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gpt-image2-pptgpt 图像 2 ppt

Agent Skill

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

总安装

2,736

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

912
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:gpt-image2-ppt(gpt 图像 2 ppt)
来源仓库:https://github.com/juneyaooo/gpt-image2-ppt
安装命令:
openclaw skills install gpt-image2-ppt
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install gpt-image2-ppt

简介

通过 OpenAI gpt-image-2 自动生成具有专业风格的 PowerPoint 幻灯片。

  • 适合在 OpenClaw 中快速产出视觉统一的演示文稿时使用。
  • 提供十种精选样式如空间玻璃与科技蓝主题可选。
  • 使用前应确认输出格式兼容性并检查商业使用授权条款。
  • gpt-image2-ppt 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
gpt-image2-ppt
description
Generate visually striking PPT slides via OpenAI's gpt-image-2 -- 10 curated styles (Spatial Glass / Tech Blue / Editorial Mono / Dark Aurora / Risograph / Wabi / Swiss Grid / Hand Sketch / Y2K Chrome / Retro Vector) plus a template-clone mode that mimics any user-supplied .pptx; ships an HTML viewer and a 16:9 .pptx. Use when the user asks to make a presentation, slides, deck, pitch deck, investor PPT, magazine-style PPT, or 做一份 PPT / 生成幻灯片 / 用 gpt-image 生成 PPT / 按这个模板生成 PPT.

gpt-image2-ppt -- 用 gpt-image-2 生成 PPT

把一份 markdown 大纲(或 slides_plan.json)+ 一种视觉风格,直接喂给 OpenAI 官方 Images API(gpt-image-2),逐页出图,最后拼成一个键盘可翻页的 HTML viewer + 16:9 .pptx。

十种内置风格

风格 ID一句话定位适用场景
gradient-glassApple Vision OS / Spatial GlassAI 产品发布、技术分享、创意提案
clean-tech-blueStripe / Linear 级蓝白融资路演、商业计划书、企业战略
vector-illustration复古矢量插画 + 黑描边教育培训、品牌故事、社区分享
editorial-monoKinfolk / Monocle 编辑设计品牌发布、文化访谈、读书分享
dark-auroraLinear / Vercel 深色霓虹AI 产品、开发者工具、技术分享
risographRiso 双套色印刷 + 网点纹理创意工作室、文创品牌、独立 zine
japanese-wabi无印 / 原研哉式侘寂茶道、生活方式、奢侈品、文化讲座
swiss-gridBauhaus / Vignelli 国际主义网格学术报告、博物馆展陈、严肃汇报
hand-sketchSketchnote / 白板手绘工作坊、产品 brainstorming、培训
y2k-chromeY2K 千禧液态金属 + 蝴蝶贴纸潮牌、文娱、品牌联名、Z 世代营销
风格选择原则:技术类首选 dark-aurora / gradient-glass,商务类首选 clean-tech-blue / editorial-mono,文化生活类首选 japanese-wabi / vector-illustration,潮文娱类首选 risograph / y2k-chrome,学术类首选 swiss-grid,工作坊与早期创意类首选 hand-sketch

模板克隆模式

直接给 skill 一个 .pptx 模板,后续所有页都仿这个模板。

# 一行:自动渲染 + vision 抽风格 + 出图。本机有 LibreOffice 或 docker 镜像即可
python3 generate_ppt.py \
  --plan slides_plan.json \
  --template-pptx ./company-template.pptx \
  --template-strict

--template-strict 表示每页都把模板对应页作为 image reference 喂给 gpt-image-2,仿真度最高。

模板渲染:本机不需要操作 PowerPoint

skill 自带 render_template.py,把 .pptx 自动渲染成每页 PNG,存到 <cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.png

后端按优先级自动挑:

  1. 本机 libreoffice / soffice 命令(最快)
  2. 本机 docker + linuxserver/libreoffice 镜像(首次拉 ~2.5GB)
  3. PDF -> PNG 走 pymupdf(已在 requirements);没装就用 pdf2image + poppler

