回顾整个课程的学习内容,规划未来的学习和发展路径。
1 | 课程学习路径 |
通过本课程,你已经掌握了:
技术能力:
产品能力:
商业能力:
1 | □ 基础能力 |
初级项目(1-2周):
中级项目(2-4周):
高级项目(1-2月):
1 | 技术深化路径 |
1 | 产品深化路径 |
技术博客:
社区论坛:
在线课程:
开发工具:
设计工具:
运营工具:
第1周:复习巩固
第2周:动手实践
第3周:完善优化
第4周:发布运营
持续学习:
社区参与:
商业实践:
恭喜你完成了《AI Skills 从入门到实践》全部32讲课程!
这只是一个开始。AI 技术正在快速发展,新的机会不断涌现。希望你能:
记住:
“最好的学习方式是教别人,最好的创新方式是解决自己的问题。”
祝你在 AI Skill 开发的道路上越走越远,创造出有价值的产品!

如果你对本课程有任何建议或反馈,欢迎通过以下方式联系:
你的反馈将帮助我们持续改进课程内容!
本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第32讲,也是最后一讲。
感谢你的学习,祝前程似锦! 🎉
学习如何打造 Skill 品牌,通过有效推广获取更多用户。
1 | 品牌定位画布 |
| 类型 | 示例 | 适用 |
|---|---|---|
| 功能型 | Excel助手、PDF转换器 | 工具类 |
| 场景型 | 财务管家、HR小助手 | 垂直类 |
| 人格型 | 小财、智多星 | 陪伴类 |
| 创意型 | PaperMind、DocuMagic | 创新类 |
命名原则:
1 | 内容营销漏斗 |
1 | # 内容日历 - 示例 |
| 渠道 | 成本 | 效果 | 周期 | 建议 |
|---|---|---|---|---|
| 公众号 | 中 | 高 | 长 | 必做 |
| 小红书 | 低 | 中 | 短 | 推荐 |
| 抖音 | 中 | 高 | 短 | 推荐 |
| B站 | 中 | 中 | 中 | 选做 |
| 知乎 | 低 | 中 | 长 | 推荐 |
| 社群 | 低 | 高 | 短 | 必做 |
| 付费广告 | 高 | 中 | 短 | 后期 |
1 | # community.py |
1 | 推荐奖励设计 |
1 | # review.py |
1 | # marketing_analytics.py |
为你的 Skill 制定品牌定位策略。
制定一个月的内容营销计划。
设计一个完整的推广方案。
下一讲是课程总结,我们将回顾整个学习旅程。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第31讲。
探索 AI Skill 的商业模式和变现路径,将你的技能转化为收益。
| 模式 | 描述 | 适用场景 | 收入预期 |
|---|---|---|---|
| 订阅制 | 按月/年收费 | 高频使用工具 | 稳定持续 |
| 按量付费 | 按调用次数收费 | 低频但高价值 | 波动较大 |
| 一次性购买 | 买断制 | 独立软件 | 一次性收入 |
| 增值服务 | 基础免费+高级付费 | 用户获取 | 转化关键 |
| 企业服务 | 定制化开发 | B端客户 | 高客单价 |
| 平台分成 | 应用商店分成 | 流量平台 | 被动收入 |
1 | 你的 Skill 是什么类型? |
1 | # pricing.py |
1 | 定价心理学技巧 |
1 | # freemium.py |
1 | 企业服务定价模型 |
1 | # enterprise_sales.py |
| 平台 | 分成比例 | 优势 | 策略 |
|---|---|---|---|
| Coze Store | 70/30 | 流量大 | 精品策略 |
| OpenClaw | 80/20 | 分成高 | 快速迭代 |
| 飞书应用 | 75/25 | 企业多 | B端导向 |
1 | 转化漏斗优化 |
为你的 Skill 设计三级定价方案。
分析并优化 Skill 的用户转化漏斗。
撰写一个简单的商业计划书。
下一讲我们将学习 品牌建设与推广。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第30讲。
掌握用户反馈收集和数据分析方法,持续优化 Skill 体验。
| 渠道 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 应用内反馈 | 即时性强 | 用户主动性低 | 实时问题收集 |
| 用户访谈 | 深度高 | 成本高 | 重大改版前 |
| 问卷调研 | 覆盖面广 | 回收率低 | 满意度调查 |
| 数据分析 | 客观量化 | 缺乏原因 | 使用行为分析 |
| 社区论坛 | 用户互助 | 信息分散 | 长期运营 |
1 | # feedback.py |
1 | # analytics.py |
1 | # ab_test.py |
1 | 迭代优化流程 |
