支持PDF/Word/Excel/图片

AI小龙虾的OpenClawOffice是一个面向办公自动化与智能文档处理的集成工具链，以下是一般性的使用方法指南：

环境准备

• Python环境：建议Python 3.8+，安装依赖库：

  pip install openclawoffice  # 如果已发布到PyPI
  # 或从源码安装
  git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClawOffice
  cd OpenClawOffice
  pip install -r requirements.txt

• API密钥配置：
  如需调用AI服务（如小龙虾内置的NLP模型或第三方API），在配置文件中设置：

  # config.yaml
  api_key: "your-api-key"
  model: "claw-ai-model-v1"

核心功能模块

a. 智能文档解析

from openclawoffice.parser import DocumentParser
parser = DocumentParser(engine="claw-ocr")
doc = parser.parse("financial_report.pdf")
tables = doc.extract_tables()  # 提取表格
text = doc.extract_text()      # 提取文本

b. 自动化报告生成

from openclawoffice.report import ReportBuilder
builder = ReportBuilder(template="monthly_template.docx")
builder.fill_data({
    "sales": 1500000,
    "growth_rate": "12.5%"
})
builder.export("monthly_report.docx")

c. 多格式数据转换

from openclawoffice.converter import FileConverter
converter = FileConverter()
converter.to_excel("data.json", output_path="data.xlsx")  # JSON转Excel
converter.to_pdf("presentation.pptx")                     # PPT转PDF

集成AI能力

a. 文档智能问答

from openclawoffice.qa import DocumentQA
qa = DocumentQA(model="claw-qa")
qa.load_document("policy.pdf")
answer = qa.ask("哪些情况可以申请报销？")
print(answer)  # 返回基于文档内容的答案

b. 合同条款分析

from openclawoffice.legal import ContractAnalyzer
analyzer = ContractAnalyzer()
risk_points = analyzer.analyze("contract.docx", check_items=["违约金", "保密协议"])

自动化流程示例

场景：每日销售数据自动汇总

from openclawoffice import Workflow
workflow = Workflow("sales_auto_report")
workflow.add_step("download_sales_data", source="crm_system")
workflow.add_step("parse_excel", parser="claw-parser")
workflow.add_step("generate_summary", template="sales_template.pptx")
workflow.add_step("send_email", recipients=["team@company.com"])
workflow.run()

扩展开发

• 自定义插件：在plugins/目录下继承BasePlugin类
• API服务部署：使用内置FastAPI服务器

  python -m openclawoffice.server --host 0.0.0.0 --port 8000

  调用示例：

  curl -X POST http://localhost:8000/parse \
    -F "file=@meeting_minutes.docx" \
    -F "mode=full"

注意事项

1. 隐私与安全：处理敏感文档时建议本地化部署
2. 格式兼容性：部分功能需依赖LibreOffice或Ghostscript
3. 性能调优：批量处理时可启用缓存（cache=True）

如果需要更具体的操作案例或问题排查,建议查阅项目的 examples/ 目录或提交GitHub Issue。

标签： 智能提取 多格式解析