办公效率工具箱

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

10个高级办公算法:TF-IDF文件分类/PDF结构解析/Myers差异算法/TextRank摘要/区间树排班冲突/AVL平衡树/智能合并

一句话选型结论

按资料字段整理

办公效率工具箱是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_053d27d0/office-helper-zx
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_053d27d0仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791737031
正文体量2.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
办公效率工具箱当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

2.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

办公效率工具箱 (office-helper)

简介

office-helper 是一套包含10个高级算法驱动的办公自动化工具的 Python 技能包。所有功能仅使用Python标准库实现,无需安装任何外部依赖。涵盖文件分类、PDF分析、文档对比、批量重命名、Excel合并、会议解析、排班检测、文本差异、文件查重、文档摘要等场景。

功能列表

# 函数名 算法原理 复杂度
1 smart_file_classifier TF-IDF向量空间模型 + 余弦相似度 + K-Means++聚类 O(n^2 * m)
2 pdf_structure_analyzer PDF二进制解析 + zlib解压 + 正则提取 O(n)
3 document_similarity_compare Jaccard + TF-IDF余弦 + Levenshtein编辑距离 O(nm + |s1||s2|)
4 batch_rename_with_pattern 正则匹配 + 序号填充 + 日期格式化 + 变量替换 O(n)
5 excel_data_merger XLSX解析 + LEFT/RIGHT/OUTER/INNER JOIN O(n+m)
6 meeting_minutes_parser 正则引擎 + 规则引擎 + NLP提取 O(n)
7 schedule_conflict_detector AVL平衡区间树 + 区间重叠检测 O(n log n + k)
8 text_diff_analyzer Myers差异算法(LCS动态规划) O(n*m)
9 file_duplicate_finder MD5哈希 + 文件大小过滤 + 文件名相似度 O(n) + O(n^2)
10 document_summary_generator TextRank图排序(PageRank迭代) O(n^2 * T)

安装

无需安装额外依赖,仅使用Python标准库(hashlib, re, os, json, collections, math, difflib, zipfile, zlib等)。

使用示例

from main import smart_file_classifier, document_similarity_compare, text_diff_analyzer

# TF-IDF智能文件分类
result = smart_file_classifier("/path/to/files")
print(result["clusters"])

# 三重算法文档相似度对比
sim = document_similarity_compare("doc1.txt", "doc2.txt")
print(f"Jaccard: {sim['jaccard']:.3f}, Cosine: {sim['cosine']:.3f}")

# Myers文本差异
diff = text_diff_analyzer("text1.txt", "text2.txt")
for line in diff["diff"]:
    print(f"{line['type']}: {line['content']}")

依赖

无外部依赖(仅使用Python标准库)

License

MIT

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
办公效率工具箱怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_053d27d0/office-helper-zx。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

办公效率工具箱支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

办公效率工具箱权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

办公效率工具箱收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

办公效率工具箱用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。