用 AI 準備英文簡報，如果你還停留在請 ChatGPT 幫你寫一段講稿、改幾句英文，其實只用到很小一部分。
我現在更常用的方式，是直接讓 AI Agent 參與整個簡報準備流程。
從一開始跟我一起梳理想法、建立簡報大綱，到根據我的要求產出簡報內容，再進一步檢查邏輯漏洞、模擬台下可能出現的刁鑽問題。最後，我才把時間真正花在只有自己能做的事：判斷內容、調整故事、實際開口排練。
如果你經常需要準備英文工作簡報、主管提案或跨國會議，這篇文章會分享我實際使用的 4 步驟 AI 英文簡報工作流程，以及一個我現在很推薦的進階做法：把你反覆使用的簡報要求整理成 Skill，讓 AI Agent 每次都能按照你的工作方式協作。
我自己也曾用類似的方法準備一場 50 分鐘的全英文演講。過去這種規模，我通常需要花上兩週準備；加入 AI 協作之後，準備時間大幅縮短，我反而能把更多時間留給內容思考與實際排練。
下面把我的做法完整拆解給你。
為什麼英文好，不代表英文簡報講得好？
先說一個我自己很有感的經驗：英文能力和簡報能力，是兩件不同的事。
我的 TOEIC 聽說讀寫都滿分，但站上台、面對主管或大型觀眾時，一樣需要花很多時間準備。因為真正決定一場英文簡報好不好，不只是單字量或文法，而是另外三種能力：
清不清楚
你的論點有沒有清楚到讓人一聽就懂？
抓不抓得到
你能不能在有限時間內，讓對方快速抓到最重要的訊息？
接不接得住
主管突然 Challenge 或追問時，你能不能快速組織答案？
很多英文程度不錯的人，簡報還是容易講得零散。問題往往不是英文不夠，而是我們太早開始處理「這句英文怎麼說」，卻還沒有先想清楚：
我要說什麼？為什麼對方要在意？我希望他聽完之後做什麼？
所以我現在用 AI 準備英文簡報時，第一步通常也不是請它潤稿。而是先跟 AI 一起把這三個問題想清楚。
用 AI 準備英文簡報的 4 步驟工作流程
AI 可以參與前面三個階段，但最後的判斷與表達仍然要回到自己身上。
Step 1｜先跟 AI 梳理想法，不要急著做投影片
先問問題，不要急著給大綱
很多人準備簡報的第一個動作，是打開 PowerPoint。
我現在的做法不一樣：我幾乎不開 PowerPoint，等到真的要動手做簡報，我是呼叫自己整理好的 Skill，讓 AI Agent 照我的工作方式直接產出。
但在那之前，我會先把這場簡報的背景、對象、目的，以及目前腦中已經有的想法交給 AI Agent，請它跟我一起把內容梳理清楚。例如：
I'm preparing a 20-minute presentation for senior management.
The goal is to get approval for [你的提案].
The audience already knows [他們知道什麼], but they may be concerned about [他們可能在意什麼].
Help me structure the presentation before we build any slides.
Start by asking me questions about the objective, audience, key message, supporting evidence, and possible objections. Don't create the presentation yet.
這一步我很少要求 AI 直接給我「一份完美大綱」。我比較希望它先問我問題。因為 AI 最有價值的地方，不一定是比你更知道答案，而是它可以逼你把自己腦中還很模糊的東西說清楚。
如果手上已經有參考資料，先讓 AI 讀過再開始
這一步很多人會跳過，但影響其實很大。如果你手邊已經有相關素材，先請 AI Agent 讀過，再開始跟你討論。例如：
- 上一季的簡報或會議紀錄
- 專案的進度報告、數據報表
- 產品規格、需求文件
- 主管上次針對同一個議題給過的回饋
差別在哪裡？沒有資料的時候，AI 只能用通則問你問題，你會覺得它問的東西很表面。讀過資料之後，它問的問題會突然變得具體很多——它會直接指出「上一季報告裡提到的這個風險，這次簡報沒有交代後續」，或是「這個數字跟你剛才說的目標對不起來」。
這種問題才真的有價值，因為那通常也是主管會問的。
等這些問題回答完，我才會請它整理成：
核心訊息 → 主要論點 → 支持證據 → 希望聽眾採取的行動
這時候再開始做簡報，通常會快很多。
Step 2｜讓 AI Agent 根據你的要求建立簡報
把你的簡報規則做成 Skill
大綱確定之後，我才會讓 AI Agent 開始建立簡報內容。這也是我覺得跟一般在聊天型 AI（chat-based）的對話視窗裡丟一句「幫我寫一份簡報」差異最大的地方。
先說清楚一件事：這裡講的不是「哪一個工具比較好」。ChatGPT 現在本身也整合了 Agent 功能，Claude、Gemini 也都有。差別不在你用哪一個品牌，而在你是每次重新開一個對話從頭交代，還是讓它照著一套你已經建立好的規則工作。
用聊天視窗臨時交代，你每次都要從零開始解釋：
「我要一頁一個重點。」「不要塞太多字。」「主管簡報要結論先行。」「標題不要只是 Topic，要直接寫 Insight。」「每一頁要有明確的 So what。」
這些反覆出現的要求，其實都可以先整理起來。
分清楚兩件事：md 檔是「記憶」，Skill 是「SOP」
