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Li_doc_answer - 通用文档 AI 答案生成

Name: Li_doc_answer - 通用文档 AI 答案生成
Author: 43622283

作者 Terry S Fisher · GitHub ↗ · v3.0.5 · MIT-0

cross-platform ✓ 安全检测通过

180

总下载

当前安装

版本数

在 OpenClaw 中安装

/install li-doc-answer

功能描述

AI自动识别Word文档中的8种题型题目，生成格式统一的参考答案，支持批量处理和doc/docx格式转换。

使用说明 (SKILL.md)

Li_doc_answer - 通用文档 AI 答案生成

版本: 3.0.4
描述: 通用 Word 文档处理工具，AI 自动识别题目并生成参考答案，支持 doc/docx 格式批量处理
作者: 北京老李

功能特性

v3.0 AI 核心功能

🤖 AI 智能答案生成 - 自动识别文档中的题目并生成参考答案
🎯 8 种题型支持 - 判断/单选/多选/简答/论述/案例/填空/名词解释
📝 自动格式排版 - 统一的答案格式和美观排版
🔍 智能题目识别 - 自动检测文档中的问题

基础功能

✅ 支持任意 doc/docx 文档处理（不局限于特定主题）
✅ 批量文档转换（doc ↔ docx）
✅ 文档内容校验与整理
✅ Markdown 与 Word 互转
✅ 安全无隐私泄露

适用场景

📚 教育/培训题库文档处理（任意学科）
📄 企业办公文档批量转换
📝 文档内容整理与归档
🔄 格式统一化处理
📋 文档答案/备注批量添加

使用方法

AI 答案生成（v3.0 核心功能）

# AI 自动识别题目并生成答案
python3 scripts/ai_generate_answers.py \x3C输入文件> [输出文件]

# 示例
python3 scripts/ai_generate_answers.py 题库.doc
# 输出：题库_AI 答案版.docx

其他功能

# 处理单个文档
python3 scripts/generate_answers.py \x3C输入文件> [输出文件]

# 批量处理目录
python3 scripts/generate_all_answers.py \x3C目录路径>

# 格式转换
python3 scripts/convert_md_to_docx.py \x3C输入.md> \x3C输出.docx>

# 文档校验
python3 scripts/check_answers.py \x3C文件路径>

支持题型

题型	AI 识别	答案格式
判断题	✅	正确/错误 + 理由
单选题	✅	正确选项 + 解析
多选题	✅	正确选项 + 解析
简答题	✅	要点 1/2/3 + 详细说明
论述题	✅	引言 + 主体论述 + 结论
案例分析	✅	问题识别 + 理论应用 + 解决方案 + 总结
填空题	✅	正确答案
名词解释	✅	定义 + 特点 + 意义

文件结构

Li_doc_answer/
├── SKILL.md              # 技能说明
├── README.md             # 使用文档（中文）
├── README_EN.md          # 使用文档（英文）
├── data/                 # 待处理文件目录（可选）
└── scripts/
    ├── ai_generate_answers.py    # AI 答案生成（核心）
    ├── generate_answers.py       # 单文档处理
    ├── generate_all_answers.py   # 批量处理
    ├── complete_all_answers.py   # 完整处理
    ├── add_answers_to_questions.py # 答案添加
    ├── check_answers.py          # 文档校验
    └── convert_md_to_docx.py     # 格式转换

安全说明

✅ 无 API 密钥硬编码
✅ 无个人隐私数据
✅ 无外部网络请求
✅ 仅本地文件操作
✅ 使用相对路径，可跨环境部署

依赖

pip3 install python-docx mammoth

更新日志

v3.0.1 - AI 答案生成核心版本，支持 8 种题型自动识别和答案生成
v3.0.0 - 新增 AI 智能答案生成，自动识别题目并生成参考答案
v2.0.0 - 升级为通用文档处理工具，支持任意 doc/docx 文档
v1.0.0 - 初始版本

