头脑风暴：和 Agent 聊出故事线

为什么需要头脑风暴模式

早期 AI 演示工具的问题是"一步到位"——输入一个提示词，直接生成完整内容。但问题是：

1. 你可能还没想清楚故事线是什么，AI 凭模糊提示生成的东西自然千篇一律
2. AI 生成的故事线很可预测——问题 → 解决方案 → 特性 → 价格 → CTA，永远这个节奏
3. 你没有给 AI 纠偏的机会——直到看到完整内容才发现方向错了

Gamma 5 的头脑风暴模式就是为了解决这个问题：先聊，再生成。

头脑风暴的正确姿态

先给目标，不给方案

❌ "帮我做一个讲该产品优势的演示文稿" ✅ "我需要给正在考虑续约的财务决策者做一个 10 分钟更新。目标是让他们理解过去一个季度该 AI 功能给他们节省了什么，以及为什么应该续约"

前者让 AI 自己想故事线（大概率很通用）；后者把 AI 限制在一个有明确受众、明确目的的框架里，它的"创意"才有方向。

让 Agent 先出大纲，不直接写内容

好的 Agent 会先给你看大纲。这时你可以：

• "第三和第四章节顺序换一下"
• "去掉竞品对比，我想更聚焦在已有的数据"
• "开场不要用客户故事，用一个惊人的行业统计"
• "再加一个'未来路线图'章节"

大纲改到满意了，再让 Agent 填充内容。结构比内容更重要——结构错了，内容写得再好也没用。

多轮迭代

头脑风暴不是一次对话就结束的。典型迭代过程：

1. 你给目标 → Agent 出大纲 v1 → 你调整 → v2
2. Agent 填充初稿 → 你在聊天里说"把第二章节改成更有说服力的故事线" → Agent 调整
3. 你在影条里手动重排了几张卡片 → Agent 不会打乱你的顺序（Gamma 5 的改进）
4. 你让 Agent "应用品牌配色 + 每个卡片精简 20% 文字" → Agent 执行

用反常识打破 AI 味

AI 倾向于生成大家都在说的东西。你可以故意让它偏离默认：

• "用一个反对者的视角开场——先讲为什么不应该买，再翻转"
• "把所有复杂术语都换成日常比喻"
• "开场直接上一个 5 秒视频，不要文字"

这些反常识的指令让 Agent 跳出可预测的节奏。

头脑风暴 vs 直接 Generate

实际对话示例

你：帮我做一个给 SaaS 创业者的产品介绍。目标是让他们理解为什么这个新功能能帮他们做更好的决策。
Agent：好的。我有几个问题：
  1. 创业者目前最大的决策痛点是什么？（不知道市场趋势？数据分散？团队沟通不畅？）
  2. 这个产品在这个痛点里扮演什么角色？（提供数据？提供分析？提供行动建议？）
  3. 有没有成功案例可以引用？
你：痛点是数据分散在 5 个不同工具里，团队成员看的版本都不一样。产品做一个统一的数据层 + AI 分析。有两个客户案例。
Agent：好的，我建议以下结构：
  1. 开场：一个创业者面对 5 个工具的混乱场景
  2. 问题：为什么数据分散是决策杀手（配一个时间浪费的统计）
  3. 解法：这个统一数据层 + AI 分析如何解决
  4. 案例 A / 案例 B：真实客户的故事
  5. 行动：预约演示
你：开场换成一个惊人统计——"82% 的 SaaS 创业者每周花 6+ 小时在不同工具间找数据"。然后问题和解法顺序换一下，先讲解法再回到问题为什么重要。
Agent：好的，修改后的结构：...

这个过程中你和 Agent 共同创建了一个独特的故事线——不是 AI 默认的"问题 → 解法"，而是"惊人统计 → 解法是什么 → 为什么原来的方式那么糟糕 → 案例"。这就是减少 AI 味的核心。

下一步

头脑风暴搞定了故事线，Agent 填充了初稿。接下来是单卡片快速改写——进入 闪光图标：单卡片快速改写。