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docx

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer Word-Dokumente (.docx) oder Word-Vorlagen (.dotx) erstellen, lesen, bearbeiten oder manipulieren möchte.

Was ist docx?

Diese Fähigkeit ermöglicht die programmatische Erstellung, Bearbeitung und Analyse von Microsoft Word `.docx`-Dateien und `.dotx`-Vorlagen. Sie ist besonders nützlich für Entwickler, die CI/CD-Pipelines, Automatisierungsskripte oder KI-Agenten (wie Claude Code oder Cursor) betreiben, die Dokumente in professionellem Format ohne manuelle Arbeit generieren müssen. Die Fähigkeit umfasst grundlegende Ansätze: Erstellen neuer Dokumente mit dem npm-Paket `docx` (docx-js), Bearbeiten vorhandener Dokumente durch Entpacken des ZIP-Archivs und direktes XML-Editing sowie Lesen des Inhalts über Pandoc. Sie bietet spezifische Lösungen für häufige Fallstricke (z. B. Seitengröße von A4 auf US Letter umstellen, Tabellenbreiten, Bilder, Aufzählungszeichen und Seitenumbrüche) sowie Skripte zur Überprüfung der Ausgabe (Konvertierung nach PDF und optische Inspektion), zum Zusammenführen fragmentierter XML-Läufe, zum Validieren mit XSD-Schemas und zur automatisierten Handhabung von Änderungsverfolgung und Kommentaren. Die Fähigkeit verlässt sich auf vorinstallierte Abhängigkeiten wie `docx` (npm), pandoc, LibreOffice und `pdftoppm` (Poppler).

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/docx

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

DOCX-Erstellung, -Bearbeitung und -Analyse

Eine .docx-Datei ist ein ZIP-Archiv von XML-Dateien. Wählen Sie Ihren Ansatz basierend auf der Aufgabe:

AufgabeAnsatz
Erstellen eines neuen DokumentsEin docx (npm)-Skript schreiben – siehe Fallstricke unten
Bearbeiten eines vorhandenen Dokumentsunzip → word/document.xml bearbeiten → zip (docx-js kann keine vorhandenen Dateien öffnen)
Lesen von Inhaltpandoc -t markdown file.docx

Skriptpfade unten sind relativ zum Verzeichnis dieser Fähigkeit.

Erstellen mit docx-js – Fallstricke

docx ist vorinstalliert – führen Sie nicht zuerst npm install aus; schreiben Sie das Skript und verwenden Sie require('docx') direkt. Nur wenn dieser require fehlschlägt: npm install docx. Das Modell kennt die API; dies sind die Stolperfallen:

  • Seitengröße standardmäßig A4. Für US Letter setzen Sie page: { size: { width: 12240, height: 15840 } } (DXA; 1440 = 1″).
  • Querformat: übergeben Sie Hochformatmaße und orientation: PageOrientation.LANDSCAPE – docx-js vertauscht Breite/Höhe intern.
  • Tabellen benötigen doppelte Breiten: setzen Sie columnWidths auf der Tabelle UND width auf jeder Zelle, beide in WidthType.DXA (PERCENTAGE bricht in Google Docs). Spaltenbreiten müssen sich zur Tabellenbreite summieren.
  • Tabellen-Schattierung: verwenden Sie ShadingType.CLEAR, niemals SOLID (ergibt schwarz).
  • Listen: niemals • wörtlich einfügen; verwenden Sie eine numbering-Konfiguration mit LevelFormat.BULLET.
  • ImageRun erfordert type: ("png", "jpg", …).
  • PageBreak muss in einem Paragraph sein.
  • Niemals \n verwenden – verwenden Sie separate Paragraph-Elemente.
  • Inhaltsverzeichnis: Überschriften müssen integrierte HeadingLevel.* verwenden; benutzerdefinierte Überschriftenstile benötigen outlineLevel, sonst werden sie nicht angezeigt.
  • Keine Tabelle als horizontale Linie verwenden – stattdessen einen unteren Absatzrand verwenden.
  • Punktführer / rechtsbündig in derselben Zeile: verwenden Sie PositionalTab (alignment: PositionalTabAlignment.RIGHT, leader: PositionalTabLeader.DOT) innerhalb eines TextRun, nicht wörtliche . oder Leerraum-Padding.

Ausgabe überprüfen

Nach dem Schreiben einer .docx-Datei rendern Sie sie und betrachten Sie sie:

python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to pdf output.docx
pdftoppm -jpeg -r 100 output.pdf page
ls page-*.jpg   # dann die Bilder lesen

pdftoppm füllt Seitennummern mit Nullen auf die Breite der Seitenanzahl auf (page-01.jpg…page-12.jpg).

