让 Agent 回答一个问题，只要它对就行。但让它交出一份能直接发出去的汇报材料，要求就变成了一串：数据要对、结论要站得住、版式要整齐、页数要合适、图表要能看。任何一环掉链子，这份文档你就得自己重做一遍——那还不如一开始就自己写。
所以给 OpenClaw 接文档生成能力，关键不是「能不能生成」，而是怎么把生成过程变成一条可控的流水线：数据从哪来、模板怎么定、图表怎么嵌、生成完谁审。这篇把这条线讲清楚。
先分清三类输出，别用一套模板走天下
Word 或 PDF 报告——长文为主，用于周报、月报、总结、方案书。重点在章节结构和文字质量。
PPT 汇报——页少、图表多，用于会议汇报。重点在信息密度和视觉节奏，一页一个结论。
Excel 台账——结构和公式为主，用于明细、清单、统计表。重点在字段规范和数据准确。
三类的生成逻辑完全不同。实践中最大的错误，是拿一套模板去套三种输出，结果 Word 做得像 PPT、PPT 塞满文字。站里 AI Agent 处理 Excel 表格怎么做 讲的是数据侧的读写清洗，这篇讲的是交付侧——怎么把已经算好的结论，排成一份能发出去的文档。
第一步：把数据和结论，先做成结构化数据
这一步没做好，后面全是返工。原则是：Agent 先产出结构化结论，再由文档层负责排版。
具体做法：让 OpenClaw 先把要写进文档的内容整理成结构化数据（JSON 或表格），包括每一条结论、支撑它的数字、数据来源、时间范围。文档生成环节只做「填模板」，不做判断。
这么拆有三个好处：数据可以复核（数字对不对一眼能看）、模板可以换（同一份数据既出 PPT 也出 Word）、出错能定位（是数据错还是排版错）。反过来，如果让 Agent 一边查数一边写文，最后出错你根本不知道问题出在哪一步。数据侧的完整做法可以参考 AI Agent 数据分析怎么搭。
第二步：模板怎么定，才不会被改乱
模板是这类任务的核心资产。定模板时守住四条规矩：
（1）版式由模板决定，内容由 Agent 填。把字号、配色、页眉页脚、段落间距全部固定在模板文件里，Agent 只负责往占位符里填内容。这样无论内容多少，版式都不会崩。
（2）占位符要语义化。用「本月完成率」这种一眼能懂的字段名，不要用 field_1。后面换人维护时才不至于抓瞎。
（3）强制填和可选填要分开。关键字段（标题、日期、负责人、结论）强制必填，缺了直接报错而不是空着出稿；可选字段缺了就隐藏整块，避免出现「此处待补充」这种痕迹。
（4）每个输出类型一套模板。周报、月报、专项汇报分开维护，别指望一套走天下。
第三步：图表怎么嵌，才不会一眼假
图表是汇报材料最容易被做坏的部分。三条经验：
先定结论，再选图型。表达趋势用折线，比大小用柱状，看结构占比用饼图或堆叠。让 Agent 先明确「这一页要让看的人记住什么」，再决定用什么图。真实数据里最常见的错误是：只有三个数还画饼图，或者用折线图画不连续的类目。
图表和数据必须同源。图表要由同一份结构化数据生成，绝不能是 Agent「照着回忆画的」。做法是让图表用工具生成（本地绘图库或表格软件），生成后当文件插进文档，而不是让模型用文字描述一张图。
标注要能自解释。坐标轴单位、时间口径、数据来源都要写在图上。一份文档被转发出去之后没人替你解释，图必须自己说清楚。
第四步：出稿前，必须过三关审核
这是最容易被跳过、也最不该跳过的一步。文档一旦发出去就是对外承诺，机器生成的稿子必须有人过目。
第一关是自动校验——分项之和等于合计吗、必填字段齐吗、有没有残留的占位符、页数是否在预期范围。这一关脚本就能做，成本极低，务必先做。
第二关是抽样人工复核——不必每份都细看，但关键文档、对外文档必须看。抽检怎么抽，参见 人工复核抽检怎么做。
第三关是外发前确认——涉及对外承诺、金额、客户的文档，发出去之前务必由人点一次头，这正是 客户可见动作怎么管 讲的规矩。
另外，文件名和版本要规范。建议用「类型-周期-版本」命名，并在文档里写上生成时间和数据截止时间。中间版本不要直接覆盖，留一份，否则出了问题没法对比。
第五步：挂到定时任务上，价值才真正出来
文档生成的真正价值在「定期自动出稿」。把整条链路挂到定时任务上，每周一早上一份周报、每月一号一份月报，你只需要审一眼就能发。定时任务的配置方式和 OpenClaw 怎么定时发日报周报 一致，区别只是最后一步从「推送文字」换成「生成文件并作为附件发送」。
建议加两个保险：数据缺失时不硬生成，宁可按 AI Agent 失败升级规则 通知你，也不要出一份数字不全的文档；生成失败或超时要告警，别等到开会前才发现文档没出来。
六个坑
坑一：让 Agent 自由排版。不锁版式，每次出来的字号行距都不一样，一眼能看出是拼的。坑二：数字和正文两套来源。正文里写的数字和图表里的数字对不上，是这类文档最丢人的错误，必须同源。坑三：占位符没填干净。文档里出现「XX 待补充」，比晚交半天更糟。坑四：图表用了编的数据。模型「猜」出来的图表数据必须禁止，宁可缺图也别编。坑五：模板版本混乱。同一个月报出现了三种版式，收件人会怀疑这东西到底谁在管。坑六：生成过程花钱失控。长文档反复重排很贵，要设预算上限，参见 AI Agent 成本怎么算、怎么省。
适合与不适合
适合：有固定周期汇报需求的团队（周报、月报、运营复盘）；需要批量产出格式统一材料的岗位（比如给多个客户出同类报告）；结构稳定、只是数据每周变化的场景。不适合：完全没先例的一次性文档（比如第一版商业计划书），这类还是人先搭骨架更省事；以及对外法律文本，签名盖章前必须完整人工审校。
总结
OpenClaw 自动做汇报材料，一条主线：先把结论做成结构化数据，再用锁定版式的模板填稿，图表与数据同源，出稿前过三关审核，最后挂到定时任务上。三个心法：数据与排版分离、模板当资产维护、对外文档必留人工确认。把这条线搭好，你省下的不是写文档的那点时间，是「每周都要重排一遍版」的那种持续消耗。