1 | # user_segmentation.py |
实现一个简单的用户反馈收集系统。
分析 Skill 的使用数据,找出改进点。
根据反馈和数据,制定一个迭代优化计划。
下一章我们将进入 变现与商业化,学习:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第29讲。
掌握 Skill 的部署发布流程,让你的 Skill 正式上线服务用户。
1 | □ 功能完整性 |
1 | # config.py |
步骤:
创建 Bot
配置 Prompt
1 | # Role |
添加插件
测试验证
发布上线
步骤:
准备代码
1 | # 项目结构 |
编写 Skill
1 | # skill.py |
配置依赖
1 | # requirements.txt |
提交部署
1 | # 使用 OpenClaw CLI |
步骤:
创建应用
配置权限
开发 Skill
1 | from lark_cli import Skill, Message |
部署上线
采用语义化版本(Semantic Versioning):
1 | 版本格式:主版本号.次版本号.修订号 |
1 | 1. 开发完成 → 2. 测试通过 → 3. 更新版本号 |
1 | # Changelog |
1 | # utils/logger.py |
1 | # health_check.py |
| 级别 | 描述 | 响应时间 | 处理措施 |
|---|---|---|---|
| P0 | 服务完全不可用 | 15分钟 | 立即回滚 |
| P1 | 核心功能异常 | 1小时 | 紧急修复 |
| P2 | 非核心功能异常 | 4小时 | 计划修复 |
| P3 | 轻微问题 | 24小时 | 下次迭代 |
1 | # rollback.py |
将一个 Skill 部署到 Coze 平台并测试。
为一个 Skill 创建版本发布流程,包括:
配置日志监控和健康检查。
下一讲我们将学习 用户反馈与迭代优化。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第28讲。
掌握 Skill 的测试方法和质量保证技巧,确保 Skill 稳定可靠运行。
1 | /\ |
| 测试类型 | 目的 | 工具 |
|---|---|---|
| 单元测试 | 验证单个函数正确性 | pytest |
| 集成测试 | 验证模块间协作 | pytest |
| 端到端测试 | 验证完整流程 | 手动/自动化 |
| 性能测试 | 验证响应速度 | locust |
| 安全测试 | 发现安全漏洞 | bandit |
1 | # tests/test_invoice.py |
1 | # tests/test_with_mock.py |
1 | # tests/test_integration.py |
1 | # tests/test_e2e.py |
1 | # tests/test_performance.py |
1 | # 运行测试并生成覆盖率报告 |
1 | # .github/workflows/test.yml |
为简历解析功能编写完整的单元测试。
测试发票识别和数据库保存的集成流程。
测试报表生成功能的响应时间。
下一讲我们将学习 Skill 部署与发布。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第27讲。
回顾两个完整项目的开发过程,总结经验教训,提炼可复用的开发模式。
核心功能:
技术亮点:
遇到的挑战:
核心功能:
技术亮点:
遇到的挑战:
1 | 所有项目遵循的统一架构: |
1. OCR 服务
1 | class OCRService: |
2. Excel 处理
1 | class ExcelProcessor: |
3. 数据存储
1 | class Database: |
1. 模块化设计
2. 错误处理
1 | try: |
3. 日志记录
1 | logger.info(f"处理请求:user={user_id}, intent={intent}") |
应该做的:
避免的坑:
应该做的:
避免的坑:
应该做的:
避免的坑:
通过本课程,我们学习了:
下一章我们将进入 部署与运营,学习:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第26讲。
实现HR智能助手的核心功能,包括简历解析、考勤管理和薪资计算。
1 | hr_assistant/ |
1 | # services/resume_service.py |
1 | # services/attendance_service.py |
1 | # services/payroll_service.py |
1 | # main.py |
通过本项目,我们实践了:
下一讲我们将进行 项目回顾与总结。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第25讲。
