PPTist在线演示文稿制作工具完全指南
PPTist是一款基于Vue3.x和TypeScript构建的在线演示文稿应用,完全在浏览器中运行,还原了Office PowerPoint的大部分常用功能。无论你是需要制作商务汇报、教育培训还是创意展示,PPTist都能提供专业级的幻灯片制作体验。
项目特色与优势
PPTist具有易开发、易使用、功能丰富的特点。项目不依赖UI组件库,尽量避免使用第三方组件,使得样式定制更轻松、功能扩展更方便。通过精心设计的右键菜单、丰富的快捷键以及无数编辑细节的打磨,力求为用户提供桌面应用级的操作体验。
快速开始使用
环境准备
确保你的电脑安装了Node.js 14.x或更高版本。
项目运行
首先克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPTist
cd PPTist
npm install
npm run dev
然后在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5173/ 即可开始使用。
首次使用建议
初次使用PPTist时,建议先浏览内置的8个精美模板,熟悉拖拽式添加元素的操作方式。界面设计直观易用,符合用户的操作习惯。
核心功能详解
基础功能
- 完整的历史记录系统,支持撤销和重做操作
- 丰富的快捷键设置,提升操作效率
- 智能右键菜单,提供上下文相关功能
- 多种导出格式支持,包括PPTX、JSON、图片、PDF
- 特有的.pptist文件格式,便于项目迁移和分享
- 打印功能
- AI生成PPT功能
幻灯片页面编辑
支持页面添加、删除、顺序调整、复制粘贴等基本操作。提供幻灯片分节功能,便于组织大型演示文稿。背景设置支持纯色、渐变、图片等多种形式,画布尺寸可自定义,配备网格线、标尺等辅助工具。
元素编辑功能
PPTist支持文字、图片、形状、线条、图表、表格、视频、音频、公式等丰富的元素类型。所有元素都支持拖拽移动、旋转、缩放等操作,提供多选、组合、批量编辑等高效功能。
放映功能
- 画笔工具支持多种标注方式
- 全部幻灯片预览
- 触底显示缩略图导航
- 计时器工具
- 激光笔
- 自动放映
- 演讲者视图
实用技巧与最佳实践
设计原则
- 保持视觉一致性,使用统一的色彩方案和字体
- 建立清晰的信息层级,确保重点突出
- 合理运用留白,提升页面可读性
- 适当使用动画效果,增强演示的吸引力
元素运用技巧
文字元素支持完整的富文本编辑功能,包括颜色、字体、字号、加粗、斜体、下划线、删除线等样式设置。图片元素提供裁剪、滤镜、着色等高级功能。形状元素支持自定义多边形绘制和格式刷功能。
移动端使用
PPTist在移动端提供了基础编辑和预览功能。虽然功能相对简化,但足以满足日常的查看和简单修改需求。
开发与定制
项目结构
项目采用组件化架构,代码结构清晰,便于二次开发和功能扩展。主要目录包括:
- src/components:可复用组件
- src/views:页面视图组件
- src/utils:工具函数
- src/store:状态管理
样式定制
可以通过修改src/assets/styles/variable.scss文件来自定义色彩方案和字体设置,打造专属的设计风格。
常见问题解答
环境配置问题
如果安装依赖时遇到网络连接问题,可以尝试使用国内镜像源,或者检查网络设置。
使用技巧
选择合适的模板时,应根据演示场合和受众特点来决定。商务场合适合简约专业的风格,创意展示适合活泼多彩的风格。
开源协议说明
PPTist采用AGPL-3.0开源协议。该协议要求使用者必须开源其基于PPTist的修改版本,并保持相同的开源协议。如需商业使用,请严格遵守协议要求或联系作者获取商业授权。
持续发展
PPTist项目正在不断更新迭代,未来将加入更多智能化设计功能。如果你在使用过程中有任何建议,欢迎通过项目的Issue功能参与讨论。
现在就开始使用PPTist,发挥你的创造力,制作出令人印象深刻的演示文稿吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00



