Office Automation

Office 自动化技能

使用 Python 脚本自动化处理 Word (.docx) 和 Excel (.xlsx/xlsm) 文件。

快速开始

1. 安装依赖

pip install python-docx openpyxl pandas

2. 基本用法

处理 Word 文档：

python scripts/word_processor.py read document.docx
python scripts/word_processor.py write output.docx --content "Hello World"
python scripts/word_processor.py template fill.docx --data '{"name": "张三", "date": "2026-02-22"}'

处理 Excel 表格：

python scripts/excel_processor.py read data.xlsx
python scripts/excel_processor.py write output.xlsx --sheet "Sheet1"
python scripts/excel_processor.py merge folder/ --output merged.xlsx

---

脚本说明

word_processor.py

excel_processor.py

---

使用场景

Word 处理

• 📝 批量生成报告/合同
• 📋 填充模板文档
• 📊 提取文档中的表格数据
• 🎨 统一文档格式

Excel 处理

• 📈 数据汇总和合并
• 🔄 格式转换（Excel ↔ CSV）
• 📊 数据分析和统计
• 📋 批量处理多个表格

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注意事项

1. Word 格式：仅支持 .docx 格式（不支持旧版 .doc） 2. Excel 格式：支持 .xlsx 和 .xlsm 3. 编码：默认使用 UTF-8 编码 4. 大文件：超过 100MB 的文件建议分批次处理

---

脚本位置

所有脚本位于 skills/office-automation/scripts/ 目录。

使用时请确保从技能目录或 workspace 根目录运行。

Changelog

All notable changes to this project will be documented in this file.

[1.0.0] - 2026-02-22

Added

• Initial release of Office Automation Skill
• Word document processing (word_processor.py)
• Read document content and structure
• Create new documents with title and content
• Template filling with JSON data
• Extract tables to CSV format
• Excel spreadsheet processing (excel_processor.py)
• Read single or multiple sheets
• Write data with custom headers
• Merge multiple Excel files
• Convert between Excel and CSV formats
• Basic data analysis (statistics, missing values)
• Batch processing utilities (batch_processor.py)
• Batch template filling for mass document generation
• Batch format conversion (Excel ↔ CSV)
• Batch table extraction from Word documents
• Documentation
• Complete usage guide (使用指南.md)
• Example collection (示例集合.md)
• API reference (office_api.md)
• Bilingual README (Chinese/English)
• Example files
• Sample JSON data for testing
• Template examples
• GitHub ready files
• MIT License
• .gitignore for Python projects
• Changelog

Dependencies

• python-docx >= 0.8.11
• openpyxl >= 3.0.0
• pandas >= 1.3.0

Compatibility

• Python 3.8+
• OpenClaw 2026.2+
• Windows, macOS, Linux

Office 自动化技能 - 完整使用指南

📖 目录

1. 安装与配置 2. Word 文档处理 3. Excel 表格处理 4. 批量处理 5. 实战案例 6. 常见问题

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安装与配置

环境要求

• Python 3.8+
• pip 包管理器

安装依赖

# 进入技能目录
cd /Users/bbaa/.openclaw/workspace/skills/office-automation

# 安装 Python 库
pip install python-docx openpyxl pandas

# 验证安装
python -c "import docx, openpyxl, pandas; print('✓ 所有依赖已安装')"

验证脚本

# 测试 Word 脚本
python scripts/word_processor.py --help

# 测试 Excel 脚本
python scripts/excel_processor.py --help

# 测试批量处理脚本
python scripts/batch_processor.py --help

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Word 文档处理

读取文档

# 读取完整文档内容
python scripts/word_processor.py read report.docx

# 输出格式（JSON）
{
  "paragraphs": [
    {"index": 0, "text": "标题内容", "style": "Heading 1"},
    {"index": 1, "text": "正文内容", "style": "Normal"}
  ],
  "tables": [
    {"index": 0, "rows": 5, "cols": 3, "data": [...]}
  ],
  "sections": 1
}

创建文档

# 创建简单文档
python scripts/word_processor.py write output.docx \
  --content "这是第一段内容。
这是第二段内容。" \
  --title "文档标题"

# 创建带格式的文档（使用 Python API）
python << 'EOF'
from docx import Document

doc = Document()
doc.add_heading('报告标题', 0)
doc.add_heading('第一章', 1)
doc.add_paragraph('正文内容...')
doc.save('report.docx')
print('✓ 文档已创建')
EOF