通过HR智能助手项目,学习人力资源场景的需求分析和功能规划。
主要用户群体:
| 痛点 | 描述 | 影响 |
|---|---|---|
| 简历筛选 | 大量简历需要人工筛选 | 效率低、易遗漏 |
| 考勤统计 | 每月考勤数据汇总繁琐 | 耗时、易出错 |
| 薪资计算 | 薪资结构复杂,计算麻烦 | 容易出错 |
| 合同管理 | 员工合同到期提醒不及时 | 法律风险 |
| 员工问答 | 重复回答员工常见问题 | 时间浪费 |
1 | HR智能助手功能架构 |
用户故事 1:简历筛选
作为HR专员,我希望上传简历后自动提取关键信息,这样我可以快速筛选合适的候选人。
用户故事 2:考勤统计
作为HR主管,我希望每月自动生成考勤报表,这样我可以快速核对和审批。
用户故事 3:合同提醒
作为HR经理,我希望系统提前提醒合同到期,这样我可以及时续签或处理。
| 功能模块 | 技术方案 | 理由 |
|---|---|---|
| 简历解析 | NLP + 实体提取 | 准确提取关键信息 |
| 考勤处理 | Excel + 规则引擎 | 灵活处理各种情况 |
| 薪资计算 | 公式引擎 | 支持复杂薪资结构 |
| 提醒通知 | 定时任务 | 及时提醒 |
1 | ┌─────────────────────────────────────────┐ |
输入: 简历文件(PDF/Word/图片)
输出: 结构化简历信息
1 | { |
支持的统计类型:
统计流程:
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | 1周 | 简历解析功能 |
| 第二阶段 | 1周 | 考勤管理功能 |
| 第三阶段 | 1周 | 薪资计算功能 |
| 第四阶段 | 1周 | 集成测试优化 |
下一讲我们将开始 HR智能助手的开发实现。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第24讲。
实现财务智能助手的核心功能,包括发票识别、报表生成和数据处理。
1 | finance_assistant/ |
1 | # services/invoice_service.py |
1 | # services/report_service.py |
1 | # main.py |
1 | # coze_config.yaml |
1 | # tests/test_invoice.py |
通过本项目,我们实践了:
下一讲我们将开始 HR 智能助手项目 的需求分析。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第23讲。
通过财务智能助手项目,学习完整的需求分析方法和功能规划。
主要用户群体:
| 痛点 | 描述 | 影响 |
|---|---|---|
| 重复录入 | 发票信息手动录入系统 | 效率低、易出错 |
| 报表制作 | 每月重复制作相同报表 | 耗时、无价值感 |
| 数据核对 | 银行流水与账单核对 | 繁琐、眼睛疲劳 |
| 税务计算 | 税率变化频繁,计算复杂 | 容易出错 |
| 资料查找 | 历史凭证查找困难 | 浪费时间 |
1 | 财务智能助手功能架构 |
用户故事 1:发票录入
作为财务人员,我希望拍照上传发票后自动识别信息,这样我就不用手动录入,节省时间。
用户故事 2:报表生成
作为财务主管,我希望每月自动生成财务报表,这样我可以专注于分析而不是制作。
用户故事 3:自动对账
作为出纳,我希望系统自动核对银行流水和账单,这样我可以快速发现差异。
| 功能模块 | 技术方案 | 理由 |
|---|---|---|
| 发票识别 | OCR + 结构化提取 | 准确率高 |
| 报表生成 | Excel 模板 + 数据填充 | 灵活可定制 |
| 数据存储 | SQLite / 云数据库 | 轻量、易部署 |
| 用户界面 | 对话式交互 | 学习成本低 |
1 | ┌─────────────────────────────────────────┐ |
输入: 发票图片(JPG/PNG/PDF)
输出: 结构化发票信息
1 | { |
支持的报表类型:
生成流程:
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | 1周 | 发票识别功能 |
| 第二阶段 | 1周 | 报表生成功能 |
| 第三阶段 | 1周 | 数据处理功能 |
| 第四阶段 | 1周 | 集成测试优化 |
下一讲我们将开始 财务智能助手的开发实现。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第22讲。
掌握 Skill 的性能优化和监控技巧,确保 Skill 高效稳定运行。
| 问题类型 | 表现 | 原因 |
|---|---|---|
| 响应慢 | 用户等待时间长 | 同步处理、大文件操作 |
