docx-template-translator

一个用于将 LaTeX、PDF、Markdown 或粗转 DOCX 转译成指定 Word 模板格式的 Codex skill。

它面向毕业论文、学位论文、单位报告、标准文档等场景，尤其适合那些 pandoc 默认 DOCX 输出不够用、必须严格套用学校或机构 Word 模板的任务。

English: README.en.md

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一分钟看效果

仓库自带一个最小可跑示例 examples/minimal_markdown/，在仓库根目录跑：

python examples/minimal_markdown/run_example.py

脚本会现场生成一份 sample 模板，依次跑 inspect / adaptive / finalize，并在 Windows + Word 环境下输出 PDF 预览图。下面两张图使用同一份 sample.md 和同一份真实郑州大学学位论文模板生成，第一张走本项目的 adaptive pipeline，第二张只直接运行 pandoc --reference-doc：

本项目输出：pandoc → adaptive pipeline → Word finalize

直接 pandoc baseline：只使用 pandoc --reference-doc

两张图使用同一份输入和同一份模板，但编号上下文不同：本项目输出会保留 真实模板里已有的前置内容和章节编号，所以示例小节会接在模板原有章节之后 （例如显示为 4.7 / 8.7 这类编号，取决于模板当前内容）；直接 pandoc baseline 是从 sample.md 新建文档，只复用 --reference-doc 的样式定义， 因此从第 1 章开始编号（例如 1.5）。

对比可以看到：pandoc --reference-doc 能复用一部分样式，但它只知道样式定义， 不理解学校模板里的正文语义和版式约束；图表/公式/表格更容易跨页、间距松散， 表格也不是目标模板要求的三线表效果。本项目会先 inspect 模板，再用 adaptive pipeline 映射正文、图题、公式和表格，最后用 Word finalize 导出， 所以更适合严格学校/单位模板。

本项目输出图通过下面这条命令生成，然后从第 20 页裁剪出主体区域：

python examples/minimal_markdown/run_example.py \
    --template <你的本地模板.docx> \
    --preview-pages "20"

不传 --template 时 run_example.py 会用 build_template.py 现场生成的 轻量 sample 模板，输出更简化但完全可重现；--preview-pages 默认 "1-4"， 在 demo 模板上就够了。详见 examples/minimal_markdown/expected/README.md。

inspect / adaptive / preview 三步在 macOS / Linux / Windows 都能跑；用 Word COM 更新字段并导出 PDF 的 finalize 步骤只在 Windows + Microsoft Word 下可用。

为什么不是直接用 pandoc？

pandoc 很适合做第一轮转换，尤其适合 Markdown 和 LaTeX 类源文件。--reference-doc 也能复用 Word 样式，但它只知道“样式定义”，不知道模板里的页面和段落语义。

严格模板里经常会遇到这些问题：

• 封面、英文封面、声明页没有正确填写；
• 签名页、授权页、页眉页脚不符合模板；
• 模板样式名具有迷惑性，例如 Body Text 实际用于英文封面；
• 正文段落误套成封面样式；
• 图表标题丢失编号；
• 表格没有变成三线表；
• 参考文献引用不是上标，也不能跳转；
• 超链接以蓝色下划线显示，不适合打印版论文；
• 目录、页码、交叉引用字段没有更新；
• 没有自动导出 PDF 进行视觉检查。

这个 skill 的定位不是替代 pandoc，而是把 pandoc、Word 和 Python 组合起来，让 AI 根据用户上传的 Word 模板和源文件，自动写一版 项目专用的后处理脚本。

现有项目调研

• pandoc 支持 --reference-doc，可以复用 DOCX 样式。官方文档说明：reference DOCX 的正文内容会被忽略，主要使用其中的样式和文档属性。
• Quarto DOCX 也支持 reference-doc、目录、章节编号、引用和参考文献链接。
• pdf2docx 可以把原生 PDF 转成 DOCX；项目文档说明其底层使用 PyMuPDF 解析 PDF、规则化分析版面，并用 python-docx 生成 Word。
• python-docx-template 适合在预制 Word 模板里做 Jinja 风格变量替换。
• MDDoc 是商业化 Markdown 转 Word 工具，可以将 Markdown 元素映射到上传的 Word 模板。
• wmvanvliet/pandoc-tutorial 展示了复杂 LaTeX 转 DOCX 时的现实情况：pandoc 能完成大部分转换，但最后的模板适配通常需要自定义处理。
• openclaw/pdf-to-docx skill 是一个基于 pdf2docx 的 PDF 转 DOCX skill。