Vorhandene Dokumente bearbeiten

Legacy .doc-Dateien müssen zuerst konvertiert werden: python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to docx file.doc.

unzip -q doc.docx -d unpacked/
find unpacked -type l -delete   # Symlink-Einträge entfernen – docx von externen Parteien ist nicht vertrauenswürdig
python scripts/merge_runs.py unpacked/   # fragmentierte Läufe zusammenführen, damit Text auffindbar ist
# unpacked/word/document.xml direkt bearbeiten – NICHT neu formatieren oder pretty-printen
(cd unpacked && rm -f ../out.docx && zip -Xr ../out.docx .)
python scripts/office/validate.py out.docx --original doc.docx   # XSD-Prüfungen; --auto-repair behebt häufige Probleme
# Änderungsverfolgung? --author "<der Name, unter dem Sie Änderungen vorgenommen haben>" hinzufügen, um zu prüfen, ob jede Bearbeitung nachverfolgt ist

Word teilt Text über viele <w:r>-Läufe auf (Revisions-IDs, Rechtschreibprüfungsmarkierungen), sodass eine im Dokument sichtbare Phrase oft nicht als zusammenhängende Zeichenkette im XML existiert. merge_runs.py führt benachbarte identisch formatierte Läufe in word/document.xml zusammen, ohne Inhalt oder Darstellung zu ändern; es akzeptiert auch eine .docx-Datei direkt (python scripts/merge_runs.py doc.docx -o merged.docx).

Änderungsverfolgung: Wenn Sie Änderungen verfolgen, validieren Sie mit --author "<der Name, unter dem Sie Änderungen vorgenommen haben>" (erfordert --original) – es meldet jeden von Ihnen geänderten Text ohne umschließendes <w:ins>/<w:del>, was leicht versehentlich passiert und in der akzeptierten Ansicht unsichtbar ist. Wickeln Sie Läufe in <w:ins>/<w:del> mit w:id-, w:author- und w:date-Attributen ein. Innerhalb von <w:del> ist das Textelement <w:delText>, nicht <w:t>. Ein gelöschtes Absatzzeichen (<w:pPr><w:rPr><w:del w:id=".." w:author=".." w:date=".."/></w:rPr></w:pPr>) bedeutet „diesen Absatz mit dem nächsten zusammenführen“ – das vollständige Löschen eines Absatzes ist also dies plus ein <w:del> um jeden Lauf. Das <w:del/> muss vor den anderen Kindern von rPr kommen; ihre Reihenfolge ist schemaabhängig.

Um eine saubere Kopie mit allen akzeptierten Änderungen zu erstellen: python scripts/accept_changes.py in.docx out.docx.

Das Akzeptieren eines gelöschten Absatzzeichens sollte diesen Absatz mit dem darunterliegenden verbinden, sodass ein Absatz, dessen Läufe alle gelöscht sind, verschwindet. Word tut dies; accept_changes.py und pandoc --track-changes=accept tun es nicht immer. Beide versagen auf die gleiche Weise – sie entfernen den gelöschten Text, lassen aber den leeren Absatz zurück, der wie ein falscher leerer Aufzählungspunkt wirkt, wenn er automatisch nummeriert war:

  • pandoc --track-changes=accept verbindet die Absätze nie.
  • accept_changes.py (LibreOffice) verbindet sie korrekt, außer wenn der gelöschte Absatz von einem leeren Abstandsabsatz gefolgt wird.

Ein leerer Aufzählungspunkt in einer der beiden Ansichten ist ein Artefakt dieser Ansicht, kein Fehler im Dokument. Überprüfen Sie Absatzlöschungen im XML.

Kommentare

Kommentare erfordern sechs verknüpfte Dateien. Verwenden Sie den Helfer – Verzeichnismodus, wenn Sie auch document.xml bearbeiten (spart einen Unzip/Rezip-Zyklus), .docx-Direktmodus sonst:

# Gegen ein bereits entpacktes Verzeichnis (bevorzugt, wenn auch Markierungen platziert werden)
python scripts/comment.py unpacked/ "Gebühren- & Ausgabenobergrenze ist zu niedrig"
python scripts/comment.py unpacked/ "Einverstanden" --parent 0

# Gegen eine .docx direkt
python scripts/comment.py contract.docx "Diese Obergrenze ist zu niedrig" -o annotated.docx

Das Skript schreibt comments.xml, commentsExtended.xml, commentsIds.xml, commentsExtensible.xml, die Beziehungen und die Content-Type-Überschreibungen. Kommentar-IDs werden automatisch vergeben. Dann gibt es das <w:commentRangeStart>/<w:commentRangeEnd>/<w:commentReference>-Snippet aus, das zu word/document.xml hinzugefügt werden muss, damit der Kommentar an bestimmtem Text verankert ist – bis Sie diese Markierungen platzieren, existiert der Kommentar, ist aber nicht sichtbar.

Abhängigkeiten

docx (npm, vorinstalliert – nur installieren, wenn require('docx') fehlschlägt) · pandoc · LibreOffice (soffice) · pdftoppm (Poppler)


Diese Fähigkeit wurde von Anthropic erstellt und wird von ihr gepflegt. Hier unverändert vendoriert, mit Ausnahme der Frontmatter-Metadaten; siehe LICENSE.txt für Bedingungen.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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