10个高级办公算法：TF-IDF文件分类/PDF结构解析/Myers差异算法/TextRank摘要/区间树排班冲突/AVL平衡树/智能合并
办公效率工具箱 (office-helper)
功能概述
办公效率工具箱 (office-helper)是一项面向实际任务的技能，主要用于office-helper 是一套包含10个高级算法驱动的办公自动化工具的 Python 技能包；所有功能仅使用Python标准库实现，无需安装任何外部依赖；
核心要点
- 涵盖文件分类、PDF分析、文档对比、批量重命名、Excel合并、会议解析、排班检测、文本差异、文件查重、文档摘要等场景；
- smart_file_cla。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
办公效率工具箱 (office-helper)
简介
office-helper 是一套包含10个高级算法驱动的办公自动化工具的 Python 技能包。所有功能仅使用Python标准库实现，无需安装任何外部依赖。涵盖文件分类、PDF分析、文档对比、批量重命名、Excel合并、会议解析、排班检测、文本差异、文件查重、文档摘要等场景。
功能列表
| # | 函数名 | 算法原理 | 复杂度 |
|---|---|---|---|
| 1 | smart_file_classifier |
TF-IDF向量空间模型 + 余弦相似度 + K-Means++聚类 | O(n^2 * m) |
| 2 | pdf_structure_analyzer |
PDF二进制解析 + zlib解压 + 正则提取 | O(n) |
| 3 | document_similarity_compare |
Jaccard + TF-IDF余弦 + Levenshtein编辑距离 | O(nm + |s1||s2|) |
| 4 | batch_rename_with_pattern |
正则匹配 + 序号填充 + 日期格式化 + 变量替换 | O(n) |
| 5 | excel_data_merger |
XLSX解析 + LEFT/RIGHT/OUTER/INNER JOIN | O(n+m) |
| 6 | meeting_minutes_parser |
正则引擎 + 规则引擎 + NLP提取 | O(n) |
| 7 | schedule_conflict_detector |
AVL平衡区间树 + 区间重叠检测 | O(n log n + k) |
| 8 | text_diff_analyzer |
Myers差异算法（LCS动态规划） | O(n*m) |
| 9 | file_duplicate_finder |
MD5哈希 + 文件大小过滤 + 文件名相似度 | O(n) + O(n^2) |
| 10 | document_summary_generator |
TextRank图排序（PageRank迭代） | O(n^2 * T) |
安装
无需安装额外依赖，仅使用Python标准库（hashlib, re, os, json, collections, math, difflib, zipfile, zlib等）。
使用示例
from main import smart_file_classifier, document_similarity_compare, text_diff_analyzer
# TF-IDF智能文件分类
result = smart_file_classifier("/path/to/files")
print(result["clusters"])
# 三重算法文档相似度对比
sim = document_similarity_compare("doc1.txt", "doc2.txt")
print(f"Jaccard: {sim['jaccard']:.3f}, Cosine: {sim['cosine']:.3f}")
# Myers文本差异
diff = text_diff_analyzer("text1.txt", "text2.txt")
for line in diff["diff"]:
print(f"{line['type']}: {line['content']}")
依赖
无外部依赖（仅使用Python标准库）
License
MIT
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