文档分章生成器
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_15292d5a/yjkj-docx-chapter。
技能介绍
解决长文写作中的引用与排版痛点
撰写长篇技术章节时,大模型直接搜索常导致 URL 幻觉(返回 404),而 Pandoc 生成的 DOCX 脚注默认是纯文本,无法点击。此外,脚注重编号和 XML 污染问题使得自动化文档生成极易出错。
核心工作流与关键步骤
该技能通过严格的管线流程解决上述问题:
- 并行研究:解析 YAML 大纲,通过 ACP 子代理结合
unified_search与 Tavily 进行双源搜索,规避幻觉。 - 内容合成:合并去重后生成 Markdown 正文,并同步产出
verification_keywords.json用于后续截图比对。 - DOCX 后处理:利用 Pandoc 转换后,强制运行
add_hyperlink_footnotes.py解压 XML,将脚注 URL 转为可点击的超链接并添加样式。 - 多维验证:通过
verify_docx.py检查 XML 结构,并使用特定脚本对来源进行截图核验。
适用边界与注意事项
本管线依赖 Pandoc、Tavily API 及 unified-search skill。需注意 ACP Claude CLI 存在约 30% 的空返回率,系统已内置重试与降级至 unified_search 的策略,严禁使用 llm-task 降级。对于超长章节,建议配置 checkpoint 目录以防中断丢失进度。
使用场景
- 基于 YAML 大纲生成带可点击脚注的 Word 章节,适用于长篇技术报告撰写
- 需要验证文档中每个引用 URL 是否可达,并对来源截图留档
- 将 Markdown 草稿转换为样式规范的 DOCX,并确保脚注 URL 可点击
- 处理多主题并行搜索结果,自动去重合并后生成结构化文档
适合人员
- 技术写作者,需要生成带规范脚注和可点击引用的长篇技术文档
- 学术研究人员,需要将研究成果整理成带来源验证的章节文档
- 文档工程师,需要基于大纲批量生成结构规范的 DOCX 报告
- 内容创作者,需要基于多个搜索来源自动去重合并生成报告