PPT提示词案例

实战案例：用AI提示词制作中东智能充电桩运营商A轮20页BP，用Gamma讲清沙漠新城的充电网络现金流

发布时间：2026年10月08日 10:20:41

以虚构团队「瀚充能源（DuneCharge）」面向中东市场（阿联酋与沙特）的智能直流快充网络A轮融资为教学场景，演示如何用ChatGPT做逻辑底稿、Gamma生成20页英文BP、再人工核验数据：先写一页投资人一句话故事（在海湾国家用耐高温直流快充＋光储一体化站点切入高温电网弱环），再按「问题—市场—方案—单站模型—网络效应—GTM—团队—融资用途」八段式生成；重点打磨三张表——单站60个月现金流测算（标注全部为假设值）、站点投资回收期敏感性分析、利雅得与迪拜两城的首批30站选址逻辑；用「高温50℃降额、沙尘滤网维护周期、斋月用电曲线」三个本地化细节建立可信度。附跨境BP提示词常见坑：Gamma编造市场规模数字、自动配图出现禁酒猪肉元素与阿拉伯文乱码、IRR测算逻辑不自洽、把政府意向写成已签约、虚构主权基金背书等合规红线与修正方法。

背景

这是一个用于教学演示的模拟项目（团队与数据均为虚构）：出海团队「瀚充能源（DuneCharge）」计划在阿联酋、沙特阿拉伯运营120kW—240kW智能直流快充网络，站点配套光伏车棚与储能柜，主打耐高温（50℃环境不降额）、沙尘运维标准化、与本地商超和加油站合作拿地。需要在两周内拿出20页英文A轮BP，目标募资1500万美元，用于利雅得、迪拜首批30个站点。团队过去的BP问题很典型：市场数据靠感觉、单站模型算不平、配图全是上海陆家嘴、英文像机翻、把「正在接触的合作方」写成「战略合作」。

工作流定为：ChatGPT/Claude产出逻辑底稿与测算公式 → Gamma出20页英文初稿与版式 → Excel人工复核单站模型 → 设计师替换全部配图与图标。提示词工程的关键不是让Gamma「生成一份PPT」，而是把投资人脑子里的问题提前拆好、逐页投喂，并在每个环节给模型设置数据纪律：凡测算数必须标注假设来源，凡政策与市场数字必须可溯源，拿不准的一律标注[待核验]。

第一步：一句话故事与叙事主线

提示词

你是看过2000份以上早期硬科技BP的中东方向投资合伙人。我要为一家虚构的A轮阶段公司DuneCharge（中文：瀚充能源）设计英文融资BP叙事主线，业务=在阿联酋与沙特运营120-240kW智能直流快充网络，站点配光伏车棚+储能柜，差异点=50℃高温不降额硬件、沙尘环境标准化运维、与商超/加油站合作的轻资产站点。
请完成：
1. 用一句话写出投资人电梯故事（英文，≤25词），必须包含：市场缺口、我们的方案、为什么是现在（why now）；
2. 给出20页BP的八段式页序（Problem/Market/Solution/Unit Economics/Network/GTM/Team/Ask），每页标注标题、核心论点（一句）、必须出现的证据类型（数字/图/地图/表格）；
3. 指出这个故事最容易被投资人击穿的三个问题，并说明BP里分别在哪一页提前回应。
注意：所有市场数字先用[SOURCE NEEDED]占位，不要编造；这是模拟教学案例。

产出：拿到页序后立刻发现两个叙事漏洞：原稿只讲「电车增长快」，但投资人会问油电同价的海湾国家充电需求凭什么成立；以及「高温」更像硬件参数而非生意壁垒。最终把故事修正为「海湾电网峰谷与极端气候使充电可用性成为稀缺资源，谁先在高流量点位建成可盈利的单站网络，谁就锁定城市级网络效应」，把高温降额、沙尘运维收编为「可用性99.5%」这一可量化承诺的支撑项。