很多人一開始會把這兩個東西混在一起，結果寫出一份又長又難維護的檔案。我自己是這樣分的——把 AI Agent 想成一位新來的助理：
md 檔
寫的是不太會變的東西：我是誰、我在什麼產業、我的簡報對象是誰、我要求的格式長什麼樣。他不用每次問你，翻文件就知道。
Skill
寫的是這件事該怎麼做、按什麼順序做、哪些事不准做。每一次執行都照同一套流程走，產出品質才穩定。
這是很多人漏掉的一步。你花時間寫了一份很完整的 md 檔，但沒有在 Skill 裡明確要求 AI 去讀它，AI 就不會主動翻——結果你以為它記得，它其實根本沒看過。所以我的做法是：把「讀取哪一份 md」直接寫進 Skill 的步驟裡，變成流程的一部分，就不會漏。
md 檔（記憶）該放什麼
放事實與偏好，也就是問十次答案都一樣的東西：
我的背景
- 職位與工作內容
- 所在產業
- 常見的簡報對象
- 專業領域與英文程度
我的簡報原則
- 結論先行、一頁一個核心訊息
- Slide title 要表達觀點，不是主題
- 優先呈現 decision / insight / implication
- 數據必須回答「So what？」
我的格式要求
- 常用的簡報架構、每頁元素
- 字數限制、圖表呈現原則
- 品牌色與視覺要求
- 哪些表達方式不要使用
寫一次就好
這三塊之後只有在你的工作情境真的改變時才需要更新，不用每次簡報重寫。
Skill（SOP）該放什麼
放步驟與規矩，也就是「這件事要怎麼做」：
先讀哪些檔案
Before starting, read my background and presentation rules in my-presentation-profile.md.
這一行看起來很小，卻是整套能不能運作的關鍵。
工作順序
例如：先確認受眾與目的 → 提出大綱 → 等我確認 → 才開始建立內容。不要跳步驟。
工作方式與底線
- 先確認受眾／目的／核心訊息／行動
- 主動挑戰弱邏輯，不要附和我
- 缺資料要標記，不能捏造
- 內容維持簡潔、可直接上台
過去犯過的錯
這一塊會隨著使用慢慢長出來。每次 AI 產出讓你不滿意，就回頭把「不要這樣做」補進 Skill。
用久了你會發現，這份 Skill 才是真正在累積的資產——它記錄的是你修正過的判斷，不是你收藏過的句子。
把這兩份檔案整理好之後，你就不用每次準備新簡報，都重新教 AI 一次「我喜歡什麼」。對我來說，這才是 AI Agent 真正開始省時間的地方。
不是單次 Prompt 寫得多厲害，而是把好的工作方式留下來，下一次直接重複使用。
Step 3｜簡報完成後，讓 AI 抓邏輯漏洞
先做一輪 Logic Review，不急著潤稿
簡報初稿完成之後，我不會立刻開始潤稿。我會先進行一輪 logic review。
因為自己做的簡報有一個很常見的問題：你知道的背景太多，很容易覺得某些事情「大家應該都知道」。結果從 A 直接跳到 C，自己看完全合理，但第一次聽的人其實根本不知道 B 是什麼。這時候，我會刻意讓 AI 站在聽眾角度挑問題。
You are a communication coach reviewing this presentation for the first time.
Identify logic gaps, weak transitions, unsupported claims, and any point where the audience may wonder "Why?" or "So what?"
Don't rewrite the slides yet.
For each issue, explain why it may confuse the audience and ask me one question that would help strengthen the content.
[貼上簡報內容或提供簡報檔案路徑]
我自己使用這個方法時，AI 曾經抓出我從 Why：為什麼這件事重要，直接跳到 How：接下來要怎麼做，中間少了一段讓聽眾真正理解問題嚴重性的內容。把這段銜接補起來之後，後面的解法才真正站得住腳。
這也是為什麼我不太喜歡一開始就叫 AI：Improve my presentation. 因為它很容易直接幫你改出一個看起來更完整的版本。但你真正需要知道的是：
原本到底哪裡有問題？
Step 4｜用 AI 模擬英文簡報 Q&A
先被電過一輪，上台才不會腦袋空白
簡報最難準備的部分，通常不是你知道自己要講什麼，而是：你不知道別人會問什麼。這也是我覺得 AI 特別好用的一個場景。
簡報完成之後，我會把內容交給 AI，請它直接扮演台下最可能 Challenge 我的角色。如果今天是主管簡報，我可能會設定 Act as a skeptical senior executive；如果是客戶提案，設定 Act as a client who is interested but not yet convinced；如果是專案匯報，設定 Act as a senior stakeholder who is concerned about timeline, budget, and execution risk。接著才進入真正的模擬。
Act as a skeptical senior executive sitting in my audience.