如果两种 LibreOffice 都没有,会让用户手动从 PowerPoint/Keynote/WPS 导出每页 PNG,命名 page-01.png 起按字典序对应页码。

generate_ppt.py --template-pptx ... 时如果省略 --template-images 会自动调一次渲染;也可以手动先跑一次:

python3 render_template.py company-template.pptx
# -> <cwd>/template_renders/company_template/page-01.png ... page-NN.png

仿模板的两层缓存

资料路径用途
模板每页 PNG<cwd>/template_renders/<stem>/page-NN.pngLibreOffice 一次渲染长期复用
Vision 风格分析<cwd>/template_cache/<sha256>.jsongemini-3.1-pro-preview 一次分析长期复用
生成产物<cwd>/outputs/<timestamp>/每次新跑都新目录

三者都在调用者 cwd 下,与项目自然同进退;建议把 template_renders/template_cache/outputs/ 加进项目的 .gitignore

vision 模型:模板分析走单独的 OpenAI 兼容多模态 chat completions(默认 gemini-3.1-pro-preview,配在 .envVISION_* 里),与图片生成的 gpt-image-2 解耦。

安装

git clone git@github.com:JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills.git
cd gpt-image2-ppt-skills
bash install_as_skill.sh
# 编辑 ~/.claude/skills/gpt-image2-ppt-skills/.env 填入 API_KEY

必需的环境变量

OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com    # 或任意 OpenAI 兼容中转站
OPENAI_API_KEY=sk-...
GPT_IMAGE_MODEL_NAME=gpt-image-2
GPT_IMAGE_QUALITY=high                     # low / medium / high / auto

# 可选:模板克隆模式才需要(vision 分析独立 provider)。
# 不内置默认 endpoint,请填你自己信任的服务,否则就别填这一组。
# VISION_BASE_URL=https://your-openai-compatible-relay.example.com/v1
# VISION_API_KEY=sk-...
# VISION_MODEL_NAME=gemini-3.1-pro-preview
安全提示:脚本只从 <script_dir>/.env~/.claude/skills/.../env~/skills/.../env 与显式 GPT_IMAGE2_PPT_ENV 加载凭据,不会向上递归读取项目目录里的 .env,避免误吃无关密钥。

生成流程(内置风格)

  1. 用户给一份大纲 / 已有的 slides_plan.json
  2. Claude 读懂内容,按需要生成 / 校准 slides_plan.json
   {
     "title": "...",
     "slides": [
       {"slide_number": 1, "page_type": "cover",   "content": "标题 / 副标题"},
       {"slide_number": 2, "page_type": "content", "content": "正文要点..."},
       {"slide_number": 3, "page_type": "data",    "content": "数据 / 总结..."}
     ]
   }
  1. 选风格:从上面 10 套里挑一个,对应 styles/<id>.md
  2. 调脚本:
   python3 generate_ppt.py --plan slides_plan.json --style styles/editorial-mono.md
  1. 产物在 <cwd>/outputs/<timestamp>/

- images/slide-XX.png -- 每页 PNG(16:9,1536x1024) - index.html -- HTML viewer,方向键翻页、空格自动播放、ESC 全屏 - prompts.json -- 每页用到的完整 prompt(便于复盘 / 二次微调) - <title>.pptx -- 16:9 整页填充图片的 .pptx,分享 / 投影直接用

生成流程(模板克隆)

  1. 拿到模板 .pptx(用户提供 / 内部模板库 / 网络下载)
  2. (可选)先单独渲染并人工挑选----大模板(>15 页)建议先 python3 render_template.py xxx.pptx,再从 template_renders/<stem>/ 里挑 8-12 张代表页复制到 template_renders/<stem>_curated/,供 vision 分析。页数越精,layout 命中越准
  3. 生成 slides_plan.json:每页 slide_number / page_type (cover / content / data / 等) / content;想精准对位时加 layout_id,命名按 layout-NN(NN = 模板第 N 页 / 你期望对应的模板页编号)
  4. 跑 generate_ppt.py
   python3 generate_ppt.py \
     --plan slides_plan.json \
     --template-pptx xxx.pptx \
     --template-images template_renders/xxx_curated \
     --template-strict --slides 1