| 内存高 | 内存占用持续增长 | 内存泄漏、大对象缓存 |
| CPU 高 | 处理卡顿 | 复杂计算、循环处理 |
| 超时 | 请求超时失败 | 外部 API 慢、大文件处理 |
1 | import time |
1 | import asyncio |
1 | class StreamingProcessor: |
1 | import functools |
1 | import statistics |
为一个 Skill 添加性能分析,找出瓶颈。
实现一个缓存系统,提升响应速度。
搭建监控告警系统,及时发现性能问题。
下一章我们将进入 综合项目实战,通过完整项目巩固所学知识。

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第21讲。
掌握 Skill 的安全与权限管理,保护用户数据安全,防范常见安全风险。
| 风险类型 | 描述 | 危害 |
|---|---|---|
| 数据泄露 | 用户敏感信息被未授权访问 | 隐私泄露、财产损失 |
| 注入攻击 | 恶意代码通过输入执行 | 系统被控制、数据被破坏 |
| 越权访问 | 用户访问超出权限的资源 | 数据被篡改、删除 |
| 会话劫持 | 攻击者窃取用户会话 | 冒充用户操作 |
| API 滥用 | 接口被恶意调用 | 资源耗尽、服务中断 |
1 | 安全设计原则 |
1 | from abc import ABC, abstractmethod |
1 | class MFAAuthenticator: |
1 | from enum import Enum |
1 | class ResourcePermissionManager: |
1 | import re |
1 | import subprocess |
1 | from cryptography.fernet import Fernet |
1 | class SecurityAuditor: |
实现一个完整的用户认证系统,支持:
为一个文件管理 Skill 实现 RBAC 权限控制:
实现全面的输入验证机制:
下一讲我们将学习 性能优化与监控,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第20讲。
掌握 Skill 的数据持久化和状态管理技巧,实现用户会话保持、数据存储和历史记录管理。
| 场景 | 需求 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 多轮对话 | 记住用户之前提供的信息 | 会话状态管理 |
| 用户偏好 | 记住用户的设置和偏好 | 用户配置存储 |
| 历史记录 | 查看之前的操作记录 | 历史数据存储 |
| 数据分析 | 统计 Skill 使用情况 | 日志和指标存储 |
| 断点续传 | 长时间任务的中断恢复 | 任务状态持久化 |
1 | Skill 数据类型 |
1 | 会话生命周期 |
1 | import time |
1 | class MultiTurnSkill: |
1 | class UserPreferenceManager: |
1 | import hashlib |
1 | import logging |
1 | class UsageAnalytics: |
为一个客服 Skill 实现完整的会话管理功能,支持:
实现一个用户偏好管理系统,支持:
实现一个日志分析工具,可以:
下一讲我们将学习 安全与权限管理,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第19讲。
掌握 Skill 在多平台间的适配与迁移技巧,实现”一次开发,多处部署”,最大化 Skill 的复用价值。
不同 AI 平台有各自的特点和限制:
| 平台 | 优势 | 限制 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Coze | 生态完善,插件丰富 | 需要科学上网 | 海外用户,复杂功能 |
| OpenClaw | 国内访问稳定 | 生态相对较新 | 国内用户,快速上线 |
| 飞书 CLI | 企业集成度高 | 依赖飞书生态 | 企业办公场景 |
1 | ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ |
Coze 特有功能:
OpenClaw 特有功能:
飞书 CLI 特有功能:
1 | ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ |
抽象基类设计:
1 | from abc import ABC, abstractmethod |
1 | class CozeAdapter(SkillAdapter): |
1 | from openclaw import Skill, Tool |
1 | from lark_cli import Skill, Message |
