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li-doc-answer李医生回答

Agent Skill

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

总安装

5,516

周安装

221

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,786
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:li-doc-answer(李医生回答)
来源仓库:https://github.com/43622283/li-doc-answer
安装命令:
openclaw skills install li-doc-answer
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 li-doc-answer

简介

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。

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 <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 <输入文件> [输出文件]

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

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

# 文档校验
python3 scripts/check_answers.py <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

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

93.96%
按下载量换算1,678

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。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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