Based on my presentation, challenge my assumptions and ask me the hardest questions an executive would realistically ask.
Ask me one question at a time.
After I answer, evaluate my response based on:
1. Did I answer the question directly?
2. Was my main point clear?
3. Did I provide enough evidence?
4. Did I sound concise and confident?
Don't give me the ideal answer until I've responded first.
我特別建議使用 Ask me one question at a time. 不要一次叫 AI 列出十個「可能被問的問題」。因為真實 Q&A 不是考前拿到題庫。你真正需要練的是：問題突然出現的那一刻，能不能快速判斷對方真正想知道什麼，再把答案放前面。
我曾經用這個方法替一場 50 分鐘的全英文演講準備五個最可能被問到的難題。實際上台之後，其中三題都落在我事前練習過的範圍。這種練習的價值不是讓 AI 幫你「猜題」，而是讓真正的問題出現之前，你已經練過幾次被 Challenge 的感覺。
最後一步還是要離開 AI：實際開口練口條
到這裡，我反而會開始減少 AI 的使用。因為簡報最後有一件事，AI 不能替你完成：你要真的開口講。
不過口條練習還是可以借 AI 一點力。我會實際把簡報講一次，錄下來之後直接交給 AI Agent 轉成逐字稿，再請它幫忙找：太長、講到後面容易失去重點的句子／一次聽不容易理解的表達／重複出現的贅詞或口頭禪／太像書面英文、不像自己平常會說出口的句子。
Here is a transcript of me practicing my presentation out loud.
Identify run-on sentences, repeated words or phrases, and any point where the message would be difficult to understand after hearing it only once.
Don't make my English more formal. Keep it natural and spoken.
Tell me the 3 sentences I should simplify first.
[貼上你的練習逐字稿]
這裡有一個很重要的原則：不要叫 AI 把英文改得更漂亮，要讓它幫你改得更好懂。簡報是拿來聽的，不是拿來讀的。有些英文放在 Email 裡看起來很專業，但站在台上講出來又長又繞，聽眾根本來不及消化。所以我判斷一句簡報英文好不好的標準，不是用了多少進階單字，而是：
對方第一次聽，就知道你想說什麼嗎？
這也是為什麼英文簡報的口條練習，重點不是把發音修得多漂亮，而是讓每一句話短到聽得懂、順到說得出口。
用 AI 準備英文簡報的完整工作流程整理
| 階段 | AI 的角色 | 你要 AI 做什麼 | 最後由誰決定 |
|---|---|---|---|
| 1. 梳理內容 | 思考夥伴 | 追問目的、受眾、核心訊息 | 你 |
| 2. 建立簡報 | AI Agent | 按照 Skill 與大綱建立初稿 | 你 |
| 3. 檢查內容 | 挑戰者 | 抓邏輯漏洞、弱銜接、證據不足 | 你 |
| 4. 模擬 Q&A | 主管／客戶 | 挑戰假設、逐題追問 | 你 |
| 5. 實際排練 | 表達回饋 | 找贅詞、長句與不清楚的表達 | 你 |
你會發現，這套流程裡 AI 做了很多事，但有一件事從頭到尾都沒有交出去：判斷。
Prompt 很重要，但 Workflow 和 Skill 更值得建立
很多人開始使用生成式 AI 時，第一個問題是：「有沒有一個厲害的 Prompt 可以給我？」Prompt 當然有用。但如果你已經開始頻繁使用 AI 工作，我會更建議你往下一步走：
不要只收藏 Prompt，開始建立自己的 AI Workflow。
如果某一套流程每個月都會做一次，就把步驟固定下來。如果有一組要求每次都要重新告訴 AI，就把它寫進 Skill。如果 AI 每次都犯同一種錯，就把「不要這樣做」也寫進規則。
久了之後，你累積的就不再只是幾句 Prompt，而是一套真正按照你的工作方式運作的 AI 協作系統。以英文簡報來說，我會把它想成：
