从桌面工具到 Web 产品与 Agent Skill
围绕同一个文档交付问题，持续验证不同用户入口和能力复用方式。MD2Word 的用户数据和开源 Skill 共同证明该方案不只停留在单一 Demo。
关键方案设计
语义结构识别与格式执行解耦
结构化输出约束和解析容错
模板规则保证可控与稳定
桌面、Web、Skill 多形态复用
01
项目背景
论文、报告、公文、汇报材料等需要按固定规范交付的 Word 文档。
02
目标用户
学生、职场办公用户、考公用户，以及有标准化文档处理需求的企业团队。
03
原流程与核心痛点
传统排版需要人工判断标题、正文、摘要等文档结构，再逐段调整格式，耗时、重复且难以统一标准。
04
AI 嵌入方案
使用 LLM 理解段落语义并输出结构标签，再由本地规则与模板引擎稳定执行 Word 格式设置，避免让模型直接操作复杂文档格式。
05
核心功能
把原本需要人工逐段处理的流程压缩为上传文档、选择模板、自动生成三个步骤；索引分类策略使长文档 Token 消耗降低 80%+。
06
业务价值
降低 Word 排版门槛，提升文档格式一致性，并将能力沉淀为桌面应用、Web 工具和可被 Agent 调用的 Skill。
07
效率提升
把原本需要人工逐段处理的流程压缩为上传文档、选择模板、自动生成三个步骤；索引分类策略使长文档 Token 消耗降低 80%+。
08
复盘结论
通过 20+ 用户访谈完成 4 个版本迭代，验证了“AI 内容生成后到正式文档交付”是明确、高频的真实需求。
09
企业化拓展
可接入企业公文、制度、报告、培训手册等模板规范，并结合权限、审批和文档资产库形成企业级文档标准化能力。
RESULT