第二步：市场与政策页，逼模型给出可溯源数据

提示词

为BP第4-5页「Market & Tailwinds」生成英文讲稿与图表建议（每页≤80词正文），市场=阿联酋+沙特电动汽车与公共充电。
要求：
1. 只允许使用你能明确指出出处类型的数字（如IEA Global EV Outlook、GCC各国官方统计、IRENA、沙特Vision 2030公开文件、阿联酋Energy Strategy 2050），每个数字后用括号标注来源类型与年份；
2. 任何你不确定的精确数字写成「[VERIFY: source]」，禁止给出精确到小数点的虚假数据；
3. 政策页列3条真实存在的方向性政策（电动化目标、本地化率要求、外商投资规则），每条配一句「对充电运营商意味着什么」；
4. 不要假设禁酒等社会规范与此业务无关——选址与站内零售策略必须主动规避。
输出后，单独列一张「数据核验清单」表格，列明我接下来需要人工打开哪些来源逐一核对。

产出：Gamma初稿里出现过「沙特2030年电动车保有量将达XX万辆」的精确数字，模型还给了一个煞有介事的出处——核对后发现数字与文件原文对不上。按流程把这类数字全部替换为区间值并标注来源（正式成稿前由团队查IEA报告与官方文件填入）。经验：模型越自信地给出精确数字，越要人工溯源；BP里一个假数字足以让整场路演失败。 政策页最终聚焦电动化目标方向、本地化（local content）承诺对外资结构的影响、峰谷电价与光伏自发自用的套利空间。

第三步：单站模型，测算逻辑比页面美观重要十倍

提示词

设计BP第8-10页的单站经济模型（Single-Site Economics），输出：
1. 一个单站60个月现金流模型的输入参数表（参数名/基准值/取值区间/假设依据），必须覆盖：设备CAPEX（120kW双枪×N+储能+光伏车棚+土建并网）、场地租金分成、购电电价与峰谷价差、充电服务费定价、日均充电度数前6个月爬坡曲线、利用率稳定值、O&M（含沙尘滤网更换与高温巡检）、支付通道与平台成本；
2. 给出计算公式的文字描述（不要直接给算好的结果数字），特别是：月度毛利=（服务费+电价价差）×度数−固定成本−运维；回收期=累计现金流转正月份；
3. 指出三个对回收期影响最大的变量，设计一张二维敏感性分析表的结构（利用率 × 电价价差）；
4. 明确告诉我：哪些参数必须找本地设备商和场地方拿到真实报价后才能定稿，当前全部标注「Illustrative assumption, not actual data」。

产出：这一步刻意不让模型直接算结果——让它给公式和参数结构，团队在Excel里自行计算。Gamma最初自动生成的IRR高达38%且无法自洽（分子分母口径混乱、漏算并网周期），用「只给公式不给数字」的提示从源头杜绝。最终敏感性表显示，利用率是第一敏感变量、峰谷价差第二、CAPEX第三，这直接决定了后几页叙事重点放在选址（利用率）与光储套利（价差），而不是堆硬件参数。所有数字页面页脚统一加注：Illustrative model assumptions; subject to vendor quotations and site due diligence.

第四步：选址地图与网络效应，让Gamma画图而不是写字

提示词

第11-12页需要的不是大段文字，请给出图表与地图的英文设计规格（供设计师执行）：
1. 「首批30站选址逻辑页」：一张两城对比表（Riyadh vs Dubai），列=城市/目标客群/首选点位类型（商场停车场、加油站、高速公路服务区、住宅区外围）/单类点位数量/拿地合作方类型/预计利用率假设来源；
2. 一张「站点网络效应示意」的信息图描述：横轴时间（0-36个月），两条曲线——站点数与单站日均度数，用箭头标注交叉补贴逻辑（光储削峰、会员跨站留存、广告与零售分成）；
3. 给出Gamma生成这两页时的版式指令：深色底禁用（沙漠主题用砂色#E8DDC8+深蓝#123A4A），图标只用线性图标，地图必须是简化示意风格且不得出现国旗元素；
4. 配图负面清单：禁止酒精、猪肉、比基尼式休闲形象、宗教符号、阿拉伯文书法（防止乱码，阿语版后续由母语审校单独做）。