核心功能

v3.0 新增

✅ AI 智能答案生成 - 自动为题目生成参考答案
✅ 自动问题识别 - 智能识别文档中的题目
✅ 多题型支持 - 判断、单选、多选、简答、论述、案例、填空、名词解释
✅ 答案格式化 - 统一的答案格式和排版

v2.0 功能

✅ 通用文档处理
✅ 批量处理
✅ 格式转换
✅ 文档校验

安全使用建议

This skill appears to be a local document-processing tool that reads .doc/.docx files and writes processed .docx outputs—no network calls or credentials are used. Notes before installing: (1) The term “AI” here mostly refers to heuristics and canned answer templates in the code, not an external LLM; (2) .doc support requires antiword (the scripts call antiword via subprocess); (3) the tool will read and write files in whatever paths you point it at (or data/ for batch runs) — avoid running it on highly sensitive documents without review or on an untrusted machine. If you need stronger privacy guarantees, review the scripts locally or run them in a sandboxed environment. If you expect real LLM-generated answers, verify integration with an LLM (none is present in the shipped code).

功能分析

Type: OpenClaw Skill Name: li-doc-answer Version: 3.0.5 The skill bundle provides a suite of Python scripts for processing Word documents (.doc and .docx), including question detection and answer template generation. The code uses standard libraries such as 'python-docx' and 'mammoth' for document manipulation and safely invokes 'antiword' via subprocess lists to handle legacy formats. No evidence of data exfiltration, network requests, or malicious prompt injection was found; the 'AI' functionality is implemented through local regex-based detection and static templates.

能力评估

ℹ Purpose & Capability

The stated purpose (AI-driven doc/question recognition and answer generation) matches the included scripts that read local .doc/.docx files, detect question-like lines, and write .docx outputs. One minor mismatch: the project markets itself as 'AI' but the code performs rule-based detection and static answer templates rather than calling an external LLM or API.

✓ Instruction Scope

SKILL.md instructs running local Python scripts that operate on specified input files or a data/ directory. The scripts only read input documents and write processed .docx files; they do not access unrelated system paths or attempt to exfiltrate data.

✓ Install Mechanism

No install spec; dependency installation is limited to pip packages (python-docx, mammoth) listed in docs. All code is bundled in the skill—there are no downloads from external URLs or archived extracts.

✓ Credentials

The skill requires no environment variables, credentials, or config paths. The code uses subprocess only to call antiword for legacy .doc reading (documented), which is proportionate to the stated functionality.

✓ Persistence & Privilege

The skill does not request always:true and does not modify other skills or global agent configs. It runs on-demand and performs only local file reads/writes in the target directories.

如何使用

确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
在对话框中输入安装命令：/install li-doc-answer
安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /li-doc-answer 触发
根据 Skill 的参数说明提供必要输入，即可获得结构化输出

版本历史

v3.0.5

v3.0.5: 添加作者信息（北京老李），完全通用的文档 AI 答案生成工具，支持 8 种题型自动识别和答案生成。

v3.0.4

v3.0.4: 完全通用的文档 AI 答案生成工具，移除所有特定学科引用。自动识别任意文档中的题目并生成参考答案，支持 8 种题型。

v3.0.3

v3.0.3: AI 智能答案生成器，自动识别任意文档中的题目并生成参考答案。支持 8 种题型。完全通用的文档处理工具，不局限于任何学科或主题。

v3.0.2

v3.0.2: AI 智能答案生成，自动识别文档中所有题目并生成参考答案。支持 8 种题型。通用文档处理，不局限于特定学科。无隐私数据，安全本地运行。

v3.0.1

v3.0.1: 强化 AI 答案生成核心功能，支持 8 种题型自动识别和答案生成（判断/单选/多选/简答/论述/案例/填空/名词解释）

v3.0.0

v3.0: 新增 AI 智能答案生成，自动识别文档中所有题目并生成参考答案，支持判断/单选/多选/简答/论述/案例等多种题型

v2.0.1

v2.0.1: 添加英文说明文档 README_EN.md，完善路线图

v2.0.0

v2.0: 升级为通用文档处理工具，支持任意 doc/docx 文档，不再局限于管理学题库

v1.0.0

初始版本 - 由北京老李开发，支持管理学基础题库答案批量生成

元数据

Slug li-doc-answer

版本 3.0.5

许可证 MIT-0

累计安装 1

当前安装数 0

历史版本数 9

常见问题