1 | class StorageAdapter(ABC): |
1 | □ 功能兼容性检查 |
从 Coze 迁移到 OpenClaw:
1 | # 1. 导出 Coze 配置 |
为一个简单的天气查询 Skill 实现三个平台的适配器。
将一个在 Coze 上运行的 Skill 迁移到 OpenClaw,记录迁移步骤和注意事项。
实现一个支持 Coze、OpenClaw、飞书的统一存储层,支持用户偏好设置。
下一讲我们将学习 数据持久化与状态管理,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第18讲。
掌握邮件自动化技能,实现邮件自动发送、模板管理、批量投递等功能,让邮件处理效率大幅提升。
邮件是商务沟通的主要方式,但重复性工作很多:
| 场景 | 需求描述 | Skill 价值 |
|---|---|---|
| 营销邮件 | 向客户群发产品推广邮件 | 批量个性化发送 |
| 会议通知 | 自动发送会议邀请和提醒 | 定时自动发送 |
| 报表投递 | 定期发送数据报表给相关人员 | 自动附件处理 |
| 客户跟进 | 按设定时间自动跟进客户 | 智能提醒机制 |
| 自动回复 | 根据邮件内容自动回复 | 智能应答处理 |
1 | 📧 邮件自动化助手 |
邮件处理的核心技术栈:
| 功能 | 技术方案 | 说明 |
|---|---|---|
| 邮件发送 | smtplib / yagmail | Python 标准库和第三方库 |
| 邮件接收 | imaplib / poplib | 读取收件箱邮件 |
| 邮件解析 | email / mail-parser | 解析邮件内容 |
| 定时任务 | schedule / APScheduler | 定时发送邮件 |
| 邮件服务 | SendGrid / Mailgun | 专业邮件发送服务 |
使用 smtplib:
1 | import smtplib |
使用 yagmail(更简单):
1 | import yagmail |
1 | from jinja2 import Template |
1 | def batch_send_emails(smtp_config, recipient_list, template_name, |
1 | import schedule |
OpenClaw 的邮件 Skill 示例:
1 | from openclaw import Skill, Tool |
1 | 你是邮件自动化助手,专门帮助用户高效处理邮件发送任务。 |
| 用户输入 | 识别意图 | 提取参数 |
|---|---|---|
| “给张三发封邮件” | 单封发送 | 收件人、主题、内容 |
| “批量发送会议邀请” | 批量发送 | 收件人列表、模板 |
| “明天上午9点发提醒邮件” | 定时发送 | 时间、收件人、内容 |
| “用欢迎模板给新用户发邮件” | 模板邮件 | 模板名称、收件人、变量 |
| “查看邮件发送记录” | 记录查询 | 查询条件 |
场景:市场部门需要向客户群发新品推广邮件。
解决方案:
1 | def send_marketing_campaign(smtp_config, customer_data, product_info): |
场景:需要定期向管理层发送数据报表。
解决方案:
1 | def schedule_report_delivery(smtp_config, report_config): |
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
解决方案:
解决方案:
解决方案:
下一讲我们将进入 进阶开发技巧 章节,学习:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第17讲。
掌握 OCR 文字识别技能,实现图片、扫描件、PDF 的文字提取,让纸质文档数字化变得简单高效。
在日常办公中,经常需要处理无法直接复制的文字内容:
| 场景 | 需求描述 | Skill 价值 |
|---|---|---|
| 发票识别 | 识别发票图片中的金额、日期、税号等信息 | 自动提取结构化数据 |
| 名片识别 | 提取名片上的姓名、电话、公司等信息 | 一键录入通讯录 |
| 合同扫描 | 将纸质合同扫描件转为可编辑文本 | 数字化存档 |
| 证件识别 | 识别身份证、营业执照等证件信息 | 自动填写表单 |
| 表格识别 | 识别图片中的表格并转为 Excel | 保留表格结构 |
1 | 👁️ OCR 智能识别 |
OCR 处理的核心技术栈:
| 功能 | 技术方案 | 说明 |
|---|---|---|
| 开源 OCR | Tesseract / PaddleOCR | 免费,可离线使用 |
| 云端 OCR | 百度/腾讯/阿里云 OCR API | 精度高,支持复杂场景 |
