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Agent Skill · 开发

wiki2doc(wiki2doc 文档)

wiki2doc 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。

wiki2doc 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,936。

总安装 3,444周安装 138GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,115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
1.0.0

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:wiki2doc(wiki2doc 文档)
来源仓库:https://github.com/yontlly/wiki2doc
安装命令:
openclaw skills install wiki2doc
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 wiki2doc

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

自动登录内网Confluence,提取页面文本和图片,生成Word文档,分析需求缺陷,自动生成结构化测试用例并导出Excel表格。

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 wiki2doc;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

    它需要操作浏览器,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

wiki2doc 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install wiki2doc。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

wiki2doc 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。

wiki2doc 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

wiki2doc 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。

wiki2doc 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,444 次,近一周安装 138 次,下载 1,115 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。

wiki2doc 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
wiki2doc

wiki2doc 文档 · 本页

3,444—操作浏览器MIT-0有提醒

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

wiki2doc

将 Confluence Wiki 页面内容转换为 Word 文档 (.docx) 的工具。

功能特性

  • ✅ 自动登录 Confluence(支持账号密码)
  • ✅ 提取页面标题(#title-text)
  • ✅ 提取 #splitter-content 中的全部文本和图片
  • ✅ 过滤 CSS 隐藏的图片(display:none / visibility:hidden)
  • ✅ 图片自动转为 JPG 格式
  • ✅ 排除 GIF/SVG/视频等非图片文件
  • ✅ 保持文本与图片原始顺序
  • ✅ 生成可编辑的 .docx Word 文档
  • ✅ 支持单个 URL 或批量 URL 处理
  • ✅ 自动创建 demand/ 输出目录
  • ✅ 需求分析(检测遗漏点、矛盾点、不明确点)
  • ✅ 自动生成结构化测试用例(支持多种测试设计方法)
  • ✅ 输出测试用例到Markdown和Excel格式
  • ✅ 完整自动化工作流:从Wiki到Excel的一键生成

使用方式

工具概览

本技能提供两种使用模式:

模式一:完整自动化流程(推荐)

一键完成从Wiki页面到测试用例Excel的完整转换:

/skill wiki2doc --auto http://10.225.1.76:8090/pages/viewpage.action?pageId=34556052

执行步骤:

  1. ✓ 从Wiki提取内容生成Word文档
  2. ✓ 分析需求检测遗漏点、矛盾点
  3. ✓ 自动生成测试用例(Markdown格式)
  4. ✓ 转换为Excel格式
模式二:独立工具使用

可以单独使用各个工具模块:

1. 基本用法:Wiki转Word(单个页面)
/skill wiki2doc http://10.225.1.76:8090/pages/viewpage.action?pageId=34556052
2. 批量处理(多个页面)
/skill wiki2doc --batch "http://10.225.1.76:8090/page1,http://10.225.1.76:8090/page2"
3. 需求分析
python bin/analyze/analyze_requirements.py demand/需求文档.docx

输出:

  • JSON格式分析报告
  • TXT格式人类可读报告
4. 测试用例生成
python bin/generate/generate_testcases.py demand/需求文档.docx

输出:

  • Markdown格式测试用例
  • JSON格式测试用例
5. Markdown转Excel
python bin/convert/md2excel.py demand/测试用例.md

输出:

  • Excel格式测试用例表格

输出位置

所有生成的文件保存在:

~/.claude/skills/wiki2doc/demand/

文件命名规范:

  • Word文档:{页面标题}.docx
  • 分析报告:{页面标题}_analysis_report.txt / .json
  • 测试用例MD:{页面标题}_testcases.md / .json
  • 测试用例Excel:{页面标题}_testcases.xlsx

安装依赖

首次使用前请确保已安装依赖:

pip install playwright beautifulsoup4 python-docx requests Pillow lxml

注意事项

  • 仅支持内网 Confluence(默认地址:http://10.225.1.76:8090/login.action)
  • 默认账号:yanghua,密码:Aa123123
  • 图片将自动转换为 JPG,保留原始顺序
  • 如果页面无 #splitter-content 元素,将返回空文档
  • 部分图片下载失败不影响其他内容
  • 会话 Cookie 在运行期间保持,批量处理时无需重复登录

示例

# 单个页面
/skill wiki2doc http://10.225.1.76:8090/pages/viewpage.action?pageId=34556052

# 批量处理三个页面
/skill wiki2doc --batch "http://10.225.1.76:8090/page1,http://10.225.1.76:8090/page2,http://10.225.1.76:8090/page3"

故障排查

问题解决方案
登录失败检查账号密码是否正确,或手动登录后重试
页面加载超时检查网络连接,或尝试访问 URL 是否正常
提示 No such element: #splitter-content该页面结构不同,无法提取内容
图片未显示图片可能被 CSS 隐藏,或链接失效
生成空文档页面无有效内容,或标题提取失败
本技能由 Claude Code 自动生成,适用于内部知识管理场景。

平台分布

OpenClaw

72.81%
按下载量换算812

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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