Install
openclaw skills install @paudyyin/deep-doc-processoropenclaw skills install @paudyyin/deep-doc-processor对用户提供的一个或多个文档(PDF/Word/Markdown/TXT/网页)执行深度智能处理:
当用户消息包含以下任意模式时,自动加载本 skill:
根据文件类型选择正确的读取方式:
file-agent,使用其 read_file 工具read_text 或派发 file-agentweb_fetch 抓取正文,如遇登录墙则改派 browser-agentanalyze_image 做 OCR 提取读取完成后,按用户需求选择处理深度:
| 用户需求 | 处理方式 | 输出格式 |
|---|---|---|
| "帮我总结一下" | 分层摘要(3层) | 一句话 → 段落摘要 → 大纲 |
| "提炼核心观点" | 论点提取 + 论据链 | 观点列表 + 支撑证据 |
| "提取关键词" | 关键词提取(按重要程度排序) | 关键词列表 + 行业术语识别 |
| "对比这两份文档" | 交叉对比分析 | 差异矩阵 + 共识结论 |
| "生成分析报告" | 全流程处理 | 结构化报告(见下方模板) |
| 追问/深挖 | 基于原文精准定位 | 引用原文 + 解读 |
支持三档摘要长度,根据用户需求自动调整:
| 档位 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| short | 一句话总结(50字内) | 快速浏览、标题生成 |
| medium | 段落级摘要(200-500字) | 日常阅读、会议材料 |
| long | 详细摘要(保留关键数据和论据) | 深度理解、报告引用 |
默认使用 medium 档位。用户可通过指令指定:"简短总结"/"详细摘要"。
自动提取内容核心关键词和关键短语:
输出示例:
【关键词】AI大模型, 多模态, 推理成本, 智能体, RAG
【行业术语】Transformer, Fine-tuning, Prompt Engineering
当用户要求生成报告时,按以下模板输出并写入文件:
# [文档标题] 深度分析报告
## 一、一句话总结
[用一句话概括全文核心内容]
## 二、核心观点
1. **[观点一]**:展开说明(附原文依据)
2. **[观点二]**:展开说明(附原文依据)
...
## 三、关键数据
| 指标 | 数值 | 来源 |
|------|------|------|
| ... | ... | ... |
## 四、行动建议
- 建议一
- 建议二
## 五、风险与注意事项
- 风险点一
- 风险点二
---
*生成时间:YYYY-MM-DD HH:MM*
*处理文档:[文档路径/URL]*
# 多文档交叉对比报告
## 对比维度
| 维度 | 文档A | 文档B | 文档C |
|------|-------|-------|-------|
| 核心立场 | ... | ... | ... |
| 关键论据 | ... | ... | ... |
| 数据差异 | ... | ... | ... |
## 共识结论
1. ...
2. ...
## 分歧点
1. ...
2. ...
| 版本 | 日期 | 变更 |
|---|---|---|
| v1.1.0 | 2026-07-31 | 整合 summarize:添加关键词提取功能、摘要长度控制(short/medium/long) |
| v1.0.0 | - | 初始版本 |
***用户:"帮我总结这份投资报告,提炼核心观点和风险提示"
→ 读取文档 → 分层摘要 → 结构化报告 → 写入 output 目录 → 展示报告卡片
用户:"对比这三份竞品分析文档"
→ 并行读取三份 → 交叉对比 → 差异矩阵 → 写入 output 目录
用户:"文档里提到的Q3增长原因是什么?"
→ 基于已读文档精准定位 → 引用原文 → 解读