大家好，我是好夕雷，现千万营收平台的产品负责人。

前几天我还在朋友圈吐槽，从零到一培养一个产品经理，真 TM 难。每次产品新人入职，都要重复讲一堆知识，PPT 做到手抽筋，课件更新到怀疑人生。

就在我第 23 次更新课件时，突然灵光一闪：既然 AI 能写代码和文章，为啥不能直接生成培训课件？于是我开始了一系列疯狂实验，迭代了好几轮提示词，最终搞出了一个完美方案。

如何用 AI 批量生成培训课件？

首先，我们需要准备一套通用的提示词模板，这是整个过程中最关键的一步。

步骤一：设计通用的提示词

懒得搞的朋友，可以直接抄我作业，提示词如下：

# 任务
作为一个专业教学导师，请根据[受众]设计一套[时间]内的系统化学习[目标]的课程方案。

# 配置
- 语言：中文
- 受众：新手
- 时间：3天
- 目标：SQL查询

# 规则
- 风格：通俗易懂、易于理解
- 文案：遵循[简约文案]原则
- 要求：
    - 必要时通过mermaid可视化关键概念
    - 代码示例需提供详细的[语言]注释
- 结构：
    - 课程目录
    - 课程介绍
    - 学习路径：参考[时间]
        - 概念定义：适合[受众]阶段的必要概念，并使用含“概念、描述、类比、作用、例子”列的Mackdown表格说明
        - 关键流程：主要步骤与方法
        - 实战练习：3个左右由浅入深的的示例和答案（例如生活/工作中的常见场景），必要时通过实例数据和表格说明
    - 知识总结
        - 思维导图：使用mermaid/mindmap呈现所有概念关系为[概念集合]
        -JSON总结：根据[概念集合]组织核心知识点
        - 思维方法：3个左右应用于该领域的思考框架，并通过实例说明该思维方法的应用场景
    - 工具推荐：3个左右
    - 推荐书单：3个左右

# 工具
## 简约文案
- 删除冗余：去除重复内容、过多修饰词和无关细节
- 结构清晰：使用标题、短句和符号拆分内容，遵循"问题→解决方案→示例→行动"顺序
- 分层呈现：复杂内容折叠处理，按步骤释放信息
- 视觉转化：用图表替代文字说明，用熟悉场景类比技术概念

## JSON总结
### 要求
- 禁止解释概念
- 去除""，[]的内容禁止换行
### 模版
{
  X:{
    XX:["XXX","XXX","XXX"],
    XX:{
      XXX:["XXXX","XXXX","XXXX"],
      XXX:["XXXX","XXXX","XXXX"]
    }
  }
}

步骤二：更改提示词配置

你可以根据想要生成的培训主题，修改这个提示词的配置内容。

比如你想 1 个月入门【营销管理】，可以这么改：

# 配置
- 语言：中文
- 受众：新手
- 时间：1个月
- 目标：营销管理

步骤三：选择合适的 AI 模型

目前市面上，效果比较好的 AI 模型主要有：

这些模型各有特点，Claude 语言能力强（我个人最爱），Gemini 支持更多输出，DeepSeek R1 效果也还不错。

根据你的具体需求，选择最合适的就行。

步骤四：使用 Trae 快速生成课件

这里推荐字节的 Trae 海外版 IDE，它完美支持我说的这些模型。而且通过 Trae，就能批量生成 AI 培训课件。

Trae 下载：https://www.trae.ai/

下载安装好 Trae 后，根据步骤操作：

全选当前的提示词，并通过 Ctrl + U 引用至 Trae 的 Chat 对话框
选择模型，例如 Claude-3.7-Sonnet

我最近就尝试了这套方法，分别用 Claude-3.7 和 Gemini-2.5-Pro 生成了【3天速通SQL查询】课程，效果相当惊艳！

课件地址：

Claude-3.7 版本：https://hye5sfvwra.feishu.cn/wiki/ELFNw0uaMitDx6kmCLMcwdZJn0e
Gemini-2.5-Pro 版本：https://hye5sfvwra.feishu.cn/wiki/Bbf9wUV9PiamMVkTqgMcMjaenvc

你可以对比下，这两个 AI 模型的效果差异。

结语

最近明显感觉 AI 的出现，正在加速重塑产品经理的角色。

从过去定义功能、按部就班解决问题，转变成了设计 AI 工作流，驱动 AI 自动化处理海量重复性工作。

——好夕雷

用 AI 批量生成培训课件，本质上是把培训设计的思维过程，转化为 AI 可执行的指令。只要你掌握了这套方法，几分钟内快速生成任意知识的培训课件，将不再是问题。

希望这篇分享，能帮助到同样被培训工作折磨的你。记住，工作再忙，也别忘了用 AI 摸鱼！

我是好夕雷，下期再见！

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