dsh-doc-tidy
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读取/汇总/改名 Office 文档(xlsx/docx/pptx)的零依赖方法:用标准库解 zip+XML,不点 WPS 界面。需要"看表格/取正文/看章节大纲/统计行列/批量整理"时加载。含自测命令。
- Installs packages
In this repository26 other files it gives its agents.
- doc-tidySkill
- dsh-backupSkill
- dsh-claude-styleSkill
- dsh-code-craftSkill
- dsh-crewSkill
- dsh-data-craftSkill
- dsh-deep-researchSkill
- dsh-diagramSkill
- dsh-doc-publisherSkill
- dsh-doc-searchSkill
- dsh-excel-copilotSkill
- dsh-flashgouSkill
- dsh-lifeSkill
- dsh-mail-craftSkill
- dsh-meeting-copilotSkill
- dsh-memory-syncSkill
- dsh-mobileSkill
- dsh-reviewSkill
- dsh-scrum-masterSkill
- dsh-slidesSkill
- dsh-storyboardSkill
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- dsh-videoSkill
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- dsh-web-crawlerSkill
- dsh-write-craftSkill
The file
Files
文档整理(零依赖版)
核心原则:能读文件就绝不点 WPS/Office 界面。 界面操作脆弱、慢、还烧 token;文件是确定性的。
工具
scripts/doc_tidy.py(纯标准库,随包分发,无第三方依赖):
PY=/data/user/0/com.deepseek.harness/files/payload/bin/python3
D=<本技能目录>/scripts/doc_tidy.py
$PY $D info <文件> # JSON:表名/行列数/表头;docx 另带 outline(Title=0,Heading=1..6)
$PY $D text <文件> # 纯文本:xlsx→TSV,docx/pptx→正文
$PY $D selftest # 自测(现场造样例并读回),改完脚本必跑.xlsx/.xlsm/.docx/.pptx✅ 支持(含共享字符串、内联字符串、多表、tab/换行).docx的大纲按pStyle+styles.xml的outlineLvl/basedOn解析;中文样式名「标题 1」也认.doc/.xls/.ppt(旧二进制)❌ → 提示用户"另存为 xlsx/docx".pdf❌ 本机无 pdf 库也无 pdftotext → 提示用户转格式,或(可选)pip install pypdf
标准流程
- 先 info(看有几张表、表头是什么、docx 的 outline 有几级),再决定怎么整理 —— 不要一上来全量 dump 正文。
- docx 要按章节处理时,直接用
info.outline的level/text;不要用正则猜"一、二、三"。 - 汇总/改名/生成新表:写一个一次性脚本放在任务目录里,跑完把脚本路径报给用户 (下次同类任务直接复用,模型不再参与 ⇒ 0 token)。
- 改文件另存为新文件,不要就地覆盖原始文件(用户的数据不可逆)。
- 产出后用
$PY $D info <新文件>回读核对("写完必回读")。
PDF 预览
需要把 docx 变成 PDF 给用户看时,优先走宿主的文档预览(office-to-pdf)。
命令行参考实现:examples/office-demo/docx2pdf.mjs(源码树;走 libreoffice-kit 的 API)。
⚠️ 不要直接跑 dsoffice convert:当前内核的 libreoffice-kit/lib/cli.js 是旧包,
在 Android 上会报 Unsupported LibreOfficeKit host: android-arm64;API 那条路已打过补丁。
与"聊天里的文件"衔接
微信/QQ 收到的文件通常先在 Download/WeiXin(用户点过"保存到手机")→ 直接读;
没有则见技能 dsh-mobile 的三路 fallback。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

