智能文本处理

要解决什么问题

重复性的文字劳动——从网页复制的乱码空格、长文献里找要点、作业文档段落错位、几十份 .txt 要统一格式——往往占掉大量时间，却又很少需要复杂协作系统。Smart Text Process 把这类通用文本加工收拢成本地可跑的 Python 技能：不依赖联网 API，在单机完成清洗、提炼与批量归档。

技能如何工作

技能按模块化脚本组织，围绕几类典型流水线：

• 文本清洗：用 re 处理冗余空格、特殊字符与无效换行，统一基础格式
• 长文摘要：结合 jieba 分词与 collections 权重统计，从论文、笔记里压缩核心表述
• 排序与重组：按长度或关键词权重对段落、词条重排
• 润色与改写：在通顺度与风格上做语句级调整（含日常文案场景）
• 排版校正：规整段落与对齐；通过 python-docx 读写 Word，并兼容纯文本
• 批量处理：多文件读取、同一套规则加工后统一导出

输入侧支持 .txt、.md、.docx；运行环境为 Python 3.10+，核心依赖即标准库 re、collections 与上述第三方库，资源占用刻意保持轻量。

适用边界

摘要与润色基于本地规则与分词统计，不是大模型对话式改写；极长文档或高度领域化术语可能需要你事后核对要点。复杂 Word 版式（嵌套表格、宏、精细样式）以可读与段落规整为主，不保证像素级还原。扩展能力依赖你在现有模块上自行加脚本，而非内置可视化配置面板。