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Agent Skill · 效率

li-doc-answer(李医生回答)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

li-doc-answer 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,998。

总安装 5,516周安装 221GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,786核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
3.0.5

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:li-doc-answer(李医生回答)
来源仓库:https://github.com/43622283/li-doc-answer
安装命令:
openclaw skills install li-doc-answer
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 li-doc-answer

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

AI自动识别Word文档中的8种题型题目,生成格式统一的参考答案,支持批量处理和doc/docx格式转换。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install li-doc-answer;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

li-doc-answer 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install li-doc-answer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

li-doc-answer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

li-doc-answer 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

li-doc-answer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

li-doc-answer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,516 次,近一周安装 221 次,下载 1,786 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

li-doc-answer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
li-doc-answer

李医生回答 · 本页

5,516—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Li_doc_answer - 通用文档 AI 答案生成

版本: 3.0.4 描述: 通用 Word 文档处理工具,AI 自动识别题目并生成参考答案,支持 doc/docx 格式批量处理 作者: 北京老李

功能特性

v3.0 AI 核心功能

  • 🤖 AI 智能答案生成 - 自动识别文档中的题目并生成参考答案
  • 🎯 8 种题型支持 - 判断/单选/多选/简答/论述/案例/填空/名词解释
  • 📝 自动格式排版 - 统一的答案格式和美观排版
  • 🔍 智能题目识别 - 自动检测文档中的问题

基础功能

  • ✅ 支持任意 doc/docx 文档处理(不局限于特定主题)
  • ✅ 批量文档转换(doc ↔ docx)
  • ✅ 文档内容校验与整理
  • ✅ Markdown 与 Word 互转
  • ✅ 安全无隐私泄露

适用场景

  • 📚 教育/培训题库文档处理(任意学科)
  • 📄 企业办公文档批量转换
  • 📝 文档内容整理与归档
  • 🔄 格式统一化处理
  • 📋 文档答案/备注批量添加

使用方法

AI 答案生成(v3.0 核心功能)

# AI 自动识别题目并生成答案
python3 scripts/ai_generate_answers.py <输入文件> [输出文件]

# 示例
python3 scripts/ai_generate_answers.py 题库.doc
# 输出:题库_AI 答案版.docx

其他功能

# 处理单个文档
python3 scripts/generate_answers.py <输入文件> [输出文件]

# 批量处理目录
python3 scripts/generate_all_answers.py <目录路径>

# 格式转换
python3 scripts/convert_md_to_docx.py <输入.md> <输出.docx>

# 文档校验
python3 scripts/check_answers.py <文件路径>

支持题型

题型AI 识别答案格式
判断题✅正确/错误 + 理由
单选题✅正确选项 + 解析
多选题✅正确选项 + 解析
简答题✅要点 1/2/3 + 详细说明
论述题✅引言 + 主体论述 + 结论
案例分析✅问题识别 + 理论应用 + 解决方案 + 总结
填空题✅正确答案
名词解释✅定义 + 特点 + 意义

文件结构

Li_doc_answer/
├── SKILL.md              # 技能说明
├── README.md             # 使用文档(中文)
├── README_EN.md          # 使用文档(英文)
├── data/                 # 待处理文件目录(可选)
└── scripts/
    ├── ai_generate_answers.py    # AI 答案生成(核心)
    ├── generate_answers.py       # 单文档处理
    ├── generate_all_answers.py   # 批量处理
    ├── complete_all_answers.py   # 完整处理
    ├── add_answers_to_questions.py # 答案添加
    ├── check_answers.py          # 文档校验
    └── convert_md_to_docx.py     # 格式转换

安全说明

  • ✅ 无 API 密钥硬编码
  • ✅ 无个人隐私数据
  • ✅ 无外部网络请求
  • ✅ 仅本地文件操作
  • ✅ 使用相对路径,可跨环境部署

依赖

pip3 install python-docx mammoth

更新日志

  • v3.0.1 - AI 答案生成核心版本,支持 8 种题型自动识别和答案生成
  • v3.0.0 - 新增 AI 智能答案生成,自动识别题目并生成参考答案
  • v2.0.0 - 升级为通用文档处理工具,支持任意 doc/docx 文档
  • v1.0.0 - 初始版本

核心功能

v3.0 新增

  • ✅ AI 智能答案生成 - 自动为题目生成参考答案
  • ✅ 自动问题识别 - 智能识别文档中的题目
  • ✅ 多题型支持 - 判断、单选、多选、简答、论述、案例、填空、名词解释
  • ✅ 答案格式化 - 统一的答案格式和排版

v2.0 功能

  • ✅ 通用文档处理
  • ✅ 批量处理
  • ✅ 格式转换
  • ✅ 文档校验

平台分布

OpenClaw

93.96%
按下载量换算1,678

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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