WPS 365 CLI实战让AI助手直接操控文档自动化办公的正确姿势前言WPS 365发布了CLI工具支持AI助手直接操控WPS文档。这对做GEO的人意味着什么意味着以后可以让AI自动读写文档、自动生成报告、自动整理数据——不用再手动复制粘贴了。本文分享WPS 365 CLI的实战用法包括CLI安装与配置文档自动化操作与AI助手集成完整代码示例一、WPS 365 CLI是什么WPS 365 CLI是WPS官方发布的命令行工具允许通过命令行操作WPS文档读取文档内容写入/修改文档批量处理文档与其他系统集成# 安装npminstall-gwps-cli# 登录wps-cli login--accountyouremail.com--passwordyourpass# 查看帮助wps-cli--help二、核心功能实战1. 文档读取与解析importsubprocessimportjsonclassWPSDocumentReader:WPS文档读取器def__init__(self,cli_path:strwps-cli):self.clicli_pathdefread_document(self,file_path:str)-str:读取文档内容cmd[self.cli,doc,read,--file,file_path,--format,markdown# 输出为markdown格式]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode0:returnresult.stdoutelse:raiseException(f读取失败:{result.stderr})defextract_tables(self,file_path:str)-list:提取文档中的表格cmd[self.cli,doc,extract,--file,file_path,--type,tables,--format,json]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode0:returnjson.loads(result.stdout)else:raiseException(f提取失败:{result.stderr})defget_metadata(self,file_path:str)-dict:获取文档元信息cmd[self.cli,doc,info,--file,file_path]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode0:returnjson.loads(result.stdout)else:raiseException(f获取元信息失败:{result.stderr})2. 文档写入与修改classWPSDocumentWriter:WPS文档写入器def__init__(self,cli_path:strwps-cli):self.clicli_pathdefcreate_document(self,content:str,output_path:str,title:str):创建新文档# 先写入临时markdown文件temp_file/tmp/wps_content.mdwithopen(temp_file,w,encodingutf-8)asf:iftitle:f.write(f#{title}\n\n)f.write(content)# 转换为WPS格式cmd[self.cli,doc,convert,--input,temp_file,--output,output_path,--format,docx]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode!0:raiseException(f创建文档失败:{result.stderr})returnoutput_pathdefappend_content(self,file_path:str,content:str):向现有文档追加内容cmd[self.cli,doc,append,--file,file_path,--content,content]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode!0:raiseException(f追加内容失败:{result.stderr})defreplace_text(self,file_path:str,old_text:str,new_text:str):替换文档中的文本cmd[self.cli,doc,replace,--file,file_path,--search,old_text,--replace,new_text]resultsubprocess.run(cmd,capture_outputTrue,textTrue)ifresult.returncode!0:raiseException(f替换文本失败:{result.stderr})3. 批量处理importosfrompathlibimportPathfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorclassWPSBatchProcessor:WPS批量处理器def__init__(self,cli_path:strwps-cli):self.clicli_path self.readerWPSDocumentReader(cli_path)self.writerWPSDocumentWriter(cli_path)defprocess_directory(self,input_dir:str,output_dir:str,processor_func,max_workers:int4): 批量处理目录中的文档 Args: input_dir: 输入目录 output_dir: 输出目录 processor_func: 处理函数接收文档内容返回处理后内容 max_workers: 最大并发数 os.makedirs(output_dir,exist_okTrue)# 获取所有文档文件doc_fileslist(Path(input_dir).glob(**/*.docx))doc_files.extend(Path(input_dir).glob(**/*.wps))doc_files.extend(Path(input_dir).glob(**/*.doc))results[]defprocess_single(file_path:Path):try:# 读取文档contentself.reader.read_document(str(file_path))# 处理内容processedprocessor_func(content)# 生成输出路径output_pathos.path.join(output_dir,file_path.stem_processed.docx)# 写入新文档self.writer.create_document(processed,output_path,titlefile_path.stem)return{status:success,file:str(file_path)}exceptExceptionase:return{status:error,file:str(file_path),error:str(e)}# 并发处理withThreadPoolExecutor(max_workersmax_workers)asexecutor:futures[executor.submit(process_single,f)forfindoc_files]results[f.result()forfinfutures]# 统计结果success_countsum(1forrinresultsifr[status]success)error_countlen(results)-success_countreturn{total:len(results),success:success_count,errors:error_count,results:results}三、与AI助手集成1. AI文档分析助手fromopenaiimportOpenAIclassAIDocumentAnalyzer:AI文档分析助手def__init__(self,wps_reader:WPSDocumentReader,api_key:strNone):self.readerwps_reader