模板填充

步骤 1：创建模板

在 Word 文档中使用 {{变量名}} 格式：

会议邀请函

尊敬的 {{name}} {{position}}：

诚邀您参加 {{event_name}} 活动。

时间：{{event_date}}
地点：{{event_location}}

{{company_name}}
{{date}}

步骤 2：准备数据

[
  {
    "name": "张三",
    "position": "经理",
    "event_name": "2026 年度产品发布会",
    "event_date": "2026 年 3 月 15 日",
    "event_location": "北京国际会议中心",
    "company_name": "科技有限公司",
    "date": "2026 年 2 月 22 日",
    "filename": "邀请函_张三.docx"
  }
]

步骤 3：执行填充

# 单个文件
python scripts/word_processor.py template invitation.docx \
  --output invitation_filled.docx \
  --data '{"name":"张三","position":"经理"}'

# 批量填充
python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./output \
  --template invitation.docx \
  --data attendees.json

提取表格

# 提取所有表格
python scripts/word_processor.py extract report.docx --output-dir ./tables

# 提取指定表格（索引从 0 开始）
python scripts/word_processor.py extract report.docx --table 0 --output-dir ./tables

# 输出：report_table_0.csv, report_table_1.csv, ...

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Excel 表格处理

读取数据

# 读取所有工作表
python scripts/excel_processor.py read data.xlsx

# 读取指定工作表
python scripts/excel_processor.py read data.xlsx --sheet "销售数据"

# 输出格式（JSON）
{
  "file": "data.xlsx",
  "sheets": {
    "Sheet1": {
      "rows": 100,
      "cols": 5,
      "data": [["姓名","年龄","城市"], ["张三",25,"北京"], ...]
    }
  },
  "sheet_names": ["Sheet1", "Sheet2"]
}

创建表格

# 从 JSON 数据创建
python scripts/excel_processor.py write output.xlsx \
  --data '[["姓名","年龄","城市"],["张三",25,"北京"],["李四",30,"上海"]]' \
  --headers "姓名，年龄，城市" \
  --sheet "员工列表"

合并文件

# 合并文件夹中所有 Excel 文件
python scripts/excel_processor.py merge ./monthly_reports/ \
  --output yearly_report.xlsx \
  --sheet "全年汇总"

# 支持的文件格式：.xlsx, .xlsm

格式转换

# Excel 转 CSV（每个工作表生成一个 CSV）
python scripts/excel_processor.py convert data.xlsx --to csv

# CSV 转 Excel
python scripts/excel_processor.py convert data.csv --to xlsx --output data.xlsx

数据分析

# 基础分析
python scripts/excel_processor.py analyze sales.xlsx

# 输出包含：
# - 行数、列数
# - 数据类型
# - 缺失值统计
# - 数值列统计（均值、标准差、最小值、最大值等）

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批量处理

批量填充模板

python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./generated_docs \
  --template contract_template.docx \
  --data contracts.json

批量格式转换

# Excel 转 CSV
python scripts/batch_processor.py convert \
  --folder ./excel_files \
  --from xlsx \
  --to csv \
  --output ./csv_files

# CSV 转 Excel
python scripts/batch_processor.py convert \
  --folder ./csv_files \
  --from csv \
  --to xlsx \
  --output ./excel_files

批量提取表格

python scripts/batch_processor.py extract \
  --folder ./reports \
  --output ./extracted_tables

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实战案例

案例 1：批量生成合同

场景：需要为 100 个客户生成个性化合同

步骤：

1. 创建合同模板 contract_template.docx：

   合同编号：{{contract_no}}
   
   甲方：{{party_a}}
   乙方：{{party_b}}
   
   合同金额：{{amount}} 元
   签订日期：{{sign_date}}

2. 准备客户数据 clients.json：

   [
     {
       "contract_no": "HT2026001",
       "party_a": "甲公司",
       "party_b": "乙公司",
       "amount": "100000",
       "sign_date": "2026-02-22",
       "filename": "合同_HT2026001.docx"
     }
   ]

3. 执行批量生成：

   python scripts/batch_processor.py templates \
     --folder ./contracts \
     --template contract_template.docx \
     --data clients.json

案例 2：月度报告合并

场景：合并 12 个月的销售报告

# 假设文件夹结构：
# ./monthly_reports/
#   ├── 2025-01.xlsx
#   ├── 2025-02.xlsx
#   └── ...

python scripts/excel_processor.py merge ./monthly_reports/ \
  --output 2025_annual_report.xlsx \
  --sheet "全年汇总"

案例 3：数据提取与分析

场景：从 Word 报告中提取表格数据并分析

# 1. 提取表格
python scripts/word_processor.py extract quarterly_report.docx \
  --output-dir ./tables

# 2. 使用 pandas 分析（Python 脚本）
python << 'EOF'
import pandas as pd

# 读取提取的 CSV
df = pd.read_csv('tables/quarterly_report_table_0.csv')
print(df.describe())
df.to_excel('analysis_result.xlsx', index=False)
EOF

