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document-management文件管理

Agent Skill

document-management 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

8,862

周安装

362

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,867
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:document-management(文件管理)
来源仓库:https://github.com/wyj0124/document-management
安装命令:
openclaw skills install document-management
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 document-management

简介

对给定本地文件夹中的 PDF 进行分析、分类、组织、总结和报告,包括批处理和按主题自动排序。

SKILL.md

name
Document-Management
description
analyze and organize pdf documents in a local folder. use when the user provides a local folder path and wants to manage, organize, classify, summarize, review, or generate a report for the documents in that folder, especially for batch processing of multiple pdf files. 触发词: 管理文档, 管理某路径的文档, 整理文档, 分析文档, 文档分类, 生成文档报告

文件分析器

当用户提供一个包含多个文档的本地目录,并希望:

  • 对文档进行管理
  • 批量提取文档文本
  • 对文档进行主题分类
  • 基于固定模板输出一份总报告
  • 自动将文档移动到分类后的文件夹

Token Extraction

From user input 管理 D:\测试路径下的文档 → file_path = D:\测试

技能目标

本技能的目标是处理一个本地文件夹,并输出一份完整报告

整个流程必须分为三个阶段:

  1. 提取文本
  2. 文档分类 + 文件整理
  3. 写报告

其中:

  • 第一阶段由脚本完成
  • 第二阶段完成分类 + 文件移动
  • 第三阶段写报告时,必须参考用户提供的报告模板或技能内预设模板

输入

用户会提供一个本地目录路径,例如:

D:\papers

目录中应包含一个或多个 .pdf 文件。

如果用户提供的是单个文件而不是目录,不要假装支持目录分析。 应明确说明该输入不符合本技能预期。


第一部分:提取文本

这一阶段只负责从目录中的 PDF 提取原始文本。

脚本职责

运行脚本,遍历目标目录中的全部 PDF,并提取每篇文档的纯文本。

脚本只负责:

  • 校验目录是否存在
  • 遍历目录中的 PDF 文件
  • 提取 PDF 文本
  • 返回结构化结果

不要把以下逻辑写进 Python:

  • 分类任务
  • 摘要生成
  • 报告写作
  • 模板填充

这些工作都应交给模型完成。

脚本调用

运行脚本:

run {baseDir}/scripts/extract_pdf_folder.py "<folder_path>"

第二部分:文档分类

分类数量要求

主题数量应根据文档数量动态调整,建议:

  • 文档数量 3-6 篇:3-4 个主题
  • 文档数量 7-12 篇:4-6 个主题
  • 文档数量 12 篇以上:6-8 个主题

分类时应考虑:

  • 研究领域(如机器学习、交通工程、气候科学等)
  • 应用场景(如预测、检测、建模、分析等)
  • 数据类型(如 GPS 轨迹、时序数据、遥感数据等)
  • 方法论(如深度学习、统计方法、混合方法等)

优先按研究领域细分,同一领域内可按应用场景或方法论进一步区分。

第二部分输入

输入为第一阶段返回的 documents 列表。

第二部分执行

逐篇读取 text,判断其最核心主题。 将其加入到对应的文件夹。

文件整理(移动文档到分类文件夹)

执行要求

在完成文档分类后,必须将每篇 PDF 文件移动到对应的分类文件夹中。

操作步骤

  1. 在目标目录(PDF 所在目录)下创建以主题命名的子文件夹
  2. 将每篇 PDF 移动到对应主题的子文件夹中
  3. 文件夹名称应简洁明了,建议使用中文命名(如"电动汽车出行模式"、"城市货运物流"等)

注意事项

  • 如果目标文件夹已存在同名子文件夹,直接使用
  • 移动前确保原文件没有被占用
  • 报告中的"各主题下的文档归应与实际文件夹结构一致

第二部分输出

至少形成两类内部结果:

  1. 文档到主题的映射
  2. 主题到文档集合的映射(根据文档数量动态调整)

第三部分:写报告

这一阶段根据以下输入生成最终报告:

  1. 第一阶段提取出的文本
  2. 第二阶段生成的分类结果
  3. 用户提供的模板或默认模板

第三部分目标

生成一份完整总报告。 报告应先呈现整体内容,再呈现单篇文档卡片。 不要把单篇卡片单独作为第一结果输出。

模板位置

默认报告模板文件位于:

references/report-template.md

写报告时,必须先读取并遵循该模板。

如果用户在当前对话中提供了自己的模板,则优先使用用户模板。 如果用户没有提供模板,则使用默认模板。

第三部分执行顺序

  1. 读取并理解报告模板
  2. 根据第一阶段文本和第二阶段分类结果整理报告内容
  3. 先写文件夹概览
  4. 再写主题分类结果
  5. 再写各主题下的文档归并
  6. 再写总体结论
  7. 最后写单篇文档卡片
  8. 若存在失败文件,则在末尾列出

第三部分输出

最终只输出一份完整报告,并保存。

报告中至少应包含:

  • 文件夹概览
  • 主题分类结果
  • 各主题下的文档归并
  • 总体结论
  • 单篇文档卡片
  • 处理失败的文件(如有)

模板遵循要求

不要脱离模板自由生成章节结构。 不要擅自增加“文档对比”“差异分析”“优劣比较”等内容,除非用户明确要求。 如果模板中的某个字段无法从文本中得到明确支持,写:

未明确提及

不要为了填满模板而编造内容。

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

98.14%
按下载量换算2,814

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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