| 表格识别 | PaddleOCR-Table / ExcelNet | 专门用于表格识别 |
| 图像处理 | OpenCV / Pillow | 图像预处理和优化 |
使用 Tesseract:
1 | import pytesseract |
使用 PaddleOCR(推荐):
1 | from paddleocr import PaddleOCR |
发票识别:
1 | import re |
名片识别:
1 | def recognize_business_card(image_path): |
1 | def recognize_table(image_path): |
1 | from pdf2image import convert_from_path |
OpenClaw 的 OCR Skill 示例:
1 | from openclaw import Skill, Tool |
1 | 你是 OCR 智能识别助手,专门帮助用户从图片和文档中提取文字信息。 |
| 用户输入 | 识别意图 | 提取参数 |
|---|---|---|
| “识别这张图片里的文字” | 通用 OCR | 图片路径 |
| “提取这张发票的信息” | 发票识别 | 图片路径 |
| “把这张表格转成 Excel” | 表格识别 | 图片路径、输出路径 |
| “识别这个 PDF 扫描件” | PDF OCR | PDF 路径 |
| “批量识别这些图片” | 批量 OCR | 文件夹路径 |
场景:财务部门需要批量处理发票,提取信息录入系统。
解决方案:
1 | def batch_process_invoices(image_folder): |
场景:销售团队参加展会后,需要整理收集到的名片。
解决方案:
1 | def batch_process_business_cards(image_folder): |
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
解决方案:
解决方案:
解决方案:
下一讲我们将学习 邮件自动化 Skill 开发,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第16讲。
掌握 Word 文档的自动化处理技能,实现文档生成、格式调整、内容提取等操作,大幅提升文档处理效率。
Word 是办公中最常用的文档工具,但重复性工作很多:
| 场景 | 需求描述 | Skill 价值 |
|---|---|---|
| 合同生成 | 根据模板和数据批量生成合同 | 一键批量生成 |
| 报告撰写 | 自动整理数据并生成分析报告 | 数据自动填充 |
| 通知发布 | 批量生成个性化通知文档 | 邮件合并功能 |
| 文档归档 | 提取文档关键信息建立索引 | 内容智能提取 |
| 格式统一 | 批量修改文档格式和样式 | 自动化格式调整 |
1 | 📝 Word 智能助手 |
Word 处理的核心技术栈:
| 功能 | Python 库 | 说明 |
|---|---|---|
| Word 操作 | python-docx | 创建、修改 Word 文档 |
| 模板处理 | docxtpl | 基于 Jinja2 的模板填充 |
| 格式转换 | pandoc / LibreOffice | 格式互转 |
| 内容提取 | python-docx / textract | 提取文字、表格 |
创建 Word 文档:
1 | from docx import Document |
添加表格:
1 | def add_table(doc, data, style='Light Grid Accent 1'): |
添加图片:
1 | def add_image(doc, image_path, width=None, height=None): |
使用 docxtpl 进行模板填充:
1 | from docxtpl import DocxTemplate |
模板示例:
1 | 合同编号:{{ contract_no }} |
1 | def mail_merge(template_path, data_list, output_prefix): |
设置段落格式:
1 | from docx.shared import Pt, Inches |
设置页面布局:
1 | from docx.shared import Inches |
OpenClaw 的 Word Skill 示例:
1 | from openclaw import Skill, Tool |
1 | 你是 Word 智能助手,专门帮助用户自动化处理 Word 文档。 |
| 用户输入 | 识别意图 | 提取参数 |
|---|---|---|
| “帮我生成一份合同” | 文档生成 | 合同类型、关键信息 |
| “用模板批量生成邀请函” | 邮件合并 | 模板路径、收件人列表 |
| “把这几个 Word 合并成一个” | 文档合并 | 文件列表 |