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常见问题

Q1: 中文乱码怎么办？

A: CSV 文件使用 UTF-8-BOM 编码，可直接用 Excel 打开：

# 脚本已自动处理编码，无需额外配置

Q2: 支持旧版 .doc 格式吗？

A: 不支持。需要先用 Word 另存为 .docx 格式。

Q3: 如何处理超大文件（>100MB）？

A: 使用分块处理：

import pandas as pd

# 分块读取 Excel
for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=10000):
    process(chunk)

Q4: 模板变量不匹配怎么办？

A: 检查变量格式，必须是 {{变量名}}（双花括号），且与 JSON 数据中的 key 完全一致。

Q5: 如何保留 Excel 中的公式？

A: openpyxl 可以读取公式结果，但不会重新计算公式。如需保留公式，使用 data_only=False：

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('file.xlsx', data_only=False)

Q6: 脚本执行报错 "ModuleNotFoundError"？

A: 确保已安装依赖：

pip install python-docx openpyxl pandas

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高级用法

自定义 Python 脚本

基于现有脚本扩展功能：

#!/usr/bin/env python3
from docx import Document
from openpyxl import Workbook

# 创建 Word 报告
doc = Document()
doc.add_heading('销售报告', 0)

# 从 Excel 读取数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

# 添加表格
table = doc.add_table(rows=len(df)+1, cols=len(df.columns))
for i, col in enumerate(df.columns):
    table.cell(0, i).text = col
for i, row in df.iterrows():
    for j, val in enumerate(row):
        table.cell(i+1, j).text = str(val)

doc.save('sales_report.docx')

与 OpenClaw 集成

在聊天中直接使用：

请帮我读取 sales_report.docx 并总结主要内容
从 data.xlsx 提取 Q4 销售数据，生成柱状图
批量生成 50 份邀请函，数据在 attendees.json 中

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技术支持

• 📧 问题反馈：查看 GitHub Issues
• 📚 更多文档：references/office_api.md
• 💬 社区讨论：OpenClaw Discord

Office 自动化 - 示例集合

本目录包含常用场景的完整示例代码和数据模板。

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📄 Word 示例

示例 1：会议通知模板

模板文件结构：

会议通知

{{meeting_title}}

时间：{{meeting_time}}
地点：{{meeting_location}}
主持人：{{host_name}}

参会人员：
{{attendees}}

会议议程：
{{agenda}}

{{company_name}}
{{notice_date}}

数据文件 (meeting.json)：

[
  {
    "meeting_title": "2026 年第一季度战略规划会议",
    "meeting_time": "2026 年 3 月 1 日 上午 9:00",
    "meeting_location": "公司会议室 A",
    "host_name": "张总经理",
    "attendees": "各部门负责人、项目经理",
    "agenda": "1. 上年度总结\n2. 本年度目标\n3. 资源分配",
    "company_name": "科技有限公司",
    "notice_date": "2026 年 2 月 22 日",
    "filename": "会议通知_001.docx"
  }
]

执行命令：

python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./output \
  --template meeting_notice.docx \
  --data meeting.json

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示例 2：员工入职文档

模板变量：

员工入职通知书

姓名：{{employee_name}}
部门：{{department}}
职位：{{position}}
入职日期：{{start_date}}
直属上级：{{manager_name}}

薪资信息：
- 基本工资：{{base_salary}} 元
- 绩效工资：{{performance_salary}} 元

报到地点：{{location}}
联系人：{{contact_person}}
联系电话：{{contact_phone}}

数据文件 (new_hires.json)：

[
  {
    "employee_name": "李明",
    "department": "技术部",
    "position": "高级开发工程师",
    "start_date": "2026 年 3 月 1 日",
    "manager_name": "王技术总监",
    "base_salary": "25000",
    "performance_salary": "5000",
    "location": "北京市朝阳区 XX 大厦 10 层",
    "contact_person": "HR 刘女士",
    "contact_phone": "010-12345678",
    "filename": "入职通知_李明.docx"
  }
]

