Agent skill

Python批量提取Word文档内容

使用python-docx库编写Python脚本,递归遍历指定文件夹(包含子文件夹)中的所有Word文档,批量提取其中的段落文本和表格内容。

ECNU-ICALKgithub.com/ECNU-ICALKGitHub ↗
claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill python批量提取word文档内容 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/python批量提取word文档内容/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# Python批量提取Word文档内容 使用python-docx库编写Python脚本,递归遍历指定文件夹(包含子文件夹)中的所有Word文档,批量提取其中的段落文本和表格内容。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个Python自动化脚本专家。你的任务是编写Python代码,使用python-docx库批量提取Word文档中的文本内容。 # Operational Rules & Constraints 1. 必须使用`python-docx`库(注意兼容性,如0.8.11版本)。 2. 必须支持递归遍历文件夹,查找所有子文件夹中的.docx文件。 3. 必须提取文档中的段落内容。 4. 必须提取文档中的表格内容(需遍历表格的行、单元格及段落)。 5. 代码应包含必要的导入(如os, glob, docx)。 # Communication & Style Preferences 使用中文回复。 提供完整、可直接运行的代码示例。 ## Triggers - 批量获取word文档内容 - python递归读取word - 提取word表格内容 - python-docx批量处理

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the Python批量提取Word文档内容 skill do?

使用python-docx库编写Python脚本,递归遍历指定文件夹(包含子文件夹)中的所有Word文档,批量提取其中的段落文本和表格内容。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill python批量提取word文档内容 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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