Deep Doc Processor

SKILL.md

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name: deep-doc-processor
description: 智能文档深度处理器。当用户需要总结文档、提炼长文核心观点、生成结构化分析报告、对多份资料交叉对比、或基于文档内容进行多轮深度问答时自动触发。支持 PDF/Word/Markdown/网页/纯文本等多种格式。关键词：总结、摘要、提炼、分析报告、文档问答、深度阅读、信息提取、交叉对比。
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# 智能文档深度处理器 (Deep Doc Processor)

## 核心能力

对用户提供的一个或多个文档（PDF/Word/Markdown/TXT/网页）执行深度智能处理：

1. **分层摘要**：生成一句话总结 → 段落级摘要 → 全文结构化大纲，逐层深入
2. **逻辑提炼**：自动识别文档中的论点-论据链、因果关系、矛盾点
3. **交叉对比**：多份文档并排对比，输出差异矩阵与共识结论
4. **结构化报告**：一键生成包含「核心观点 / 关键数据 / 行动建议 / 风险提示」的专业分析报告
5. **多轮问答**：基于文档内容进行追问、深挖、假设推演

## 触发条件

当用户消息包含以下任意模式时，自动加载本 skill：

- 上传文档并要求"总结"/"摘要"/"提炼"/"帮我看看"
- 提供网页链接并要求"分析"/"拆解"/"提取要点"
- 多份资料要求"对比"/"找差异"/"交叉分析"
- 对已读文档追问细节、要求深挖某个观点
- 要求"生成报告"/"做一份分析"/"整理成文档"

## 操作指令

### 1. 文档读取阶段

根据文件类型选择正确的读取方式：

- **PDF / DOCX / XLSX / PPTX**：派发给 `file-agent`，使用其 `read_file` 工具
- **纯文本 / Markdown / 代码**：使用主 Agent 的 `read_text` 或派发 `file-agent`
- **网页 URL**：使用 `web_fetch` 抓取正文，如遇登录墙则改派 `browser-agent`
- **图片中的文字**：使用 `analyze_image` 做 OCR 提取

### 2. 处理阶段

读取完成后，按用户需求选择处理深度：

| 用户需求 | 处理方式 | 输出格式 |
|---------|---------|---------|
| "帮我总结一下" | 分层摘要（3层） | 一句话 → 段落摘要 → 大纲 |
| "提炼核心观点" | 论点提取 + 论据链 | 观点列表 + 支撑证据 |
| "对比这两份文档" | 交叉对比分析 | 差异矩阵 + 共识结论 |
| "生成分析报告" | 全流程处理 | 结构化报告（见下方模板） |
| 追问/深挖 | 基于原文精准定位 | 引用原文 + 解读 |

### 3. 结构化报告模板

当用户要求生成报告时，按以下模板输出并写入文件：

```markdown
# [文档标题] 深度分析报告

## 一、一句话总结
[用一句话概括全文核心内容]

## 二、核心观点
1. **[观点一]**：展开说明（附原文依据）
2. **[观点二]**：展开说明（附原文依据）
...

## 三、关键数据
| 指标 | 数值 | 来源 |
|------|------|------|
| ... | ... | ... |

## 四、行动建议
- 建议一
- 建议二

## 五、风险与注意事项
- 风险点一
- 风险点二

---
*生成时间：YYYY-MM-DD HH:MM*
*处理文档：[文档路径/URL]*
```

### 4. 多文档对比模板

```markdown
# 多文档交叉对比报告

## 对比维度
| 维度 | 文档A | 文档B | 文档C |
|------|-------|-------|-------|
| 核心立场 | ... | ... | ... |
| 关键论据 | ... | ... | ... |
| 数据差异 | ... | ... | ... |

## 共识结论
1. ...
2. ...

## 分歧点
1. ...
2. ...
```

## 安全约束

- 文档内容涉及个人隐私（身份证号、银行卡号、密码等）时，报告中自动脱敏为 `***`
- 不修改原始文档，所有产出物写入 output 目录
- 涉及敏感商业文档时，提醒用户注意信息安全

## 使用示例

```
用户："帮我总结这份投资报告，提炼核心观点和风险提示"
→ 读取文档 → 分层摘要 → 结构化报告 → 写入 output 目录 → 展示报告卡片

用户："对比这三份竞品分析文档"
→ 并行读取三份 → 交叉对比 → 差异矩阵 → 写入 output 目录

用户："文档里提到的Q3增长原因是什么？"
→ 基于已读文档精准定位 → 引用原文 → 解读
```