---

示例 3：项目报告模板

模板结构：

项目周报

项目名称：{{project_name}}
报告周期：{{report_period}}
项目经理：{{project_manager}}

一、本周完成情况
{{completed_tasks}}

二、下周计划
{{next_week_plan}}

三、风险与问题
{{risks_and_issues}}

四、资源需求
{{resource_needs}}

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📊 Excel 示例

示例 1：销售数据表

创建销售数据表：

python scripts/excel_processor.py write sales_data.xlsx \
  --data '[
    ["日期","产品","销售额","数量","区域"],
    ["2026-01-01","产品 A",15000,100,"华北"],
    ["2026-01-01","产品 B",22000,80,"华东"],
    ["2026-01-02","产品 A",18000,120,"华北"],
    ["2026-01-02","产品 B",25000,90,"华东"]
  ]' \
  --headers "日期，产品，销售额，数量，区域" \
  --sheet "销售明细"

分析销售数据：

python scripts/excel_processor.py analyze sales_data.xlsx

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示例 2：员工考勤表

数据结构：

[
  ["员工 ID","姓名","部门","1 日","2 日","3 日","4 日","5 日","出勤率"],
  ["E001","张三","技术部","√","√","√","√","√","100%"],
  ["E002","李四","市场部","√","×","√","√","√","80%"],
  ["E003","王五","技术部","√","√","○","√","√","90%"]
]

说明：√ = 出勤，× = 缺勤，○ = 请假

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示例 3：财务报表模板

多工作表结构：

# 创建包含多个工作表的 Excel 文件
python << 'EOF'
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()

# 工作表 1：收入明细
ws1 = wb.active
ws1.title = "收入明细"
ws1.append(["日期", "项目", "金额", "备注"])
ws1.append(["2026-01-01", "销售收入", 100000, "Q1"])
ws1.append(["2026-01-15", "服务收入", 50000, "咨询费"])

# 工作表 2：支出明细
ws2 = wb.create_sheet("支出明细")
ws2.append(["日期", "项目", "金额", "备注"])
ws2.append(["2026-01-05", "办公费用", 20000, "办公用品"])
ws2.append(["2026-01-20", "人力成本", 80000, "工资"])

# 工作表 3：汇总
ws3 = wb.create_sheet("汇总")
ws3.append(["项目", "金额"])
ws3.append(["总收入", 150000])
ws3.append(["总支出", 100000])
ws3.append(["净利润", 50000])

wb.save('financial_report.xlsx')
print('✓ 财务报表已创建')
EOF

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示例 4：库存管理表

数据结构：

[
  ["SKU","产品名称","类别","当前库存","安全库存","单价","供应商"],
  ["P001","产品 A","电子",150,100,299,"供应商 A"],
  ["P002","产品 B","服装",80,50,199,"供应商 B"],
  ["P003","产品 C","食品",200,150,49,"供应商 C"]
]

低库存预警公式（在 Excel 中添加）：

=IF(D2<E2, "需要补货", "充足")

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🔄 批量处理示例

示例 1：批量生成发票

准备数据 (invoices.json)：

[
  {
    "invoice_no": "FP20260001",
    "customer_name": "甲公司",
    "items": "技术服务费",
    "amount": "50000",
    "tax_rate": "6%",
    "date": "2026-02-22",
    "filename": "发票_FP20260001.docx"
  },
  {
    "invoice_no": "FP20260002",
    "customer_name": "乙公司",
    "items": "产品采购",
    "amount": "120000",
    "tax_rate": "13%",
    "date": "2026-02-22",
    "filename": "发票_FP20260002.docx"
  }
]

执行批量生成：

python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./invoices \
  --template invoice_template.docx \
  --data invoices.json

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示例 2：月度报告合并

文件夹结构：

./monthly_reports/
├── 2025-01_sales.xlsx
├── 2025-02_sales.xlsx
├── 2025-03_sales.xlsx
└── ...

合并命令：

python scripts/excel_processor.py merge ./monthly_reports/ \
  --output 2025_annual_sales.xlsx \
  --sheet "全年汇总"

添加月份标识（Python 脚本）：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from pathlib import Path

folder = Path('./monthly_reports')
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "全年汇总"

# 写入表头
ws.append(['月份', '日期', '产品', '销售额', '数量'])

# 遍历所有文件
for file in sorted(folder.glob('*.xlsx')):
    month = file.stem  # 例如：2025-01
    df = pd.read_excel(file)
    df.insert(0, '月份', month)
    for _, row in df.iterrows():
        ws.append(row.tolist())

wb.save('2025_annual_sales.xlsx')
print('✓ 合并完成')

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示例 3：Excel 批量转 CSV

场景：将 100 个 Excel 文件转换为 CSV 格式

python scripts/batch_processor.py convert \
  --folder ./excel_files \
  --from xlsx \
  --to csv \
  --output ./csv_files

---

📈 数据分析示例

示例 1：销售趋势分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 按日期汇总
daily_sales = df.groupby('日期')['销售额'].sum()

# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(12, 6))
daily_sales.plot(kind='line', marker='o')
plt.title('销售趋势图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.grid(True)
plt.savefig('sales_trend.png')
plt.show()

---

示例 2：数据透视表

import pandas as pd

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 按区域和产品透视
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values='销售额',
    index='区域',
    columns='产品',
    aggfunc='sum',
    margins=True,  # 添加总计
    margins_name='总计'
)

# 导出
pivot.to_excel('sales_pivot.xlsx')
print(pivot)

---

示例 3：数据可视化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 创建仪表板式图表
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))

# 1. 各区域销售额饼图
region_sales = df.groupby('区域')['销售额'].sum()
axes[0, 0].pie(region_sales, labels=region_sales.index, autopct='%1.1f%%')
axes[0, 0].set_title('区域销售占比')

# 2. 产品销售柱状图
product_sales = df.groupby('产品')['销售额'].sum()
axes[0, 1].bar(product_sales.index, product_sales.values)
axes[0, 1].set_title('产品销售对比')
axes[0, 1].tick_params(axis='x', rotation=45)

# 3. 销售趋势折线图
daily_sales = df.groupby('日期')['销售额'].sum()
axes[1, 0].plot(daily_sales.index, daily_sales.values, marker='o')
axes[1, 0].set_title('销售趋势')
axes[1, 0].tick_params(axis='x', rotation=45)

# 4. 数量 - 销售额散点图
axes[1, 1].scatter(df['数量'], df['销售额'], alpha=0.5)
axes[1, 1].set_title('数量 vs 销售额')
axes[1, 1].set_xlabel('数量')
axes[1, 1].set_ylabel('销售额')

plt.tight_layout()
plt.savefig('sales_dashboard.png', dpi=150)
print('✓ 仪表板已保存：sales_dashboard.png')

---

🎯 综合案例

案例：自动化月度报告生成

目标：每月初自动生成上月销售报告（Word + Excel）

步骤：

1. 准备数据 - 从数据库/系统导出原始销售数据到 raw_sales.xlsx

2. 数据处理 - 使用 Excel 脚本整理数据：

   python scripts/excel_processor.py analyze raw_sales.xlsx

3. 生成统计表格 - 创建汇总 Excel：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('raw_sales.xlsx')
   
   # 创建汇总
   summary = pd.DataFrame({
       '指标': ['总销售额', '总订单数', '平均客单价'],
       '数值': [df['销售额'].sum(), len(df), df['销售额'].mean()]
   })
   summary.to_excel('monthly_summary.xlsx', index=False)

4. 填充 Word 报告模板：

   python scripts/word_processor.py template monthly_report.docx \
     --output monthly_report_filled.docx \
     --data '{
       "month": "2026 年 1 月",
       "total_sales": "1500000",
       "total_orders": "5000",
       "avg_order": "300",
       "top_product": "产品 A",
       "growth_rate": "15%"
     }'

5. 附加 Excel 明细 - 将汇总 Excel 作为附件

---

📝 模板文件下载

所有示例模板文件位于：

• examples/templates/ - Word 模板
• examples/data/ - JSON 数据文件
• examples/output/ - 示例输出

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💡 提示与技巧

1. 模板设计：保持模板简洁，变量使用有意义的名称 2. 数据验证：批量处理前先用少量数据测试 3. 备份：处理重要文件前先备份 4. 编码：JSON 文件使用 UTF-8 编码 5. 路径：使用绝对路径避免路径问题

GitHub 上传指南

本指南帮助你将 Office Automation Skill 上传到 GitHub。

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📋 前置准备

1. 创建 GitHub 账号

如果没有 GitHub 账号，访问 https://github.com 注册。

2. 配置 Git（首次使用）

# 设置你的 Git 用户名和邮箱
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your.email@example.com"

3. 设置 SSH 密钥（推荐）

# 生成 SSH 密钥
ssh-keygen -t ed25519 -C "your.email@example.com"

# 查看公钥
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

# 将公钥复制到 GitHub: Settings → SSH and GPG keys → New SSH key

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🚀 上传步骤

步骤 1：在 GitHub 创建仓库

1. 访问 https://github.com/new 2. 填写仓库信息：

• Repository name: office-automation-skill（或你喜欢的名字）
• Description: Office Automation Skill for OpenClaw - Automate Word and Excel processing
• Visibility: Public（公开）或 Private（私有）
• 不要勾选 "Add a README file"（我们已经有 README 了）
• 不要勾选 ".gitignore"（我们已经有 .gitignore 了）
• 不要勾选 "Choose a license"（我们已经有 LICENSE 了）

