文件稽核技能 (Document Review Skill)

概述

對任意型別的文件進行全維度稽核，採用雙層架構：

四大核心問題

輔助評分維度

指令碼在 L1 層同時計算四個輔助評分，作為文件質量的量化參考：

支援的文件格式

平臺整合提示：如果 WorkBuddy 的 docx/pdf/pptx 專用 Skill 可用，優先呼叫它們提取內容——它們對錶格、圖片、批註的處理更完善。指令碼作為通用回退方案。

使用流程

1. 定位檔案

# Windows - 搜尋檔案
Get-ChildItem -Path . -Recurse -Include *.docx,*.pdf,*.pptx,*.txt,*.md -ErrorAction SilentlyContinue | Where-Object { $_.Name -like "*關鍵詞*" } | Select-Object FullName, LastWriteTime

2. 選擇稽核模式

3. 執行 L1 量化稽核（指令碼）

# 單檔案稽核
python scripts/review_document.py "文件路徑" --mode standard --output markdown

# 批次稽核（多檔案彙總）
python scripts/review_document.py "檔案1.docx" "檔案2.pdf" --batch --output json

# 排除指定檢查型別
python scripts/review_document.py "文件路徑" --exclude text_errors,feasibility

# 增量稽核（僅稽核修改部分）
python scripts/review_document.py "新版本.docx" --diff "舊版本.docx"

# 指定術語詞典
python scripts/review_document.py "文件路徑" --glossary "術語表.json"

術語表格式（JSON）：

{
  "terms": {
    "AI": ["人工智慧", "ai", "A.I."],
    "ROI": ["投資回報率", "roi"]
  },
  "preferred": {
    "AI": "AI",
    "ROI": "ROI"
  }
}

4. 執行 L2 語義稽核（AI）

指令碼完成後會輸出結構化的文件摘要和 L1 檢查結果。基於此，AI 執行以下分析：

4.1 邏輯衝突檢測

讀取指令碼提取的章節結構和關鍵論點，用以下提示詞驅動 AI 分析：

請仔細閱讀以下文件內容，逐一標註所有邏輯衝突：
1. 前後矛盾的表述（列出矛盾雙方及各自位置）
2. 論據與結論不一致的地方
3. 同一約束條件相互矛盾的地方（如"必須"與"可選"並存）
4. 範圍矛盾（標題承諾"全面"但內容只覆蓋部分）

輸出格式：
[衝突型別] 位置A: "原文表述" ↔ 位置B: "原文表述"
分析: 矛盾原因說明
建議: 具體修改方案

4.2 事實衝突檢測

提取文件中的資料、時間、引用，執行聯網核查：

請從以下文件中提取所有事實性陳述，分類核查：
- 資料類：比例、金額、人數、排名（全文交叉對比一致性）
- 時間類：日期、期限、里程碑（核查時間線邏輯）
- 引用類：法規名稱及條款號、標準編號（聯網驗證是否現行有效）
- 名稱類：人物、公司、產品名（交叉驗證一致性）

對每個需聯網核查的專案，使用 WebSearch 工具驗證。
輸出格式：
[核查狀態: ✓一致/✗衝突/⚠無法確認] 位置: "原文表述"
依據: 核查來源或衝突說明
建議: 修改方案

4.3 邏輯混亂分析

請分析以下文件的邏輯結構，檢查：
1. 結構散亂：同一話題分散在多個章節
2. 論證跳躍：A→C 缺少 B 作為過渡
3. 歸因謬誤：相關性當作因果性
4. 重複冗餘：同一內容反覆出現
5. 歸類不清：不同層級內容混放
6. 主語不清：句子主語頻繁切換，代詞指代不明

輸出格式：
[問題型別] 位置: 問題描述
建議: 重組/刪減/補充方案

5. 生成稽核報告

指令碼支援多種輸出格式：

# Markdown 報告（預設）
python scripts/review_document.py "文件路徑" --output markdown

# JSON 結構化資料（供 AI 進一步處理）
python scripts/review_document.py "文件路徑" --output json

# Word 文件（可直接傳送給同事）
python scripts/review_document.py "文件路徑" --output word --output-file "稽核報告.docx"

AI 綜合報告生成後，使用 present_files 交付給使用者，並用 show_widget 輸出視覺化報告（評分雷達圖 + 問題分佈圖）。

稽核報告模板

# 文件稽核報告

**稽核文件**: [文件名稱]
**稽核時間**: YYYY-MM-DD HH:mm
**文件型別**: [技術方案/商務文件/研究報告/etc.]
**文件規模**: XX頁 / XX字
**稽核模式**: [快速掃描/標準稽核/深度稽核]

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## 📊 評分概覽

| 維度 | 評分 | 等級 |
|------|------|------|
| 格式規範性 | XX | [優/良/中/差] |
| 內容邏輯性 | XX | [優/良/中/差] |
| 表述清晰度 | XX | [優/良/中/差] |
| 方案可行性 | XX | [優/良/中/差] |
| **綜合** | **XX** | **[等級]** |