本项目的差异点是：它不是一个固定转换器，而是一个 开放的 AI 模板重建工作流。它让 AI 先检查用户上传的 Word 模板，再为该模板生成一版专用 Python 后处理脚本，从而适配学校、单位、期刊等强模板场景。

核心思路

1. 把 LaTeX/PDF/Markdown 当作 内容源。
2. 把 .docx 模板当作 排版源。
3. 先用 pandoc、Word 导入或其他工具生成粗略 body DOCX。
4. 检查模板样式、段落、编号、表格、超链接和 OOXML。
5. 让 AI 基于模板检查结果编写或修改 Python 重建脚本。
6. 用 python-docx 和底层 OOXML 操作生成最终 DOCX。
7. 用 Word COM 更新目录、页码等字段，并导出 PDF。
8. 把 PDF 渲染成预览拼图，快速检查封面、目录、图表、公式、参考文献。

支持输入

• LaTeX 项目：main.tex、章节、图片、BibTeX；
• Markdown 文件；
• 原生数字 PDF；
• 已有粗转 Word 文件。

如果有 LaTeX 或 Markdown 源文件，优先使用源文件。PDF 的语义信息较弱，不适合作为首选输入。

Skill 内容

skill 位于：

skills/docx-template-translator/

包含：

• SKILL.md：AI 工作流程；
• scripts/inspect_docx_template.py：检查 Word 模板结构；
• scripts/adaptive_docx_pipeline.py：可改造的 DOCX 重建脚本起点；
• scripts/finalize_word_docx.py：通过 Word 更新目录/字段并导出 PDF；
• scripts/validate_docx_conversion.py：结构层 QA（占位符 / 顺序 / 标题样式 / 章节页眉 / 受保护前置页格式漂移）；
• scripts/validate_docx_render.py：渲染层 QA（TOC 字段是否存在 / numId↔abstractNum 一致性 / 多级标题格式串 / 参考文献计数器独立性 / 正文页眉静态文本残留 / PDF 字段错误串）；
• scripts/inject_toc_field.py：在"目录 / Contents"标题后幂等注入 { TOC \o "1-3" \h \z \u } 字段，修复"目录页只剩标题、TOC 字段缺失"的常见 bug；
• scripts/set_styleref_header.py：把指定 headerN.xml 的静态文本（如 致谢）改写为 STYLEREF <styleId> 字段，让正文页眉随章节动态更新；
• scripts/render_pdf_preview.py：将 PDF 渲染为预览拼图；
• references/pandoc-limitations.md：说明和 pandoc 默认功能的区别；
• references/zhengzhou-case-study.md：郑州大学毕业论文模板转换案例。

安装

将 skill 复制到 Codex skills 目录。

macOS / Linux：

mkdir -p ~/.codex/skills
cp -r skills/docx-template-translator ~/.codex/skills/

Windows（PowerShell）：

New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.codex\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force skills\docx-template-translator "$HOME\.codex\skills\"

然后可以这样调用：

Use $docx-template-translator to convert my LaTeX thesis into Word using this .docx template.

如果需要在 Claude Code、Cursor 或其他 AI agent 里使用同一份 skill 文件夹，参考下文 兼容性 一节。

Python 依赖

推荐安装：

pip install python-docx pywin32 pymupdf pillow

可选：

pip install pdf2docx

LaTeX 或 Markdown 转 DOCX 时建议另外安装 pandoc。

最终更新目录和导出 PDF 时，推荐在 Windows 上使用本机 Microsoft Word，因为脚本通过 Word COM 调用 Word 更新字段和导出 PDF。

典型流程

1. 用户提供源文件和 Word 模板。
2. Codex 检查模板：

python scripts/inspect_docx_template.py template.docx --out template_report.json

3. Codex 生成粗略 body DOCX：

pandoc main.tex --citeproc --reference-doc template.docx -o body.docx

4. Codex 根据模板和 body 输出，改造 scripts/adaptive_docx_pipeline.py。 起步脚本支持 JSON 配置；如果是中文学位论文模板，可以直接复用内置 preset：

python skills/docx-template-translator/scripts/adaptive_docx_pipeline.py \
    --template template.docx \
    --body-docx body.docx \
    --out final.docx \
    --config skills/docx-template-translator/presets/zhengzhou_thesis.json \
    --three-line-tables

