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docx

Usa esta habilidad siempre que el usuario quiera crear, leer, editar o manipular documentos de Word (.docx) o plantillas de Word (.dotx).

¿Qué es docx?

Esta habilidad proporciona un conjunto completo de herramientas para trabajar con documentos Word (.docx) y plantillas (.dotx) en entornos de línea de comandos y scripts. Es especialmente útil para desarrolladores y agentes de IA que necesitan automatizar la creación, edición, lectura y análisis de documentos Word. La habilidad soporta múltiples enfoques según la tarea: usar el módulo npm `docx` (docx-js) para crear documentos nuevos, descomprimir y manipular XML directamente para editar documentos existentes, y usar `pandoc` para extraer contenido. Incluye scripts auxiliares para fusionar fragmentos de texto, validar documentos, manejar cambios controlados, gestionar comentarios y convertir archivos `.doc` legacy. El flujo de trabajo típico implica escribir un script Node.js que use `docx`, o descomprimir el archivo, editar `word/document.xml`, y volver a comprimir. También se integra con LibreOffice para conversiones a PDF y con Poppler para la vista previa visual. La habilidad detalla numerosas trampas comunes al usar docx-js, como dimensiones de página, anchos de tabla, formato de listas y manejo de cambios controlados, junto con scripts de Python para tareas complejas como la fusión de ejecuciones de texto y la aceptación de cambios.

Compatible con✓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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Documentación

Creación, edición y análisis de DOCX

Un .docx es un archivo ZIP que contiene archivos XML. Elige tu enfoque según la tarea:

TareaEnfoque
Crear un documento nuevoEscribe un script con docx (npm) — consulta las trampas a continuación
Editar un documento existenteunzip → editar word/document.xml → zip (docx-js no puede abrir archivos existentes)
Leer contenidopandoc -t markdown file.docx

Las rutas de los scripts a continuación son relativas al directorio de esta habilidad.

Crear con docx-js — trampas

docx está preinstalado — no ejecutes npm install primero; escribe el script y usa require('docx') directamente. Solo si ese require falla: npm install docx. El modelo conoce la API; estos son los puntos problemáticos:

  • El tamaño de página predeterminado es A4. Para Carta EE. UU., establece page: { size: { width: 12240, height: 15840 } } (DXA; 1440 = 1″).
  • Paisaje: pasa las dimensiones de retrato y orientation: PageOrientation.LANDSCAPE — docx-js intercambia ancho/alto internamente.
  • Las tablas necesitan anchos dobles: establece columnWidths en la tabla Y width en cada celda, ambos en WidthType.DXA (PERCENTAGE no funciona en Google Docs). Los anchos de las columnas deben sumar el ancho de la tabla.
  • Sombreado de tabla: usa ShadingType.CLEAR, nunca SOLID (se renderiza negro).
  • Listas: nunca insertes • literalmente; usa una configuración numbering con LevelFormat.BULLET.
  • ImageRun requiere type: ("png", "jpg", …).
  • PageBreak debe estar dentro de un Paragraph.
  • Nunca uses \n — usa elementos Paragraph separados.
  • TDC (Tabla de Contenido): los encabezados deben usar HeadingLevel.* integrados; los estilos de encabezado personalizados necesitan outlineLevel configurado o no aparecerán.
  • No uses una tabla como una regla horizontal — usa un borde inferior de párrafo en su lugar.
  • Guía de puntos / alineado a la derecha en la misma línea: usa PositionalTab (alignment: PositionalTabAlignment.RIGHT, leader: PositionalTabLeader.DOT) dentro de un TextRun, no puntos literales ni espacios de relleno.

Verificar la salida

Después de escribir un .docx, conviértelo a PDF y revísalo:

python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to pdf output.docx
pdftoppm -jpeg -r 100 output.pdf page
ls page-*.jpg   # luego lee las imágenes

pdftoppm rellena con ceros los números de página hasta el ancho del total de páginas (page-01.jpg…page-12.jpg).