产出：Gamma自动配图阶段果然出现了海滩泳装客群图、汉堡培根早餐图和完全乱码的阿拉伯文招牌。负面清单提前写好后，替换工作量从「逐页救火」变成「按单验收」。最终配色采用砂色＋深蓝，刻意避开绿色宗教联想；地图用抽象圆点示意图替代真实国界，规避领土争议类视觉风险。站点表的合作方全部写为合作方类型（majid-al-futtaim类商场、油品零售商、高速公路特许经营方），在拿到LOI之前不出现任何真实公司logo或名称。

第五步：GTM、团队、融资用途与终稿纪律

提示词

生成第13-20页英文初稿（GTM/Traction/Team/Competition/Risks/Ask），并严格执行以下纪律：
1. Traction页：区分三栏——Signed（已签约）/ LOIs & Pilots（意向与试点）/ Pipeline（接洽中），没有真实证据的内容只能放第三栏并标注数量为[X]；
2. Competition页：2×2矩阵（直流快充功率密度 × 光储一体化程度），把DuneCharge放右上但同时列出1个真实存在的本地竞争对手占位[VERIFY competitor]，不得画「我们碾压所有人」的虚假象限；
3. Risks页必须有，至少三条：电网接入审批周期、高温实测与实验室数据差异、地缘政治与汇率；每条写缓解措施；
4. Use of Funds页：1500万美元用24个月里程碑拆解（站点X个/团队/营运资金/认证），金额加总必须=1500万；
5. 团队页：这是虚构教学案例，成员用占位姓名与履历类型，禁止虚构真实公司任职经历。
最后输出一份「路演Q&A预判清单」20问，按致命程度排序。

产出：三栏式Traction设计成了这份BP最受好评的一页——投资人对「Signed/LOI/Pipeline混为一谈」极度敏感，主动分层反而建立信任。竞争矩阵留出真实对手占位并标注[VERIFY]，避免自嗨象限；风险页没有被删（很多创始人怕写风险），三条风险＋缓解措施在模拟路演中换来的是投资人追加提问而不是冷场。资金用途页让模型自检加总后发现初稿只有1420万，补齐了80万营运资金缺口。

成果与复盘

模拟路演在三位有中东投资经验的评委面前进行，20页BP的平均翻看时长4分50秒，被提问最密集的是单站模型与选址假设——而这恰是全稿准备最扎实的部分，20问预判清单命中了14个实际问题。教学复盘时总结了AI做融资材料的三条边界：第一，AI负责结构与表达，数字责任永远在人——一个来源不明的市场数字、一个算不平的回收期，杀伤力远大于朴素的排版；第二，进展状态必须分层陈述，Pipeline写成Signed在尽调阶段等于自爆；第三，本地化细节是廉价而高效的可信度杠杆——50℃降额曲线、沙尘滤网更换周期、斋月夜间用电与消费高峰，这类提示词里要求的细节，会让投资人立刻感到「这个团队真的去过那里」。

6条可复用清单

  1. 先故事后页面：一页电梯故事＋八段式页序＋三个必被击穿的问题，逻辑底稿不过审就不要打开Gamma。
  2. 数据三档标注：Sourced（带来源年份）/ [VERIFY: source] / Illustrative assumption，测算页页脚统一免责声明，精确数字必人工溯源。
  3. 模型给公式，人算结果：CAPEX、回收期、IRR一律Excel独立建模，AI直接算出的财务数字默认不可信。
  4. Traction三分栏：Signed / LOIs & Pilots / Pipeline，禁止把接洽中写成已签约，合作方未授权只用类型不用名称。
  5. 出海视觉负面清单：提前写禁酒、猪肉、宗教符号、国旗国界、乱码阿语书法等禁忌，配色与人物形象一次锁定。
  6. 必留风险页：三条以上真实风险＋缓解措施；融资用途金额自检加总等于募资额，团队履历不得虚构真实任职。
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