非中文学位论文模板请去掉 --three-line-tables，并使用自己的 config（或保留默认行为，默认不会改写正文字体）。

5. 最终处理：

python scripts/finalize_word_docx.py final.docx --pdf
python scripts/render_pdf_preview.py final.pdf --pages 1-8

和 pandoc 默认功能的本质区别

pandoc 是“格式转换器”，这个 skill 是“模板适配工作流”。

pandoc 默认能力通常止步于：把内容转换成 DOCX，并应用参考文档里的样式定义。

这个 skill 的目标是进一步处理：

• 根据模板语义重建封面和声明页；
• 识别模板真正的正文、标题、目录、参考文献样式；
• 自动补图表编号；
• 改三线表；
• 修引用上标和跳转；
• 修超链接颜色；
• 保留公式和图片；
• 用 Word 更新目录和页码；
• 自动导出 PDF 做视觉质检。

项目状态

这是一个工作流 skill，不是万能一键转换器。它的核心价值是：每个严格 Word 模板都有自己的局部规则，因此让 AI 先检查模板，再写一版专用 Python 脚本，往往比写一个“通用转换器”更可靠。

已知限制

• finalize 阶段仅支持 Windows。 finalize_word_docx.py 通过 pywin32 调用 Microsoft Word COM 来更新字段/目录并导出 PDF，因此只在装有真实 Word 的 Windows 机器上能跑完整流程。模板检查、adaptive pipeline 和 PDF 预览拼图在 macOS / Linux 上不依赖 Word，可以直接运行。
• 不支持扫描版 / 纯图片 PDF。 PDF 输入需要原生数字文本层（pdf2docx / Word 导入才能抽出结构），先 OCR 再转，或直接用 LaTeX / Markdown 源文件。
• 模板含宏：宏会被禁用。 finalize 阶段会先设置 Word.AutomationSecurity = msoAutomationSecurityForceDisable，再打开文档，因此模板里的 AutoMacros / VBA 不会执行。详见 SECURITY.md。
• starter pipeline 默认行为是保守的。 三线表、正文字体覆盖等中文学位论文专属处理改成了 opt-in，需要通过 config（参考 presets/zhengzhou_thesis.json）或 CLI flag 显式打开。默认行为不会偷偷改写你的正文字体。
• 样式名识别覆盖英文和中文模板。 其他本地化 Word 模板（日文 / 韩文等）可能需要在 config 里补充 unnumbered_heading_styles 和 body_candidate_styles。

安全说明

• finalize 阶段会用本机 Microsoft Word 打开用户提供的 .docx。脚本默认禁用宏，请勿在不可信来源的输入上放宽该设置。
• skill 工作流允许 AI agent 基于 adaptive_docx_pipeline.py 生成 / 改写一份项目专用 Python 脚本。运行 AI 改写后的脚本前请人工 review diff。本项目自带的脚本不进行任何网络 I/O，也只往用户显式指定的输出路径写文件。
• 完整威胁模型详见 SECURITY.md。

兼容性

skill 元数据（带 name + description frontmatter 的 SKILL.md）虽然为 Codex 设计，但格式与 Anthropic Claude Skills 规范有重叠，因此同一份 skill 文件夹可以稍作包装后被其他 AI agent 复用。

Agent / IDE	状态	说明
Codex	原生支持	直接放到 ~/.codex/skills/，用 Use $docx-template-translator … 触发。
Claude Code	包装后可用	SKILL.md 的 frontmatter 与 Claude Skills 规范一致，放到 Claude Skills 目录（例如 ~/.claude/skills/<name>/）或包装成 Claude Code plugin 即可。Python 脚本无需改动。
Cursor	手动 / Rules	Cursor 没有原生 "skill" 概念，可以把 SKILL.md 内容粘到 .cursor/rules/*.mdc 里，让 agent 直接调用 scripts/*.py。
OpenClaw	可适配	结构与 OpenClaw skill 约定接近，但仓库里没有 OpenClaw 专属 manifest，发布到该平台前请补元数据。

脚本本身是纯 CPython，不依赖任何 agent runtime —— 任何能跑 shell 命令的 AI agent 都可以驱动这套工作流。

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 开源许可。

Apache-2.0 允许使用、修改、分发、私有使用和商业使用，但需要遵守许可证条款。

社区

LINUX DO — 中文开发者社区

本项目认可并感谢 LINUX DO 社区在中文开发者开源交流、项目分享和技术讨论中的价值。除非社区另有明确说明，此处仅为社区致谢和链接，不代表官方背书。