| “统一调整文档格式” | 格式调整 | 文件路径、格式要求 |
| “提取这个文档里的表格” | 内容提取 | 文件路径、提取类型 |
场景:法务部门需要根据客户信息批量生成销售合同。
解决方案:
1 | def batch_generate_contracts(customer_data, template_path): |
场景:需要根据数据自动生成分析报告。
解决方案:
1 | def generate_report(data, analysis_result, output_path): |
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
解决方案:
qn('w:eastAsia') 设置东亚字体解决方案:
docxtpl 而不是直接操作 python-docx解决方案:
下一讲我们将学习 OCR 文字识别 Skill 开发,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第15讲。
掌握 PPT 的自动化生成技能,实现从内容到演示文稿的一键转换,让汇报材料制作效率提升10倍。
制作 PPT 是职场中最耗时的工作之一:
| 场景 | 需求描述 | Skill 价值 |
|---|---|---|
| 数据汇报 | 将销售/财务数据自动转为汇报 PPT | 一键生成,自动图表 |
| 会议材料 | 根据议程自动生成会议 PPT | 结构化内容组织 |
| 产品介绍 | 从产品文档生成介绍 PPT | 内容智能提取 |
| 培训课件 | 将文字教材转为课件 PPT | 自动分页配图 |
| 项目总结 | 根据项目文档生成总结 PPT | 关键信息提取 |
1 | 📊 PPT 智能生成器 |
PPT 处理的核心技术栈:
| 功能 | Python 库 | 说明 |
|---|---|---|
| PPT 操作 | python-pptx | 创建、修改 PPT |
| 图表生成 | matplotlib / plotly | 生成数据图表 |
| 图片处理 | Pillow | 图片裁剪、调整 |
| 内容生成 | 大模型 API | 生成文案内容 |
创建 PPT 文件:
1 | from pptx import Presentation |
添加图表:
1 | from pptx.chart.data import ChartData |
添加图片:
1 | def add_image_slide(prs, title, image_path, left=None, top=None, width=None, height=None): |
设置字体样式:
1 | from pptx.util import Pt |
应用主题色:
1 | def apply_theme(prs, primary_color, secondary_color, background_color): |
从大纲生成 PPT:
1 | def generate_ppt_from_outline(outline, template=None): |
OpenClaw 的 PPT Skill 示例:
1 | from openclaw import Skill, Tool |
1 | 你是 PPT 智能生成助手,专门帮助用户快速创建演示文稿。 |
1 | 请根据以下主题生成 PPT 大纲: |
场景:销售经理需要制作月度销售汇报 PPT。
解决方案:
1 | def generate_sales_report_ppt(sales_data, month): |
场景:产品经理需要根据产品文档生成介绍 PPT。
解决方案:
1 | def generate_product_ppt(product_doc): |
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
创建一个 Skill,实现以下功能:
解决方案:
解决方案:
解决方案:
下一讲我们将学习 Word 文档处理 Skill 开发,包括:

本讲是《AI Skills 从入门到实践》系列课程的第14讲。
tag:
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录(注意不是yilia根目录)执行以下命令:
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置:
jsonContent:
meta: false
pages: false
posts:
title: true
date: true
path: true
text: false
raw: false
content: false
slug: false
updated: false
comments: false
link: false
permalink: false
excerpt: false
categories: false
tags: true