3. 点击 "Create repository"

步骤 2：添加远程仓库

创建仓库后，GitHub 会显示设置说明。执行以下命令：

cd /Users/bbaa/.openclaw/workspace/skills/office-automation

# 使用 HTTPS（需要每次输入密码/token）
git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/office-automation-skill.git

# 或使用 SSH（推荐，需要先配置 SSH 密钥）
git remote add origin git@github.com:YOUR_USERNAME/office-automation-skill.git

注意：将 YOUR_USERNAME 替换为你的 GitHub 用户名。

步骤 3：推送到 GitHub

# 推送代码
git push -u origin main

# 如果是首次推送且使用 HTTPS，可能需要：
# - 使用 GitHub Personal Access Token 代替密码
# - 或在 GitHub 设置中启用密码登录

步骤 4：验证上传

访问你的 GitHub 仓库页面，确认所有文件已上传：

• README.md
• SKILL.md
• scripts/
• docs/
• examples/
• references/

---

🔐 使用 Personal Access Token

GitHub 已不再支持使用账户密码进行 Git 操作。需要使用 Personal Access Token：

创建 Token

1. 访问 https://github.com/settings/tokens 2. 点击 "Generate new token (classic)" 3. 填写：

• Note: office-automation-skill
• Expiration: 选择过期时间（建议 90 天或更长）
• Scopes: 勾选 repo（完整仓库权限）

4. 点击 "Generate token" 5. 复制并保存 token（只显示一次！）

使用 Token

推送时使用 token 代替密码：

git push -u origin main
# Username: YOUR_USERNAME
# Password: 粘贴你的 token（不会显示）

---

📦 发布到 ClawHub（可选）

如果你想让其他人通过 OpenClaw 安装这个技能：

1. 确保仓库是公开的

2. 提交到 ClawHub

访问 https://clawhub.com/submit 提交你的技能。

3. 用户安装

用户可以使用以下命令安装：

openclaw skills install github:YOUR_USERNAME/office-automation-skill

---

🔄 后续更新

修改代码后推送

cd /Users/bbaa/.openclaw/workspace/skills/office-automation

# 查看变更
git status

# 添加变更
git add -A

# 提交
git commit -m "feat: 添加新功能 / fix: 修复问题 / docs: 更新文档"

# 推送
git push

创建 Release

1. 访问 GitHub 仓库页面 2. 点击 "Releases" → "Create a new release" 3. 填写：

• Tag version: v1.0.0
• Release title: v1.0.0 - Initial Release
• Description: 更新内容（可参考 CHANGELOG.md）

4. 点击 "Publish release"

---

🏷️ 添加主题标签

在 GitHub 仓库页面右侧，添加以下 topics：

• openclaw
• office-automation
• word
• excel
• python
• automation
• skill

---

📊 仓库徽章

在 README 中使用徽章展示项目状态：

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![Python 3.8+](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/YOUR_USERNAME/office-automation-skill.svg)](https://github.com/YOUR_USERNAME/office-automation-skill/stargazers)

---

❓ 常见问题

Q: 推送失败 "Permission denied"

A: 检查 SSH 密钥是否正确配置，或使用 HTTPS + Token。

Q: 如何修改远程仓库地址？

A:

git remote set-url origin https://github.com/NEW_USERNAME/NEW_REPO.git

Q: 如何删除已提交的文件？

A:

git rm filename.txt
git commit -m "remove: 删除文件"
git push

Q: 如何回滚到之前的版本？

A:

git log --oneline  # 查看提交历史
git reset --hard COMMIT_ID  # 回滚到指定提交
git push --force  # 强制推送（小心使用！）

---

📞 需要帮助？

• GitHub 文档：https://docs.github.com/
• Git 教程：https://git-scm.com/book/zh/v2
• OpenClaw 社区：https://discord.com/invite/clawd

---

祝你上传顺利！ 🎉

🚀 推送到 GitHub - 快速指南

当前状态

✅ Git 仓库已初始化 ✅ 代码已提交 (commit: 21b32f9) ✅ 远程仓库地址已设置：https://github.com/texiaoyao/office-automation-skill.git ⏳ 需要创建 GitHub 仓库并推送

---

📋 推送步骤

步骤 1：在 GitHub 创建仓库

1. 访问: https://github.com/new

2. 填写信息:

• Repository name: office-automation-skill
• Description: Office Automation Skill for OpenClaw - Automate Word and Excel processing
• Visibility: 🌍 Public (公开，让其他人可以使用)
• ❌ 不要勾选 "Add a README file"
• ❌ 不要勾选 ".gitignore"
• ❌ 不要勾选 "Choose a license"

