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如何使用大型语言模型(LLM)将数据导入Gamma演示文稿?

了解如何连接数据源到Gamma,使用AI助手或大型语言模型自动生成演示文稿。

如何使用此页面

如何使用此页面:将其粘贴到Claude、ChatGPT(或任何连接了您的工具和Gamma的LLM)中,并说明您的需求,例如“帮我从Snowflake数据设置一个第三季度管道回顾演示文稿。” LLM会根据此简要编写项目指令(或技能)并运行演示文稿。您可以查看LLM的输出,使用Gamma MCP服务器测试并迭代。

💎 专业提示:将整页内容粘贴到您选择的LLM中,描述您的用例。LLM会处理从提取数据到生成演示文稿的所有步骤。


模式

LLM从连接的工具读取数据 → 在脚本中计算数字 → 将完成的数字发送给Gamma,Gamma渲染演示文稿。
​

三层结构:数据源保存原始数据 · 指令保存配方 · Gamma负责视觉效果。添加新工具仅增加数据源,其他部分保持不变。
​

LLM必须遵守的规则

  • 每次请求都要重新读取数据源,绝不重复使用之前的数字。

  • 在脚本中预先计算。 总计、细分、排名、周期过滤。绝不让Gamma做算术运算——只传递完成的数字。

  • 在提示中重述每个数字及其单位($1.21M),并命名图表类型(“对比条形图”、“环形图”)。

  • 选择合适的Gamma工具: generate_from_template(+模板ID)用于定期品牌演示文稿;generate(+主题ID)用于一次性演示。使用textMode: preserve锁定精确数字。

  • 没有编辑工具——要更改演示文稿,请重新生成(或在Gamma网页编辑器中编辑)。

给LLM提供什么

  • 您的数据所在工具——Snowflake、BigQuery、Google Drive/Sheets、Salesforce、HubSpot、Notion、Jira等。

  • 具体的表格/视图/报告/表单/文档,以及重要的列或部分。

  • 您的Gamma 模板ID(Gamma:get_gammas,带type: template)或主题ID。

  • 演示文稿的幻灯片列表和您的品牌语调。

LLM填写的指令模板

## Rules - Read source fresh; pre-compute in a script; restate figures with units;   there is no Gamma edit tool. - Brand voice: ___  ## Use case: ___ Trigger: "___" Tool: Gamma:generate_from_template — gammaId ___, presentation, 16x9, textMode: preserve Source: ___ (tool + table/view/report/sheet/doc; relevant columns/sections: ___) Steps:   1. Read the source (run query / export CSV / fetch doc).   2. Run a script to compute: ___ (totals, breakdowns, top-N, period).   3. Build the prompt one block per slide: ___ → ___ → ___, figures with units.   4. Generate from the template; spot-check with Gamma:read_gamma.

60秒示例

一个包含deal、stage、arr、probability、region、owner列的Google表格第三季度管道。您说“制作第三季度管道回顾。” LLM会:

  1. 导出表格为CSV或直接从Google Drive的MCP读取,

  2. 运行脚本返回开放ARR 160万美元 · 加权103万美元 · 胜率67% · 主要交易(Stark 50万美元,Hooli 42万美元…),

  3. 按块向Gamma提示每张幻灯片——摘要 → 按阶段 → 主要交易 → 优先事项,使用这些精确数字,

  4. 从您的管道模板生成。

您只输入了一句话;数字保持精确,因为计算由脚本完成,而非模型。


技能还是项目指令?

从项目指令开始——最简单,总是加载,适合一个团队和几种演示文稿类型。当您有多种演示文稿类型(每种仅在需要时加载)或希望计算步骤成为可复用、经过测试的脚本并共享时,将演示文稿移入独立的技能。告诉LLM您的选择,它会相应设置。

一个示例技能——pipeline-review-deck(包含SKILL.md和compute_pipeline.py脚本)——作为此简要的起点。技能安装在设置 → 功能中。


附录:示例表格导入

有时不需要脚本。表格已存在于幻灯片所需的表格形态中。读取行,在提示中重述,要求Gamma放入表格。

源表格 — Q3 Customer References(10行)

账户

行业

地区

主要联系人

状态

Hargrove Industries

制造业

东北部

Michelle Tran, CTO

活跃

BlueRidge Healthcare

医疗保健

东南部

Dr. Sam Osei, CIO

活跃

SunBridge Hotels

酒店业

东南部

Raj Mehta, SVP Tech

活跃

Apex Transportation

运输业

东南部

William Torres, CIO

活跃

United Credit Union

金融服务

中西部

Helen Voss, VP Tech

活跃

BrightPath Education

教育

东南部

Tanya Morris, CIO

待定

Luminary Tech Group

科技

东北部

Sophia Grant, CEO

活跃

Quantum Defense Corp

国防

西南部

Eric Wang, CIO

活跃

Vertex Pharma

生命科学

东北部

Lisa Okafor, IT Director

续约中

Harbor Life Sciences

生命科学

西部

Dr. Anna Xu, SVP Ops

活跃

Gamma提示

Populate the "Customer References" slide with a horizontal table. Columns: Account | Industry | Region | Primary Contact | Status. Preserve row order exactly. No edits, no additions, no aggregation.  - Hargrove Industries | Manufacturing | Northeast | Michelle Tran, CTO | Active - BlueRidge Healthcare | Healthcare | Southeast | Dr. Sam Osei, CIO | Active - SunBridge Hotels | Hospitality | Southeast | Raj Mehta, SVP Tech | Active - Apex Transportation | Transportation | Southeast | William Torres, CIO | Active - United Credit Union | Financial Services | Midwest | Helen Voss, VP Tech | Active - BrightPath Education | Education | Southeast | Tanya Morris, CIO | Pending - Luminary Tech Group | Technology | Northeast | Sophia Grant, CEO | Active - Quantum Defense Corp | Defense | Southwest | Eric Wang, CIO | Active - Vertex Pharma | Life Sciences | Northeast | Lisa Okafor, IT Director | In renewal - Harbor Life Sciences | Life Sciences | West | Dr. Anna Xu, SVP Ops | Active

为什么这有效

  • |分隔符保持列边界清晰无歧义。

  • “完全保留行顺序。无编辑、无添加、无汇总”告诉Gamma转录而非编辑。

当表格超过约15行时,逐行提示会变得杂乱,需切换回预计算模式。

这是否解答了您的问题?