Communitygithub.com

docx

Use esta habilidade sempre que o usuário quiser criar, ler, editar ou manipular documentos do Word (.docx) ou modelos do Word (.dotx).

O que é docx?

Esta habilidade permite que um agente de IA crie, edite e analise arquivos .docx do Microsoft Word. Ela cobre três abordagens principais: criação de novos documentos usando a biblioteca `docx` (npm), edição de documentos existentes via descompactação manual do ZIP e manipulação do XML interno, e leitura de conteúdo com a ferramenta `pandoc`. O guia inclui dicas essenciais para evitar armadilhas comuns, como configuração de tamanho de página, larguras de tabela, uso de imagens e numeração. A habilidade também oferece scripts auxiliares para mesclar execuções de texto fragmentado, rastrear alterações e gerenciar comentários, além de verificar a saída convertendo documentos para PDF e inspecionando visualmente as páginas. Suporta as plataformas Claude Code e Cursor.

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

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Criação, edição e análise de DOCX

Um arquivo .docx é um arquivo ZIP contendo arquivos XML. Escolha sua abordagem de acordo com a tarefa:

TarefaAbordagem
Criar um novo documentoEscreva um script docx (npm) — veja as armadilhas abaixo
Editar um documento existenteunzip → edite word/document.xml → zip (docx-js não consegue abrir arquivos existentes)
Ler conteúdopandoc -t markdown file.docx

Os caminhos de script abaixo são relativos ao diretório desta habilidade.

Criando com docx-js — armadilhas

docx está pré-instalado — não execute npm install antes; escreva o script e use require('docx') diretamente. Apenas se o require falhar: npm install docx. O modelo conhece a API; estas são as armadilhas:

  • O tamanho da página padrão é A4. Para o tamanho Carta (US) defina page: { size: { width: 12240, height: 15840 } } (DXA; 1440 = 1″).
  • Paisagem: use dimensões de retrato e orientation: PageOrientation.LANDSCAPE — docx-js troca largura/altura internamente.
  • Tabelas precisam de larguras duplas: defina columnWidths na tabela E width em cada célula, ambos em WidthType.DXA (PERCENTAGE quebra no Google Docs). As larguras das colunas devem somar a largura da tabela.
  • Sombreamento de tabela: use ShadingType.CLEAR, nunca SOLID (renderiza preto).
  • Listas: nunca insira • literalmente; use uma configuração de numbering com LevelFormat.BULLET.
  • ImageRun requer type: ("png", "jpg", …).
  • PageBreak deve estar dentro de um Paragraph.
  • Nunca use \n — use elementos Paragraph separados.
  • Sumário: os títulos devem usar HeadingLevel.* interno; estilos de título personalizados precisam de outlineLevel definido, caso contrário não aparecem.
  • Não use uma tabela como linha horizontal — use uma borda inferior de parágrafo.
  • Reticências / alinhado à direita na mesma linha: use PositionalTab (alignment: PositionalTabAlignment.RIGHT, leader: PositionalTabLeader.DOT) dentro de um TextRun, não pontos literais ou espaçamento.

Verifique a saída

Após escrever um .docx, renderize-o e visualize:

python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to pdf output.docx
pdftoppm -jpeg -r 100 output.pdf page
ls page-*.jpg   # então Leia as imagens

pdftoppm preenche com zeros os números das páginas até a largura da contagem (page-01.jpg…page-12.jpg).

Editando documentos existentes

Arquivos .doc legados devem ser convertidos primeiro: python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to docx file.doc.

unzip -q doc.docx -d unpacked/
find unpacked -type l -delete   # remove entradas de link simbólico — docx de terceiros não é confiável
python scripts/merge_runs.py unpacked/   # funde execuções fragmentadas para que o texto seja localizável
# edite unpacked/word/document.xml no local — NÃO reformate ou use "pretty-print"
(cd unpacked && rm -f ../out.docx && zip -Xr ../out.docx .)
python scripts/office/validate.py out.docx --original doc.docx   # verificações XSD; --auto-repair corrige problemas comuns
# redlining? adicione --author "<o nome sob o qual você redigiu>" para verificar se cada edição está registrada

O Word divide o texto em várias execuções <w:r> (ids de revisão, marcadores de verificação ortográfica), portanto uma frase que você vê no documento muitas vezes não existe como uma string contínua no XML. merge_runs.py mescla execuções adjacentes com formatação idêntica em word/document.xml sem alterar o conteúdo ou a renderização; ele também aceita um .docx diretamente (python scripts/merge_runs.py doc.docx -o merged.docx).

Alterações controladas: ao redigir, valide com --author "<o nome sob o qual você redigiu>" (precisa de --original) — ele relata qualquer texto que você alterou sem um <w:ins>/<w:del> ao redor, o que é fácil de fazer acidentalmente e invisível na visualização aceita. Envolva as execuções em <w:ins>/<w:del> com atributos w:id, w:author, w:date. Dentro de <w:del>, o elemento de texto é <w:delText>, não <w:t>. Uma marca de parágrafo deletada (<w:pPr><w:rPr><w:del w:id=".." w:author=".." w:date=".."/></w:rPr></w:pPr>) significa "mesclar este parágrafo no próximo" — portanto, deletar um parágrafo por completo é isso mais um <w:del> ao redor de cada execução. O <w:del/> deve vir antes dos outros filhos do rPr; a ordem é imposta pelo esquema.

Para produzir uma cópia limpa com todas as alterações controladas aceitas: python scripts/accept_changes.py in.docx out.docx.

Aceitar uma marca de parágrafo deletada deve unir esse parágrafo ao seguinte, de modo que um parágrafo cujas execuções são todas deletadas desapareça. O Word faz isso; accept_changes.py e pandoc --track-changes=accept nem sempre. Ambos falham da mesma forma — eles removem o texto deletado, mas deixam o parágrafo vazio, que aparece como um marcador vazio indevido quando era numerado automaticamente:

  • pandoc --track-changes=accept nunca une os parágrafos.
  • accept_changes.py (LibreOffice) os une corretamente, exceto quando o parágrafo deletado é seguido por um parágrafo espaçador vazio.

Um marcador vazio em qualquer visualização é um artefato dessa visualização, não um defeito no documento. Verifique as exclusões de parágrafo no XML.

Comentários

Comentários exigem seis arquivos interligados. Use o auxiliar — modo diretório quando você também for editar document.xml (economiza um ciclo de descompactação/recompactação), modo .docx direto caso contrário:

# Contra um diretório já descompactado (preferido ao também colocar marcadores)
python scripts/comment.py unpacked/ "O limite de taxas e despesas é muito baixo"
python scripts/comment.py unpacked/ "Concordo" --parent 0

# Contra um .docx diretamente
python scripts/comment.py contract.docx "Este limite é muito baixo" -o annotated.docx

O script escreve comments.xml, commentsExtended.xml, commentsIds.xml, commentsExtensible.xml, os relacionamentos e as substituições de tipo de conteúdo. Os IDs de comentários são atribuídos automaticamente. Ele então imprime o trecho <w:commentRangeStart>/<w:commentRangeEnd>/<w:commentReference> a ser adicionado a word/document.xml para que o comentário seja ancorado a um texto específico — até que você coloque esses marcadores, o comentário existe mas não é visível.

Dependências

docx (npm, pré-instalado — instale apenas se require('docx') falhar) · pandoc · LibreOffice (soffice) · pdftoppm (Poppler)


Esta habilidade foi criada e é mantida pela Anthropic. Fornecida aqui inalterada, exceto pelos metadados do frontmatter; consulte LICENSE.txt para os termos.

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.

Habilidades Relacionadas