把 Word 模板交给 Claude Code、Codex 或兼容 Agent，让 AI 按模板生成、批处理并校验法律文书。

它是做什么的 · 适合谁使用 · 三分钟理解 · 模板怎么交给 AI · 交付前检查什么 · 技术说明

文格不是一个“字段替换工具”。它是给 Claude Code、Codex 或兼容 Agent 使用的法律文书格式 Skill。

更准确地说，文格把一份 Word 模板变成 AI 可以执行的格式规则：

• 用户提供一份 .docx 模板或母版文书；
• 用户用自然语言说明要生成什么、填什么、处理多少份；
• AI 读取模板，把它当作格式事实来源；
• AI 按模板生成或批量处理文书；
• AI 在交付前运行格式、结构和视觉门禁；
• 最后报告哪些文件通过，哪些需要人工复核。

模板不是附件。模板本身就是任务说明的一部分。

它重点处理格式和交付，不替代律师判断。事实、请求、理由、主文、金额、日期、案号和法条仍然需要律师确认。

你不用先学什么模板字段。

你真正要做的是，把模板和任务一起交给 AI：

这是我们所里的律师函模板。
请按这个模板生成 8 份律师函。
收件人、案号、欠款金额和截止日期在表格里。
页眉、页脚、标题、字号、行距、落款和签名区都按模板来。
生成后逐份做格式检查，告诉我哪些通过，哪些需要人工看。

或者：

这是裁决书风格模板。
请把我提供的事实、争议焦点和裁判理由整理成同版式文书。
不要改变法律判断。
生成后检查页码、页眉页脚、标题字体、段落行距和中文标点。

如果模板已经专门设计了 {{CASE_NO}}、{{CLAIMANT}} 这类字段，Agent 可以走确定性脚本，直接替换并验证结构。

如果模板没有字段，Agent 也不应该简单放弃。它应当先识别模板的格式结构，再根据用户的自然语言任务和材料生成候选文书，并明确报告哪些部分已校验、哪些部分需要人工确认。

建议交给 AI 的材料包括：

对律师和助理来说，正常使用方式应该是“给模板 + 说需求”，不是手工改模板去放字段。

字段化模板只适合这些场景：

• 团队已经有固定字段清单；
• 需要大批量稳定替换；
• 要求 OpenXML 结构差异可证明；
• 技术同事愿意维护模板字段。

正式交付前，建议至少检查以下项目：

如果只是让技术同事部署，可以把这一段发给他：

对外展示、正式分发或声称“可以做完整交付前检查”时，必须安装 LibreOffice 和 Poppler。否则只能说“可以做基础预检”，不能说“完整发布版可用”。

不能。它检查的是格式、模板执行和交付前风险，不判断事实是否真实、请求是否成立、法律适用是否正确。

不是。

字段只是确定性模式，适合技术同事维护稳定模板和批量字段替换。普通使用者更自然的方式是把模板文件交给 Claude Code、Codex 或兼容 Agent，再用自然语言说明任务。

可以用，但要诚实区分“模板执行”和“可证明的结构一致”。

没有字段时，Agent 应根据模板识别版式、生成候选文书并做格式校验；但如果某个填充位置无法被可靠定位，必须报告需要人工确认，不能装作已经 100% 自动完成。

目标是尽量继承模板，并在交付前发现偏差。实际视觉效果会受到填充文字长度、字体环境、Word 渲染差异和模板复杂度影响，所以正式交付前仍应做渲染检查和人工复核。

本项目默认是本地执行，不提供托管服务。公开仓库中的示例只使用模拟材料。真实案件、客户名称、合同、证据和私有模板不要提交到公开仓库。

1. 律师或团队负责人确认一份正式模板。
2. 助理把模板和任务说明交给本地 Agent。
3. Agent 读取模板，按自然语言要求生成或批量处理文书。
4. Agent 跑格式检查、结构检查和视觉校验。
5. 律师最后复核法律内容、签名区、附件和分页。

以下内容面向维护者、集成者和 Agent 工作流开发者。

安装测试依赖：

python3 -m pip install -e ".[test]"

检查发布版依赖：

./skills/legal-document-format/scripts/check_release_requirements.py --mode release

确定性字段替换：

./skills/legal-document-format/scripts/apply_docx_template.py \
  template.docx output.docx \
  --replacements-json replacements.json \
  --json

检查模板一致性：

./skills/legal-document-format/scripts/compare_docx_template_parity.py \
  template.docx output.docx \
  --json

渲染 DOCX：

./skills/legal-document-format/scripts/render_docx.sh output.docx out/rendered

运行完整发布 smoke：

./skills/legal-document-format/scripts/release_smoke.py

legal-document-format-skill/
├── assets/
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── RELEASE.md
├── SECURITY.md
├── pyproject.toml
├── skills/
│   └── legal-document-format/
│       ├── SKILL.md
│       ├── references/
│       ├── scripts/
│       └── examples/
└── tests/

• 主路径是 Agent 读取模板并按自然语言任务执行，不是要求用户手写字段。
• 确定性模式支持替换位于同一段落内、被多个 Word run/text 节点拆开的 {{KEY}} 字段。
• 模板一致性检查会忽略正文文本节点差异，但会比较字段指令、XML 结构、关系、样式、编号、页眉页脚、分节和非文本部件。
• 没有字段或人工标注时，Agent 必须报告无法证明的填充位置，不得承诺任意模板 100% 自动精确填充。
• 不内置第三方像素级 PDF diff；可后续接入 diff-pdf、diff-pdf-visually 或同类工具。
• 文本审计和聚合门禁默认不输出原文摘录，需要调试时显式使用 --with-excerpt。

git diff --check
bash -n skills/legal-document-format/scripts/render_docx.sh
python3 -m py_compile skills/legal-document-format/scripts/*.py tests/*.py
python3 -m pytest
./skills/legal-document-format/scripts/release_smoke.py

当前验证结果：

65 passed
V2 Release Smoke Gate: 10 steps, 0 failures

legaltech agent-skill docx openxml libreoffice poppler legal-documents
document-automation visual-validation quality-gate python synthetic-data

• CHANGELOG.md：版本变化。
• RELEASE.md：发布范围、发布前命令和当前证据。
• CONTRIBUTING.md：贡献、验证和文档规则。
• SECURITY.md：安全报告和敏感信息处理规则。

• 增加可选像素级视觉 diff。
• 增强无字段模板的结构识别和人工标注流程。
• 支持更复杂的模板块执行，例如表格行、整段、内容控件。
• 增加更多模拟模板，用于分页漂移、签名区和附件清单场景。
• 面向常见 Agent Runner 打包 Skill。