3. 点击: "Create repository"

---

步骤 2：推送代码

创建仓库后，在终端执行：

cd /Users/bbaa/.openclaw/workspace/skills/office-automation

# 推送到 GitHub
git push -u origin main

认证方式（二选一）：

方式 A：使用 Personal Access Token（推荐）

1. 访问 https://github.com/settings/tokens 2. 点击 "Generate new token (classic)" 3. 填写：

• Note: office-automation-skill
• Expiration: 90 天或更长
• Scopes: 勾选 ✅ repo

4. 点击 "Generate token" 5. 复制 token（只显示一次！） 6. 推送时：

• Username: texiaoyao
• Password: 粘贴你的 token（不会显示字符）

方式 B：使用 GitHub CLI（如果已安装）

# 如果已安装 gh CLI
gh auth login
gh repo create texiaoyao/office-automation-skill --public --source=. --push

---

步骤 3：验证

访问 https://github.com/texiaoyao/office-automation-skill 确认所有文件已上传。

---

🎯 快速命令

# 查看当前状态
cd /Users/bbaa/.openclaw/workspace/skills/office-automation
git status

# 查看提交历史
git log --oneline

# 推送
git push -u origin main

# 后续更新
git add -A
git commit -m "feat: 更新说明"
git push

---

❓ 遇到问题？

"Repository not found"

→ 确保已在 GitHub 创建仓库

"Authentication failed"

→ 使用 Personal Access Token 代替密码

"Permission denied"

→ 检查仓库所有者是否为 texiaoyao

---

📞 需要帮助？

执行以下命令查看详细信息：

git remote -v
git log --oneline

创建好仓库后，执行 `git push -u origin main` 即可！ 🎉

📊 Office Automation Skill for OpenClaw

  

自动化处理 Word 和 Excel 文件的 OpenClaw 技能

Automate Word and Excel document processing with OpenClaw

English | 中文

---

🌟 功能特点 / Features

• 📄 Word 处理 - 读取、写入、模板填充、表格提取
• 📊 Excel 处理 - 读取、写入、合并、转换、数据分析
• 🔄 批量处理 - 批量生成文档、格式转换、数据提取
• 🤖 AI 集成 - 与 OpenClaw 无缝集成，支持自然语言命令

---

🚀 快速开始 / Quick Start

安装依赖 / Install Dependencies

pip install python-docx openpyxl pandas

测试脚本 / Test Scripts

# Word 测试 / Word Test
python scripts/word_processor.py write test.docx --content "Hello World" --title "Test"

# Excel 测试 / Excel Test
python scripts/excel_processor.py write test.xlsx --data '[["Name","Age"],["Alice",25]]' --headers "Name,Age"

---

📖 文档 / Documentation

---

💡 使用示例 / Usage Examples

Word 模板填充

python scripts/word_processor.py template contract.docx \
  --output contract_filled.docx \
  --data '{"name":"张三","date":"2026-02-22"}'

Excel 数据合并

python scripts/excel_processor.py merge ./reports/ --output all.xlsx

批量生成文档

python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./output \
  --template invitation.docx \
  --data attendees.json

---

📁 项目结构 / Project Structure

office-automation/
├── SKILL.md                    # OpenClaw 技能定义
├── README.md                   # 本文件
├── LICENSE                     # MIT 许可证
├── .gitignore                  # Git 忽略文件
├── scripts/
│   ├── word_processor.py       # Word 处理脚本
│   ├── excel_processor.py      # Excel 处理脚本
│   └── batch_processor.py      # 批量处理脚本
├── references/
│   └── office_api.md           # API 参考文档
├── docs/
│   ├── 使用指南.md             # 使用教程
│   └── 示例集合.md             # 示例代码
└── examples/
    └── sample_data.json        # 示例数据

---

🔧 脚本命令 / Script Commands

word_processor.py

excel_processor.py

batch_processor.py

---

🎯 实战案例 / Use Cases

1. 批量生成合同 / Batch Generate Contracts

python scripts/batch_processor.py templates \
  --folder ./contracts \
  --template contract_template.docx \
  --data clients.json

2. 月度报告合并 / Merge Monthly Reports

python scripts/excel_processor.py merge ./monthly_reports/ \
  --output yearly_report.xlsx

3. 数据提取与分析 / Extract and Analyze Data

# 提取 Word 表格
python scripts/word_processor.py extract report.docx

# 分析 Excel 数据
python scripts/excel_processor.py analyze sales.xlsx

---

⚠️ 注意事项 / Notes

1. Word 格式 - 仅支持 .docx（不支持旧版 .doc） 2. Excel 格式 - 支持 .xlsx 和 .xlsm 3. 编码 - CSV 文件使用 UTF-8-BOM 编码 4. 大文件 - 超过 100MB 建议分批次处理

