"第三章风险分析"。你往下细化了数据收集方案。写完，告诉AI："语气轻松一点"。系统在后台自动更新了运行记忆——后面每轮回答都是轻松的对话语气。

十点半。 方案写完了。你的写作项目——"Q3行业分析报告"——状态从"材料收集"更新为"初稿完成"。项目日志里多了一条：今天完成了初稿，发现Q2数据和Q1存在统计口径差异，下一步做数据一致性校准。

十点四十五。 点保存。系统自动分析分类=写作，类型=方案，成熟度=草稿。你补了一个重要性=高。这篇对话进入了知识库。

三个小时。提示词→专题→记忆→项目→保存。五件事配合工作。不是你"用了五个功能"，是你完成了一次写作。

{# 场景一——写作者的三小时时间线。}

{@ 我们用时间线走一遍。

这不是"AI对话功能的逐个展示"。这是一个写作者的真实上午。

他打开AI对话，提示词在快捷栏里等他——不需要从头写。他展开大纲，目录帮他在章节之间跳转。他随口说了一句"语气轻松一点"，运行记忆自动记下了——后面的回答都保持这个风格。项目面板里的写作项目状态跟着更新。写完之后一键保存，系统帮他抽好了标签和分类。

提示词、专题、记忆、项目、保存——五件事在工作，但他只做了一件事：写方案。

好的工具，功能在后台协作，你只感觉到你在做事。 }

场景二：一个学生的一门课

周一。 打开学习专题。选的不是"直接学"，是先诊断——AI出了十道诊断题，帮他定位知识薄弱点。结果显示第二章和第四章掌握不牢。AI生成了一份学习地图，标出关键概念和它们的关联。

周三。 读了一篇补充材料。在专注式阅读里做了笔记。一键带入阅读思考专题，让AI分析这篇文章的核心论点——和自己周一学的内容做对比。

周五。 回到学习专题，进入复盘阶段。AI检测他的掌握程度，确认薄弱点已补齐，给出延伸阅读建议。

五天。学习专题的五个阶段→专注式阅读的笔记→阅读思考专题的分析→保存为带标签的笔记文档。不是"问AI几个问题"，是一次完整的学习闭环。

{# 场景二——学生的学习闭环。}

{@ 第二个场景，一个学生的一周。

他开始于学习专题的诊断——不是上来就学，是先搞清楚自己哪里薄弱。AI根据诊断结果生成了知识地图，他在接下来的几天里按地图推进。

中间用到了一篇补充文章。在专注式阅读里做了笔记，然后一键带去阅读思考专题做深度分析——这篇文章和自己正在学的内容有什么关联。

一周结束时，学习专题的复盘阶段帮他检验掌握情况。

这不是"问AI几个学习问题"。是一个完整的学习方法论在AI的辅助下完成了闭环——诊断→地图→聚焦→学习→复盘。 }

场景三：一个管理者的决策周

周二。 一个复杂决策——两个业务方向选哪一个。打开复杂决策专题。AI引导他先界定问题：这不是"选A还是选B"，而是"你评估的标准是什么"。逐层拆解出五个维度：市场潜力、团队匹配、技术风险、投入产出比、战略契合度。

周三。 每个维度下AI帮他展开分析。团队匹配这一项——A方案的团队已经有经验但兴趣不高，B方案是新领域但团队兴奋。AI不是一个计算器在打分，是帮他把每一次判断的理由讲清楚。

周四。 知识库对比——这个项目和他三个月前做过的一个项目有相似之处。调出当时的决策档案，看到那个项目最终选择了"团队匹配优先"的策略，结果很好。这次也倾向于同样原则。

周五。 形成决策报告。全部分析过程——界定、维度、评估、历史参考——存档为项目决策知识库条目。

一个决策。复杂决策专题→项目绑定→决策知识库→历史档案对照。AI不是替你选，是帮你看见了所有你凭直觉会漏掉的东西。

{# 场景三——管理者的决策周。}

{@ 第三个场景，一个管理者的真实决策。

他不是在"问AI选哪个"。他在复杂决策专题的引导下，先把问题定义清楚——不是选A还是B，是评估的标准是什么。然后逐维度展开分析。中间还调出了历史决策档案做参照——三个月前的类似决策留下了完整的记录。

最后形成的不是"AI建议选B"。而是一份你可以自己回溯的决策报告——每一个维度的评估理由都写清楚了，为什么倾向这个方向也写清楚了。

AI不是替你选。AI是帮你看见那些凭直觉会漏掉的东西。这是决策支持，不是决策替代。 }

场景四：一个创作者的内容生产

素材准备。 五篇参考文献，一个图片文件夹，一部已经写完的大纲。打开AI对话，图文正式素材——一次性全选。

生成。 告诉AI："基于这五篇文章和这个大纲，写一篇3000字的深度内容。在相应位置引用图片。"AI生成草稿——有图有文，图片路径自动关联。

打磨。 打开写作技法工具箱。逐段打磨——开头不够有冲击力，点"开头结尾"命令让AI重写。论证结构太松散，点"论证推进"重构逻辑链。金句不够有力，点"金句提炼"精炼表达。

输出。 保存。草稿带着完整的frontmatter——分类=写作，标签=深度内容/行业分析，来源文章列表、图片文件夹路径全部记录。可以直接用PPT模式打开，导出PPTX，生成音频。

素材→生成→打磨→多出口输出。文稿、PPT、音频。一份源文件，四个分发出口。

{# 场景四——创作者的内容生产流。}

{@ 最后一个场景，创作者的内容生产。

他不是从零开始写。五篇参考文献和一个图片文件夹是他已经准备好的素材。一次选入，AI基于素材生成初稿。

然后他逐段打磨——不是靠自己的语感，是调用写作技法工具箱里的专业命令：开头结尾优化、论证结构重构、金句提炼。

最后，这份草稿不只是文字——它带着完整的元数据和来源记录。可以直接用PPT模式打开、用作演示、导出PPTX、生成音频。

四个阶段——素材、生成、打磨、输出。多个AI对话功能在配合，但创作者只做了一件事：把想法变成成品。 }

四个场景，同一个答案

写作、学习、决策、创作——四个完全不同的任务。

但它们都在同一套工作台里完成：记忆让AI持续了解你，提示词让你不用从零开始，专题让复杂任务有方法可循，项目让长期推进不断线，知识包让理解可以积累，图文设计让素材不是闲置品。

不是"功能多"。是功能之间的配合，让每一项任务都不需要你离开这个工作台。

{# 总结。四个场景回顾六项能力的协同。}

{@ 四个场景，看完了。

你注意到了吗——没有一个场景只用到"一个功能"。写作场景里，提示词、记忆、专题、项目、保存一起工作。学习场景里，学习专题配合专注式阅读和阅读思考专题。决策场景里，复杂决策专题调用项目绑定和历史档案。创作场景里，图文设计、技法工具箱和多格式导出串联。

所以AI对话模块最核心的力量，不是某一个功能特别强，而是功能之间有配合。你可以从任何一项任务进入，你需要的东西都在工作台上。 }