拒绝熬夜！OpenClaw + Nano Banana 2 打造“一句话生成”PPT 的全自动工厂

大家好我是小肥肠，今天给大家带来的教程是  OpenClaw +  Nano Banana 2实现 AI 自动生成 PPT 的完整方案。这套系统可以让你用一句话描述需求，AI 就能帮你生成一份排版精美、配图专业的演示文稿，从大纲规划到页面设计全程自动化。

1. 前言

在日常工作中，制作 PPT 往往是最耗时的环节之一：构思大纲要半小时，撰写内容要一小时，找配图排版又要一小时。 更痛苦的是，很多时候我们脑子里有想法，但落到页面上就是不对劲。

今天这套方案通过  OpenClaw +  Nano Banana 2实现了从「一句话需求」到「精美 PPT」的全自动化流程。先看一下效果：

我做的case是让它提取飞书文档内容生成PPT，输入指令「飞书文档链接」紧贴文档，生成ppt。

等待几分钟PPT就生成好了：

ppt成果展示：

我不太喜欢科技风，而且生成的页数也很少，让它改成了小红书知识卡片风格的、增加PPT页数到10页、加上我的logo水印。

ppt成果展示：

2. 技术栈介绍及架构设计

2.1. banana-slides介绍

OpenClaw +  Nano Banana 2生成PPT系统，底层依赖的是banana-slides （仓库地址：https://github.com/Anionex/banana-slides）。

banana-slides是一个基于 nano banana pro 的原生 AI PPT 生成应用，目标是实现真正的 "Vibe PPT" ， 从想法到演示文稿只需几分钟，无需繁琐排版，可以口头提出修改意见。它的核心能力梳理如下图：

2.2. 系统架构设计

OpenClaw + Nano Banana 2生成PPT系统采用三层架构，这样设计的好处是职责清晰和易于扩展：

交互层

用户通过飞书机器人发送自然语言指令，比如：帮我做一份关于 AI 发展史的 PPT，要有科技感。

调度层

OpenClaw 作为中枢大脑，负责理解用户意图，拆解任务；调用 banana-slides 生成大纲和页面描述；调度 Nano Banana 2批量生成配图；汇总结果并反馈给用户。

执行层涵盖三大模块

• banana-slides：负责 PPT 结构规划、内容生成、页面排版
• nano-banana-2：负责根据页面描述生成高质量配图
• 导出模块：将页面图片组装成标准 PPTX 文件

3. 完整工作流实战

前面我们已经介绍了整体思路和技术架构，接下来就进入最关键的实战部分：如何把 banana-slides 封装成一个 Claude/OpenClaw 可调用的 Skill，并真正跑通 “文档/一句话 -> PPT” 这条链路。

3.1. xfc-ppt构建

3.1.1 目录框架搭建

xfc-ppt是一个claude code项目。为了让它既保留 banana-slides 的原始能力，又具备技能化调用能力，我采用了下面这套目录结构：

xfc-ppt/
├── SKILL.md          # 必填：使用说明 + 元数据
├── scripts/          # 必填：可执行代码
└── config.json       # 必填：配置文件，配置第三方平台key
└── banana-slides-main/           #  banana-slides-main项目
└── output/           # 项目输出目录（可配置将ppt输出到此目录）

按照设计结构创建对应文件夹和文件，其中banana-slides-main需要去仓库下载后放入对应路径。

这样设计目录的好处是：Skill 负责 “怎么调用” ，banana-slides 负责 “怎么生成” 。两者边界清晰，后续维护也更轻松。

3.1.2 编写SKILL.md

SKILL.md 是这个项目最重要的 “入口说明书” ，它决定了 OpenClaw 看到用户需求后，能不能正确识别应该调用哪个 Skill，以及调用后应该走什么流程。

以下是SKILL.md编写思路，可投喂给AI扩写为完整的SKILL.md：

1. 定义元数据（围绕Vibe PPT主题编写）
2. 定义调度规则，核心还是调度banana-slides生成PPT
3. 定义触发条件
- 用户发送文档资料要求总结为PPT
- 把已有的PPT翻新为新的幻灯片
- 给定主题生成PPT
4. 指定每个流程需要调用的代码
- 调用banana-slides-main生成PPT大纲与内容
- 调用generate.py生图

3.1.3 编写scripts/generate.py

如果说 SKILL.md 是协议层，那么 generate.py 更像是一个轻量执行脚本。它目前主要承担本地化生图适配职责：读取配置、调用国内可用的 Nano Banana 2 兼容接口、下载并保存生成图片。

在这里，我做了一个至关重要的本地化改动：

原始的 banana-slides-main 项目默认调用是国外的生图接口，这对于我们国内用户来说存在网络门槛。因此，我将 request_image() 模块中的生图接口替换为了 Nano Banana 2对接了国内三方网站。

核心代码结构（可投喂给豆包进行生成）：

load_config()
  读取 config.json 配置文件

resolve_settings()
  从 config.json / 环境变量获取:
    api_key
    api_url
    model

build_output_dir()
  创建并返回 output 输出目录

request_image()
  发送 prompt 到生图接口
  解析返回结果
  取出图片 url

download_image()
  下载图片
  按时间戳命名
  保存到本地

main()
  读取命令行参数
  解析配置
  创建输出目录
  调用生图接口
  下载图片到 output
  输出文件路径

3.2. xfc-ppt集成到OpenClaw

完成 Skill 本体后，下一步就是把它真正接入 OpenClaw，这一部分的目标，是让用户在飞书或其他对话入口里，不再手动操作脚本，而是直接用自然语言触发整个流程。

上传以后需要二次确认skill的存在：

然后就能像前言那样开启Vibe PPT之旅了。在整个系统里，OpenClaw 不是 PPT 生成器，它更像一个 “总调度台” 。它负责：

• 接收用户消息
• 判断用户意图
• 识别是否该调用 xfc-ppt
• 把用户输入转成 Skill 可执行参数
• 等待任务完成并返回结果

以上就是OpenClaw +Nano Banana 2生成PPT系统的全部内容，动手能力强的读者可以跟着教程实践一遍。上述skill已经被收录到了小肥陪跑群中，需要原件可以加入社群直接使用哦。

4. 结语

我建了一个AI智能体共学群，助力大家能快速上手AI工具，之前群内的主题是Coze和n8n，现在已经调整为了OpenClaw+AgentSkills。加入共学群的朋友还可同步被拉入Coze团队空间，获取我过去分享过的各类工作流文件，从初级到高级一应俱全，帮助你更快掌握使用技巧，想了解共学群的友友可以扫码添加小肥肠微信进行详细了解。