# agent_word

**Repository Path**: java-home/agent_word

## Basic Information

- **Project Name**: agent_word
- **Description**: 一款AI智能文档编辑器
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-24
- **Last Updated**: 2025-12-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 📑 文档智能格式化助手 

一个基于大语言模型（LLM）的智能文档处理工具，旨在自动化繁琐的文档格式调整工作。它能够理解自然语言描述的格式要求（如论文排版规范、报告模板），并自动将目标文档批量转换为符合要求的格式。

## ✨ 核心功能

1.  **智能格式分析**：
    - 支持上传 PDF 或 Word 格式的排版要求文档（例如《XX论文格式要求》）。
    - 自动提取并总结关键格式规则（字体、字号、行距、对齐方式等）。
2.  **批量自动化处理**：
    - 支持一次性导入多个 DOCX 文档进行批量处理。
    - 自动识别文档结构（标题、正文、表格、图注等）。
3.  **精准格式控制**：
    - 基于 `python-docx` 的底层操作，确保格式修改的准确性。
    - 智能区分标题与正文，避免误操作。
4.  **可视化交互与日志**：
    - 提供现代化的 GUI 界面（基于 CustomTkinter）。
    - 实时显示处理进度和详细的执行日志，所见即所得。

## 🖼️ 效果展示

### 1. 软件界面与执行过程
清晰的操作面板，实时查看 AI 对文档的每一步修改操作。

![执行过程](images/执行过程.png)

### 2. 处理结果对比
左侧为原始文档，右侧为根据格式要求自动调整后的文档。可以看到字体、行距、标题样式均已自动修正。

| 处理前 (Original) | 处理后 (Formatted) |
| :---: | :---: |
| ![原文](images/原文1.png) | ![修改后](images/修改后1.png) |

### 3. 最终结果确认
处理完成后，可直接点击链接打开文档进行确认。

![执行结果](images/执行结果.png)

## 🚀 快速开始

### 环境要求
- Python 3.8+
- 建议使用虚拟环境

### 安装步骤

1.  克隆项目或下载源码。
2.  安装依赖：

    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

### 运行应用

1.  启动主程序：

    ```bash
    python main_gui.py
    ```

2.  **配置设置**：
    - 在左侧面板输入您的 **API Key**、**Base URL** 和 **模型名称**（推荐使用 DeepSeek-V3, GPT-4o 等指令遵循能力强的模型）。

3.  **开始使用**：
    - **第一步**：上传格式要求文件（如 PDF 格式规范），点击“分析格式”。
    - **第二步**：添加需要处理的 Word 文档。
    - **第三步**：点击“开始处理”，观察日志输出等待完成。

## 📂 项目结构

```text
smart-word-agent-v2/
├── main_gui.py           # GUI 入口程序
├── document_processor.py # 文档处理核心逻辑 (LLM 交互与分块处理)
├── format_analyzer.py    # 格式要求分析器
├── docx_utils.py         # Word 文档底层操作工具库
├── images/               # 演示图片
├── requirements.txt      # 项目依赖
└── README.md             # 项目说明文档
```

## ⚠️ 注意事项

- 请确保 API Key 有足够的额度。
- 建议在处理重要文档前备份原文件（程序会自动保存为 `_formatted` 副本，但备份总是好的）。
- 对于超长文档，程序会自动分块处理以避免超出 LLM 上下文限制。

## 联系我
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