Editar documentos existentes

Los archivos .doc legacy deben convertirse primero: python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to docx file.doc.

unzip -q doc.docx -d unpacked/
find unpacked -type l -delete   # elimina entradas de enlaces simbólicos — los docx de terceros no son confiables
python scripts/merge_runs.py unpacked/   # fusiona ejecuciones fragmentadas para que el texto sea localizable
# edita unpacked/word/document.xml en su lugar — NO reformatees ni embellezcas
(cd unpacked && rm -f ../out.docx && zip -Xr ../out.docx .)
python scripts/office/validate.py out.docx --original doc.docx   # verificaciones XSD; --auto-repair corrige problemas comunes
# ¿cambios controlados? añade --author "<el nombre bajo el que hiciste el cambio>" para verificar que cada edición esté registrada

Word divide el texto en muchas ejecuciones <w:r> (identificadores de revisión, marcadores de corrección ortográfica), por lo que una frase que ves en el documento a menudo no existe como una cadena contigua en el XML. merge_runs.py fusiona ejecuciones adyacentes con el mismo formato en word/document.xml sin cambiar el contenido ni la representación; también acepta un .docx directamente (python scripts/merge_runs.py doc.docx -o merged.docx).

Cambios controlados: al marcar cambios, valida con --author "<el nombre bajo el que hiciste el cambio>" (necesita --original) — reporta cualquier texto que hayas cambiado sin un <w:ins>/<w:del> alrededor, lo cual es fácil de hacer accidentalmente e invisible en la vista aceptada. Envuelve las ejecuciones en <w:ins>/<w:del> con atributos w:id, w:author, w:date. Dentro de <w:del>, el elemento de texto es <w:delText>, no <w:t>. Una marca de párrafo eliminada (<w:pPr><w:rPr><w:del w:id=".." w:author=".." w:date=".."/></w:rPr></w:pPr>) significa "fusionar este párrafo con el siguiente" — por lo tanto, eliminar un párrafo por completo es eso más un <w:del> alrededor de cada ejecución. <w:del/> debe ir antes de los demás hijos de rPr; su orden está impuesto por el esquema.

Para producir una copia limpia con todos los cambios controlados aceptados: python scripts/accept_changes.py in.docx out.docx.

Aceptar una marca de párrafo eliminada debería unir ese párrafo con el siguiente, de modo que un párrafo cuyas ejecuciones todas están eliminadas desaparezca. Word hace esto; accept_changes.py y pandoc --track-changes=accept no siempre lo hacen. Ambos fallan de la misma manera: eliminan el texto eliminado pero dejan atrás el párrafo vacío, que aparece como un viñeta vacía errante cuando estaba numerado automáticamente:

  • pandoc --track-changes=accept nunca une los párrafos.
  • accept_changes.py (LibreOffice) los une correctamente, excepto cuando el párrafo eliminado va seguido de un párrafo espaciador vacío.

Una viñeta vacía en cualquier vista es un artefacto de esa vista, no un defecto en el documento. Verifica las eliminaciones de párrafos en el XML.

Comentarios

Los comentarios requieren seis archivos vinculados entre sí. Usa el asistente — modo directorio cuando también edites document.xml (ahorra un ciclo de descompresión/recompresión), modo .docx directo en caso contrario:

# Contra un directorio ya descomprimido (preferido cuando también se colocan marcadores)
python scripts/comment.py unpacked/ "El tope de tarifas y gastos es demasiado bajo"
python scripts/comment.py unpacked/ "De acuerdo" --parent 0

# Contra un .docx directamente
python scripts/comment.py contract.docx "Este tope es demasiado bajo" -o annotated.docx

El script escribe comments.xml, commentsExtended.xml, commentsIds.xml, commentsExtensible.xml, las relaciones y las anulaciones de tipo de contenido. Los IDs de comentarios se asignan automáticamente. Luego imprime el fragmento <w:commentRangeStart>/<w:commentRangeEnd>/<w:commentReference> para añadir a word/document.xml para que el comentario se ancle a un texto específico — hasta que coloques esos marcadores, el comentario existe pero no es visible.

Dependencias

docx (npm, preinstalado — instala solo si require('docx') falla) · pandoc · LibreOffice (soffice) · pdftoppm (Poppler)


Esta habilidad es creada y mantenida por Anthropic. Incluida aquí sin modificaciones, excepto los metadatos del frontmatter; consulta LICENSE.txt para los términos.

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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