全自动年终总结智能体：一键生成PPT的AI解决方案
年底临近，撰写年终总结PPT成为众多职场人士的共同难题。项目资料分散在Word、Excel、PDF等多种文件中，手动整理耗时耗力。针对这一痛点，本文介绍如何利用AI技术打造“全自动年终总结智能体”，实现多PDF文档自动解析并生成高质量PPT。
作品展示
该智能体支持上传多个PDF文件，用户仅需配置API Key即可启动分析流程。系统支持联网搜索功能，并可自定义PPT页数与视觉风格。
完成深度解析后，系统可一键生成结构清晰、排版专业的PPT文档。生成内容包含数据图表与配图，具备良好展示效果。
Claude Code接入GLM-4.7步骤
项目基于Claude Code与智谱GLM-4.7大模型构建，无需手写代码即可完成开发。GLM-4.7在多项测评中表现优异，已在GPQA和AIME测评中超越Claude Sonnet 4.5，在WebDev任务中位列开源模型榜首。
操作步骤如下：
- 访问 https://bigmodel.cn/ 获取API Key
- Windows用户在cmd中执行指定命令，Mac用户进行相应配置
{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic", "API_TIMEOUT_MS": "3000000", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1 }}
GLM-4.7全面支持“保留式思考”与专属MCP协议，在复杂任务架构与前端审美方面表现出色。其Skills功能可通过API调用语音、视觉及视频生成能力，实现多模态交互的全栈应用。
本地多PDF总结PPT智能体开发步骤
项目开发无需编写代码，通过提示词引导AI完成全流程构建。核心逻辑包括多PDF上传解析、调用GLM-4.7多模态API进行长上下文分析，并结合搜索API补充行业背景信息。
PPT生成功能充分发挥GLM-4.7的前端审美优势，将分析结果转化为具有精妙排版、数据图表和动态效果的交互式页面。
开发过程自动完成以下任务：
- 安装项目依赖
- 创建Next.js + Tailwind CSS项目结构
- 集成PDF解析功能
- 调用GLM-4.7多模态API
- 生成前端UI组件与交互逻辑
- 创建配置文件并自动修复错误
GLM-4.7对Next.js 14的App Router架构理解准确，工程化开局规范。在长上下文处理中展现出“保留式思考”能力，完整控制从数据清洗到动画渲染的全链路逻辑。
系统具备自我修复能力，可分析报错日志并精准定位问题，实现“自我反思-执行”的闭环。最终自动生成上百个代码文件，完成环境配置，项目一次运行通过。
实测表明，GLM-4.7配合Claude Code在代码生成、审美把控、逻辑闭环和架构设计方面表现出色，是目前国产模型中工程化落地能力最强的方案之一。该组合不仅降低了全栈开发门槛，更显著提升了开发效率。