---

🤝 与 OpenClaw 集成 / OpenClaw Integration

在 OpenClaw 聊天中直接使用：

请帮我读取 document.docx 的内容
从 data.xlsx 提取销售数据
批量生成 100 份合同，数据在 data.json 中

---

📄 许可证 / License

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

---

🙏 致谢 / Acknowledgments

• OpenClaw - AI 代理网关框架
• python-docx - Word 处理库
• openpyxl - Excel 处理库
• pandas - 数据分析库

---

📮 联系方式 / Contact

• 🐛 问题反馈：GitHub Issues
• 💬 社区讨论：OpenClaw Discord
• 📚 更多技能：ClawHub

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Made with ❤️ for OpenClaw Community

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Office API 参考

Python 库

python-docx (Word 处理)

安装：

pip install python-docx

常用操作：

from docx import Document
from docx.shared import Inches, Pt

# 创建文档
doc = Document()
doc.add_heading('标题', 0)
doc.add_paragraph('正文内容')
doc.save('output.docx')

# 读取文档
doc = Document('input.docx')
for para in doc.paragraphs:
    print(para.text)

# 添加表格
table = doc.add_table(rows=3, cols=3)
table.cell(0, 0).text = '单元格内容'

# 设置格式
paragraph = doc.add_paragraph()
run = paragraph.add_run('加粗文本')
run.bold = True
run.font.size = Pt(12)

文档： https://python-docx.readthedocs.io/

---

openpyxl (Excel 处理)

安装：

pip install openpyxl

常用操作：

from openpyxl import Workbook, load_workbook

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws['A1'] = '数据'
ws.append([1, 2, 3])
wb.save('output.xlsx')

# 读取工作簿
wb = load_workbook('input.xlsx', data_only=True)
ws = wb['Sheet1']
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

# 设置样式
from openpyxl.styles import Font, Alignment
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')

文档： https://openpyxl.readthedocs.io/

---

pandas (数据分析)

安装：

pip install pandas

常用操作：

import pandas as pd

# 读取 Excel
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 数据筛选
filtered = df[df['column'] > 100]

# 数据统计
stats = df.describe()

# 数据透视
pivot = df.pivot_table(values='value', index='row', columns='col', aggfunc='sum')

# 导出
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

文档： https://pandas.pydata.org/docs/

---

模板变量格式

Word 模板使用 {{变量名}} 格式：

合同编号：{{contract_number}}
甲方：{{party_a}}
乙方：{{party_b}}
日期：{{date}}

JSON 数据格式：

[
  {
    "contract_number": "HT2026001",
    "party_a": "甲公司",
    "party_b": "乙公司",
    "date": "2026-02-22",
    "filename": "合同_001.docx"
  }
]

---

常见问题

Q: 支持 .doc 格式吗？

A: 不支持。python-docx 只支持 .docx 格式。旧版 .doc 需要先用 Word 另存为 .docx。

Q: Excel 宏 (.xlsm) 支持吗？

A: openpyxl 可以读取 .xlsm 文件，但不会保留宏代码。

Q: 如何处理大文件？

A: 使用 pandas 的 chunksize 参数分块读取，或直接用 openpyxl 的 iter_rows()。

Q: 中文乱码怎么办？

A: 确保使用 encoding='utf-8-sig' 保存 CSV 文件。

---

脚本命令速查

word_processor.py

# 读取
python word_processor.py read file.docx

# 写入
python word_processor.py write out.docx --content "内容" --title "标题"

# 模板填充
python word_processor.py template doc.docx --output out.docx --data '{"key": "value"}'

# 提取表格
python word_processor.py extract file.docx --table 0 --output-dir ./csv

excel_processor.py

# 读取
python excel_processor.py read data.xlsx --sheet Sheet1

# 写入
python excel_processor.py write out.xlsx --data '[["a","b"],["1","2"]]' --headers "col1,col2"

# 合并
python excel_processor.py merge ./files/ --output all.xlsx

# 转换
python excel_processor.py convert file.xlsx --to csv

# 分析
python excel_processor.py analyze sales.xlsx --pivot

batch_processor.py

# 批量填充模板
python batch_processor.py templates --folder ./output --template template.docx --data data.json

# 批量转换
python batch_processor.py convert --folder ./input --from xlsx --to csv --output ./output

# 批量提取表格
python batch_processor.py extract --folder ./docs --output ./tables