文档审核

需要解决的核心问题

文档审核是许多专业场景（如合同审查、技术报告发布、投标文件准备）的痛点。人工审核不仅耗时，而且容易因为疲劳或主观偏好，遗漏深层次问题。一份文档可能同时存在多种问题：表面的格式混乱、文字错误，以及更隐蔽但危害更大的逻辑冲突（如前后结论矛盾）、事实冲突（如数据引用错误）和逻辑混乱（如论证跳跃）。传统单一方式（如纯脚本或纯AI）无法高效、全面地解决这些问题。

技能如何工作：双层架构与关键步骤

本技能采用 L1 量化层 + L2 语义层 的双层架构，系统化地应对上述挑战。

核心能力：

• L1 量化层：由 Python 脚本执行。负责快速、确定性的检查，包括格式规范、错别字检测、结构分析和数据提取。它提供可复现的基础审计结果。
• L2 语义层：由 AI 模型执行。负责深度语义理解与推理，包括逻辑冲突检测、事实核查（可联网）、逻辑混乱分析。它处理需要上下文理解的复杂问题。

关键执行步骤：

1. 文件提取：技能支持 .docx, .pdf, .pptx, .txt, .md 等格式，采用多级回退策略提取文本内容。
2. 模式选择：用户可根据需求选择审核深度。

- --mode quick：快速扫描（仅L1层检查）
- --mode standard：标准审核（L1全部 + L2逻辑分析）
- --mode deep：深度审核（L1全部 + L2全部 + 联网事实核查）

1. 分层审核：

- 首先，脚本执行 L1 层检查，输出结构化结果和辅助评分（涵盖格式规范性、内容逻辑性等维度）。
- 然后，AI 基于 L1 结果执行 L2 层分析，重点排查四大核心问题（逻辑冲突、事实冲突、文字错误、逻辑混乱）。

1. 报告生成：综合两层结果，生成包含问题定位、严重程度分级（高/中/低）和具体修改建议的审核报告。支持 Word 格式导出，并可通过 show_widget 输出可视化图表。

适用边界与注意事项

此技能专注于发现和诊断文档问题，但并非万能。

• 适用场景：适用于需要对文档进行严谨质量控制的正式场合，支持单份、批量及增量（版本对比）审核。
• 关键注意点：

- 审核结论需保持客观中立，事实冲突必须注明核查依据。
- 所有问题必须明确位置（页码、章节），修改建议需具体可操作。
- 对于超过 500 页的超大文件，建议使用增量审核或分章节处理以避免性能问题。
- 其主要能力是分析，最终修改仍需用户在编辑器中完成（可与相关编辑技能联动实现标注回写）。