你的背景 + 簡報原則 + 格式要求 + 工作流程 + 過去修正過的錯誤
這些才是最值得留下來的東西。
順帶說一句，我的 AI 學習也不是自己摸索出來的
我會開始把 AI Agent 放進自己的工作流程，很大一部分要謝謝兩位一路啟發我的老師與創作者。
Cassie ∞ FlowCEO 是帶我真正從 0 到 1 開始學 AI 的導師。從怎麼理解 AI、怎麼把它用進工作，到後來開始思考一人公司如何透過 AI 工作流，慢慢建立自己的 AI 團隊，很多觀念都是從她的課程裡一步一步建立起來的。
另一位是 侯智薰（雷蒙）。我之前上過他的 Notion 訓練營和超級個體課，最近也很常看他分享的 AI Agent 學習資源。從 Notion、一人公司的系統化經營，到現在怎麼讓 AI Agent 真正參與工作，都給了我很多新的想法。
我的學習其實也是從模仿開始。先跟著他們的方法做，實際跑過一次，才慢慢理解背後的邏輯，也知道哪些方法適合自己、哪些地方需要調整。後來，我開始把「把工作方式系統化」這個觀念帶進自己最熟悉的英文簡報與國際職場溝通，慢慢發展成現在這套 AI 協作方式。
如果你也想更深入學習 AI Agent、AI 工作流與一人公司的系統化經營，很推薦去看看他們的分享。
AI 不是幫你做完簡報，而是減少低價值的反覆修改
用了 AI Agent 之後，我最大的感受不是「現在做簡報好快。」而是我可以把時間重新分配到更值得花時間的地方。
以前可能花很多時間調整投影片、重新整理大綱、反覆檢查同樣的內容。現在這些工作有一部分可以交給 AI Agent 協作。但我還是會自己決定：這場簡報最重要的一句話是什麼？哪一個故事值得留下？這個數據到底代表什麼？主管真正關心的是什麼？被追問時，我的立場是什麼？以及最後站上台時，我要怎麼把這些東西說成自己的話。
AI 可以幫你提高準備效率，但真正決定簡報有沒有影響力的，仍然是你的判斷。
FAQ｜用 AI 準備英文簡報常見問題
Q.AI 可以直接幫我做英文簡報嗎？
可以，但我不建議從「幫我做一份英文簡報」開始。先把簡報目的、受眾、核心訊息和希望對方採取的行動梳理清楚，再讓 AI Agent 根據這些資訊建立初稿，品質通常會好很多。
Q.怎麼用 ChatGPT 或 AI Agent 準備英文簡報？
可以把流程分成幾個階段：先跟 AI 梳理大綱，再讓 AI Agent 建立簡報內容，完成後請 AI 檢查邏輯漏洞與銜接，最後模擬主管或客戶進行 Q&A。真正上台前，仍然需要自己實際開口排練。
Q.AI Skill 是什麼？跟 md 檔差在哪裡？
用一個比喻最快：md 檔是你交給新助理的「交接文件」，Skill 是「工作 SOP」。md 檔解決的是「AI 不了解我」——把你的職位、產業、簡報對象、格式要求寫進去，它就不用每次問你，你也不用每次重打一遍。Skill 解決的是「AI 每次做法都不一樣」——把步驟、順序、底線和過去修正過的錯誤寫進去，產出品質才不會這次很好、下次很差。而最容易漏掉的一步是：要在 Skill 裡明確寫出「開始前先讀哪一份 md 檔」。沒有這一行，你寫的背景資料 AI 不會主動去翻，你以為它記得，它其實根本沒看過。
Q.不會寫很複雜的 Prompt，也可以使用這套方法嗎？
可以。比起追求一個很長、很厲害的 Prompt，我更建議先說清楚三件事：AI 現在扮演什麼角色、要完成什麼任務，以及哪些事情不要做。等找到適合自己的做法，再逐步整理成固定 Workflow 或 Skill。
Q.AI 可以幫我準備英文簡報 Q&A 嗎？
可以，而且非常適合。你可以讓 AI 扮演主管、客戶或專案 Stakeholder，一次只問一題。先自己回答，再請 AI 檢查你是否直接回答問題、核心訊息是否清楚，以及證據是否足夠，會比單純請 AI 列出「可能被問的十個問題」更接近真實情境。
Q.我是 PM，要用英文報專案進度，這套流程也適用嗎？
適用，而且這正是我自己每週在用的情境。我在外商做專案管理十五年，跨國專案的進度匯報、里程碑檢視、風險升級，幾乎都要用英文說明。專案簡報最常見的問題不是英文不好，而是把時程、進度、風險全部平鋪直敘講一遍，主管聽完還是不知道「所以你要我決定什麼」。建議在 md 檔裡直接寫進專案簡報的固定架構（現況 → 風險 → 你的建議 → 需要的決策），再讓 AI Agent 依此產出，並在 Step 4 讓它扮演最在意時程與預算的 stakeholder 追問你。
延伸閱讀
下一步：AI 幫你提高效率，真正上場還是要靠你
BEAT the Stage｜英文簡報 × 提案影響力
把結構、表達與臨場 Q&A，從「知道怎麼做」練成真正能在壓力下使用的能力。
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