【WPS 演示- AI转卡片使用分享】快速实现文字文本结构化提炼及分层
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第一次测试
测试文字内容
以【杭州公共交通优惠乘车规则】示例：
| 👋 | 乘车优惠规则杭州市内公交、地铁、水上巴士，自然月内乘坐优惠范围内的公共交通线路 当月累计消费金额50元以内的，每乘次享受9折优惠 当月累计消费在50（含）至100元的，每乘次享受7折优惠 当月累计消费在100元（含）以上的，每乘次享受5折优惠 换乘优惠：90分钟内在公交、地铁、水上巴士之间换乘可享受最高2元的换乘优惠（地铁换乘地铁不享受换乘优惠） |
测试幻灯片
新建文本框，粘贴文字
点击文本框边框，点击【AI转卡片】
第一次生成
第二次生成
第一次测试小结
因为大模型每次生成的结果带有一定的随机性，因此我测试了两次，对于本段内容来看，虽然文字略微有差异，但都没有偏离核心关键内容
第二次测试
测试文字内容
| 👋 | 如何快速从海量达人资源中找到与品牌调性契合、人群特征精准映射的达人？”“怎样高效洞察那些具备强种草、高转化的种草笔记，及时加热追投？”“用户在阅读笔记被种草后，怎样快速及时的跳转到商品页完成下单？”“站外种草的用户进入京东后，有哪些方法可以干预转化？”……内容营销从种草到转化涉及诸多环节，如何确保每个环节投入的科学性，高效达成种收一体，是品牌商家关注的重点。 |
测试幻灯片
新建文本框，粘贴文字
点击文本框边框，点击【AI转卡片】
第一次生成
第二次生成
第二次测试小结
第二段内容明显偏离了段落想要表达的重点是解决商家痛点，而非罗列有哪些痛点问题，因此生成的结果不能用于实际工作中
后续建议方向
1、样式上除了卡片风格，希望可以提供从卡片转换SmartArt和智能图形的路径（由于目前只有网页端，未看到单页美化这些功能，不确定是否已支持）
2、对于行业性、专业性内容，大模型识别提炼核心内容还需要再优化
3、对于是否需要配套插入图片，提供让用户选择的开关
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首次发布：2025年9月28日