---

## 📋 問題概覽

| 問題型別 | 高 | 中 | 低 | 合計 |
|----------|---|---|---|------|
| 邏輯衝突 | X | X | X | X |
| 事實衝突 | X | X | X | X |
| 文字錯誤 | X | X | X | X |
| 邏輯混亂 | X | X | X | X |
| **合計** | **X** | **X** | **X** | **X** |

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## 🔍 詳細問題

### 邏輯衝突

#### [高] 問題標題
- **位置**: 第X頁 / [章節名]
- **衝突點A**: [原文表述]
- **衝突點B**: [原文表述]
- **分析**: [矛盾原因]
- **建議**: [修改方案]
- **狀態**: [待處理/已修復/已忽略]

> 其餘問題型別同此格式

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## 💡 綜合改進建議

### 必須修改（高優先順序）
1. [最重要的問題及修改方案]

### 建議修改（中優先順序）
2. [次要問題及修改方案]

### 可選最佳化（低優先順序）
3. [小問題或風格最佳化]

---

## 🎯 總結

**整體評價**: [100字以內]

**建議**: [修改後可直接使用 / 需重大修改後使用]

**最薄弱環節**: [維度名]（XX分），建議重點關注。

問題嚴重程度分級

批次稽核

對多份文件執行批次稽核時，指令碼生成彙總報告：

python scripts/review_document.py doc1.docx doc2.pdf doc3.pptx --batch --output json --output-file "批次稽核結果.json"

彙總報告包含： - 每份文件的單獨評分和問題數 - 跨文件一致性檢查（相同資料/術語在不同文件中是否一致） - 整體質量排名

增量稽核

對比文件修改前後的版本，僅稽核變更部分：

python scripts/review_document.py "新版本.docx" --diff "舊版本.docx"

輸出： - 新增內容稽核 - 修改內容複審 - 已修復問題確認 - 新引入問題檢測

平臺整合

與 WorkBuddy 文件 Skill 聯動

標註回寫流程

1. 指令碼生成稽核報告（含問題位置和原文片段）
2. AI 提取高優先順序問題，生成批註內容
3. 呼叫 tencent-local-office-edit 的 save_file 將批註寫入原文件
4. 使用者在編輯器中檢視標註並進行修改
5. 修改後重新稽核，確認問題已解決

稽核技巧

AI 輔助稽核的關鍵策略

1. 資料交叉驗證：提取全文所有數值資料，對比同一指標在不同位置的表述是否一致
2. 時間線梳理：提取所有時間節點，按順序排列，檢查是否有倒置或矛盾
3. 術語統一檢查：提取所有專業術語，確認全文寫法統一（可用術語詞典輔助）
4. 標題層級檢查：檢查 H1/H2/H3 是否逐級包含、無跳躍
5. 代詞指代檢查：確認"它/這/那"等指代明確，無歧義

聯網核查優先順序

1. 必須核查：法規名稱及條款號、國家標準編號、認證體系名稱
2. 建議核查：市場資料、行業排名、競爭對手資訊
3. 可選核查：一般性引用、歷史事件描述

依賴項

# 核心依賴
pip install python-docx pymupdf python-pptx

# 可選依賴（增強功能）
pip install pytesseract pillow  # OCR 支援
pip install chardet              # 編碼檢測
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注意事項

1. 客觀中立：稽核時保持客觀，避免主觀偏好影響判斷
2. 有據可查：事實衝突需註明依據（來源/法規/常識）
3. 明確位置：每個問題需標註具體位置（頁碼/章節/段落）
4. 可操作建議：修改建議需具體可執行，而非泛泛而談
5. 區分優先順序：避免將所有問題都列為高優先順序
6. 尊重原文意圖：修改建議應保留原文核心意思
7. 大檔案處理：超過 500 頁的文件建議使用增量稽核或分章節稽核
8. 編碼相容：Windows 環境下 .txt 檔案可能使用 GBK 編碼，指令碼已做自動檢測

版本歷史

• v7.0 (2026-07-10) - 雙層架構版本：
• 統一稽核框架：四大核心問題 + 輔助評分維度
• 雙層架構：L1 指令碼量化 + L2 AI 語義
• 新增稽核模式：快速掃描/標準稽核/深度稽核
• 新增批次稽核和增量稽核
• 新增排除規則和術語詞典支援
• 補全 .pptx 格式支援
• 新增 OCR 回退和編碼自動檢測
• 新增 Word 格式匯出
• 新增平臺整合：show_widget 視覺化、present_files 交付、標註回寫
• 清除硬編碼測試路徑

• 消除重複報告模板

• v6.0 (2026-04-22) - 通用稽核版本

• v5.0 (2026-03-19) - 知識共建激勵版本
• v4.0 (2026-03-19) - 競品分析專項版本
• v3.0 (2026-03-07) - 快速定位最佳化版本
• v2.0 (2026-03-07) - 功能完善版本
• v1.0 - 初始版本

這個文件稽核工具質量較好，優勢在於稽核全面細緻，支援多種文件格式檢查，還能自動評分和改進建議。不足之處是某些深度稽核功能需要AI配合使用，實際表現可能不穩定；另外安裝配置比較麻煩，需要安裝好幾個軟體包。日常使用標準稽核模式基本夠用，但重要文件建議手動複查AI稽核的結果。