--slides 1 出封面冒烟,效果 OK 再跑全量

  1. 告知用户产物路径

模板页面挑选 / 复用原则

核心原则:尽量做到 1 page : 1 layout----同一份 deck 里每个 slide 用不同的模板页作 reference,观众会觉得每页都是新内容;如果同一个独特 layout 出现 2-3 次,观众下意识会想"为什么又是这页"。

vision 分析时会给每个 layout 标 reuse_friendly

reuse_friendly典型 layout多次使用的代价
false(不可复用,(!) 强警告)封面、3 个具名角色插画页、独特场景图(雪山/广播塔/复古收音机)、5 步骤 zigzag 各步独有图标、novelty 数据中央装置视觉重复非常明显,观众会困惑
true(可复用,但仍建议错开,(i) 弱提示)纯文字、卡片网格、通用列表、章节小节标题不致命,但平白浪费模板里的其它好版式

Claude 在搭 plan 时的执行策略:

  1. 优先把模板里 N 个不同 layout 分配给 N 页 slide(N 不够就在 SKILL 里看 reuse_friendly=true 的部分挑能复用的)
  2. 如果 plan 里某页内容结构非常相似(比如多个"5 步骤流程"),先尝试改写内容用不同 layout 表达(4 步骤 + 5 步骤分别用不同流程页),而不是同一个 zigzag 用两次
  3. 冒烟跑完后,看 Layout 复用检测 那段输出:(!) 必须改,(i) 看情况改;改 plan 里相应 slide 的 layout_id 即可
  4. 看完 cache JSON 选 layoutcat <cwd>/template_cache/<sha256>.json | jq '.layouts[] | {id, page_type, reuse_friendly, summary}' 一眼看清模板有哪些版式可挑

generate_ppt.py 在派发任务前会自动跑一次复用检测,把警告打到终端,不阻塞执行。

Skill 调用规范

当用户说"做一份 PPT" / "生成幻灯片"时:

  1. 先问三件事(不要直接动手):

- 内容 / 页数 / 观众是谁? - 风格偏好?按"十种内置风格"表的场景类目映射推荐 1-2 个;或者用户上传自己的 .pptx 模板(走 --template-pptx,自动渲染) - 是否需要单页测试一张图先看效果(--slides 1

  1. 生成 slides_plan.json
  2. 跑 generate_ppt.py,先 --slides 1 出封面冒烟,效果 OK 再跑全量
  3. 告知用户产物路径,让他在浏览器打开 outputs/<timestamp>/index.html 或者 <title>.pptx

仅生成部分页

python3 generate_ppt.py --plan my_plan.json --style styles/dark-aurora.md --slides 1,3,5

跑过的页有同名 PNG 时会自动跳过,方便逐页迭代。

文件结构

gpt-image2-ppt-skills/
|---- SKILL.md                # 本文件
|---- README.md               # 项目说明
|---- generate_ppt.py         # 主入口(CLI)
|---- render_template.py      # PPTX -> 每页 PNG 的辅助脚本(CLI + library)
|---- image_generator.py      # gpt-image-2 wrapper(支持 reference image)
|---- template_analyzer.py    # PPT 模板剖析器(vision + 缓存)
|---- slides_plan.json        # 示例 plan(10 页商业计划书)
|---- styles/                 # 10 套内置风格
|   |---- gradient-glass.md           dark-aurora.md
|   |---- clean-tech-blue.md          risograph.md
|   |---- vector-illustration.md      japanese-wabi.md
|   |---- editorial-mono.md           swiss-grid.md
|   |---- hand-sketch.md              y2k-chrome.md
|---- templates/viewer.html   # HTML viewer 模板
|---- install_as_skill.sh     # 一键安装到 ~/.claude/skills/
|---- requirements.txt        # requests + python-dotenv + python-pptx + jsonschema + pymupdf
\---- .env.example

调用时产生的运行时目录都在 <cwd> 下:

<your-project>/
|---- template_renders/<stem>/page-NN.png   # PPTX 渲染(render_template.py)
|---- template_cache/<sha256>.json          # vision 风格分析缓存
\---- outputs/<timestamp>/                  # 每次生成产物

License

Apache License 2.0.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

93.97%
按下载量换算857

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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