self.clientOpenAI(api_keyapi_key)defanalyze_document(self,file_path:str,analysis_type:strsummary)-str: 分析文档 Args: file_path: 文档路径 analysis_type: 分析类型 (summary/keywords/issues) # 读取文档contentself.reader.read_document(file_path)# 构建分析提示词prompts{summary:f请总结以下文档的核心内容用简洁的语言表达\n\n{content},keywords:f请提取以下文档的关键词10个以内\n\n{content},issues:f请分析以下文档存在的问题和改进建议\n\n{content}}promptprompts.get(analysis_type,prompts[summary])# 调用AI分析responseself.client.chat.completions.create(modelgpt-4,messages[{role:user,content:prompt}])returnresponse.choices[0].message.contentdefgenerate_report(self,file_paths:list,report_template:str)-str: 批量分析多个文档并生成报告 results[]forpathinfile_paths:try:contentself.reader.read_document(path)metadataself.reader.get_metadata(path)# AI分析summaryself.analyze_document(path,summary)results.append({file:path,title:metadata.get(title,),summary:summary})exceptExceptionase:results.append({file:path,error:str(e)})# 生成汇总报告reportreport_template.format(countlen(results),items\n\n.join([f##{r.get(title,r[file])}\n\n{r.get(summary,分析失败: r.get(error,))}forrinresults]))returnreport2. AI文档生成助手classAIDocumentGenerator:AI文档生成助手def__init__(self,wps_writer:WPSDocumentWriter,api_key:strNone):self.writerwps_writer self.clientOpenAI(api_keyapi_key)defgenerate_from_prompt(self,prompt:str,output_path:str,doc_type:strreport): 根据提示词生成文档 # 调用AI生成内容responseself.client.chat.completions.create(modelgpt-4,messages[{role:system,content:你是一个专业的文档撰写助手。请根据用户要求生成结构清晰、内容完整的文档。},{role:user,content:prompt}])contentresponse.choices[0].message.content# 生成文档titleself._extract_title(content)self.writer.create_document(content,output_path,title)returnoutput_pathdefcomplete_template(self,template_path:str,context:dict,output_path:str): 填充文档模板 readerWPSDocumentReader()template_contentreader.read_document(template_path)# 替换占位符contenttemplate_contentforkey,valueincontext.items():contentcontent.replace(f{{{key}}},str(value))# 生成文档self.writer.create_document(content,output_path)returnoutput_pathdef_extract_title(self,content:str)-str:从内容中提取标题linescontent.split(\n)forlineinlines:lineline.strip()iflineandline.startswith(#):returnline.lstrip(# ).strip()return未命名文档四、完整使用示例defmain():# 初始化readerWPSDocumentReader()writerWPSDocumentWriter()batchWPSBatchProcessor()analyzerAIDocumentAnalyzer(reader)generatorAIDocumentGenerator(writer)# 示例1读取并分析单个文档print( 分析文档 )contentreader.read_document(/path/to/report.docx)metadatareader.get_metadata(/path/to/report.docx)print(f标题:{metadata.get(title)})print(f字数:{len(content)})# 示例2批量处理print(\n 批量处理 )resultsbatch.process_directory(input_dir/path/to/input,output_dir/path/to/output,processor_funclambdac:f# 处理后的内容\n\n{c[:1000]}...# 示例处理函数)print(f处理完成:{results[success]}/{results[total]})# 示例3AI生成报告print(\n AI生成报告 )reportgenerator.generate_from_prompt(prompt生成一份Q1季度工作总结包含工作回顾、成果数据、下季度计划,output_path/path/to/quarterly_report.docx,doc_typereport)print(f报告已生成:{report})# 示例4批量分析生成汇总print(\n 批量分析汇总 )files[/path/to/doc1.docx,/path/to/doc2.docx,/path/to/doc3.docx]summary_reportanalyzer.generate_report(file_pathsfiles,report_template# 文档分析汇总\n\n共分析 {count} 份文档\n\n{items})print(summary_report)if__name____main__:main()五、注意事项WPS CLI需要登录首次使用需要登录WPS账号文件格式支持.docx、.wps、.doc格式都支持批量处理限制建议单次批量处理不超过100个文件API配额调用AI接口注意配额限制六、总结WPS 365 CLI让AI操作文档成为可能核心价值功能场景文档读取自动提取内容给AI分析文档写入AI生成内容直接输出为Word批量处理大规模文档统一处理AI集成让AI真正读懂文档内容代码可直接使用配合WPS 365 CLI即可实现文档自动化。#Python #WPS #文档自动化 #AI助手 #办公自动化