glmv-doc-based-writing

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Original

English

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Translation

Chinese

GLM-V Document-Based Writing Skill

GLM-V 基于文档的写作技能

Comprehend the given document(s) and write a textual content (paper/article/essay/report/review/post/brief/proposal/plan) according to your requirements using the ZhiPu GLM-V multimodal model.

借助智谱GLM-V多模态模型，理解给定文档后，按照你的需求生成文本内容（论文/文章/随笔/报告/评论/帖子/简报/提案/计划）。

When to Use

适用场景

Write a textual content according to specified requirements, AFTER reading provided document(s)
User mentions "基于文档的写作", "文章撰写", "文档解读", "新闻稿撰写", "简报撰写", "影评/书评撰写", "内容总结", "内容创作", "评论写作", "文档续写", "文档翻译", "方案策划", "发言稿撰写", "document-based writing", "article writing", "document reading", "press release writing", "brief writing", "film/book review writing", "content summarization", "content creation", "commentary writing", "document continuation", "document translation", "proposal planning ", "speech writing"

读取提供的文档后，按照指定要求生成文本内容
用户提到「基于文档的写作」、「文章撰写」、「文档解读」、「新闻稿撰写」、「简报撰写」、「影评/书评撰写」、「内容总结」、「内容创作」、「评论写作」、「文档续写」、「文档翻译」、「方案策划」、「发言稿撰写」、document-based writing、article writing、document reading、press release writing、brief writing、film/book review writing、content summarization、content creation、commentary writing、document continuation、document translation、proposal planning、speech writing

Supported Input Types

支持的输入类型

Type	Formats	Max Count	Source
Document (URL)	pdf, docx	50	URL
Document (Local)	pdf only	pages ≤ 50 total	Local path

Local PDF / 本地 PDF: Local PDF files are converted page-by-page into images (base64) before sending to the model.
PyMuPDF
is required (
pip install PyMuPDF
). URL files support full formats including pdf/docx/txt. 本地 PDF 会自动逐页转为图片（base64）传给模型，需要安装
PyMuPDF
（
pip install PyMuPDF
）。URL 文件支持 pdf/docx/txt 等全格式。

类型	格式	最大数量	来源
文档（URL）	pdf, docx	50	URL
文档（本地）	pdf only	总页数 ≤ 50	本地路径

Local PDF / 本地 PDF: Local PDF files are converted page-by-page into images (base64) before sending to the model.
PyMuPDF
is required (
pip install PyMuPDF
). URL files support full formats including pdf/docx/txt. 本地 PDF 会自动逐页转为图片（base64）传给模型，需要安装
PyMuPDF
（
pip install PyMuPDF
）。URL 文件支持 pdf/docx/txt 等全格式。

📋 Output Display Rules (MANDATORY)

📋 输出展示规则（强制要求）

After running the script, you must display the complete content (Markdown format) exactly as returned. Do not summarize, truncate, translate, comment, or only say "Writing Completed!".

运行脚本后，必须完整展示返回的全部内容（Markdown格式）。不要进行总结、截断、翻译、评论，也不要只说「写作完成！」。

Resource Links

资源链接

Resource	Link
Get API Key	https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
API Docs	Chat Completions / 对话补全

资源	链接
获取API Key	https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
API文档	Chat Completions / 对话补全

Prerequisites

前置要求

API Key Setup / API Key 配置（Required / 必需）

This script reads the key from the

ZHIPU_API_KEY

environment variable and shares it with other Zhipu skills. 脚本通过

ZHIPU_API_KEY

环境变量获取密钥，与其他智谱技能共用同一个 key。

Get Key / 获取 Key： Visit Zhipu Open Platform API Keys / 智谱开放平台 API Keys to create or copy your key.

Setup options / 配置方式（任选一种）：

OpenClaw config (recommended) / OpenClaw 配置（推荐）： Set in

openclaw.json

under

skills.entries.glmv-doc-based-writing.env

json

"glmv-doc-based-writing": { "enabled": true, "env": { "ZHIPU_API_KEY": "你的密钥" } }

Shell environment variable / Shell 环境变量： Add to
```
~/.zshrc
```
:
bash
```
export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
```

💡 If you already configured another Zhipu skill (for example
zhipu-tools
or
glmv-caption
), they share the same
ZHIPU_API_KEY
, so no extra setup is needed. 💡 如果你已为其他智谱 skill（如
zhipu-tools
、
glmv-caption
）配置过 key，它们共享同一个
ZHIPU_API_KEY
，无需重复配置。

This script reads the key from the

ZHIPU_API_KEY

environment variable and shares it with other Zhipu skills. 脚本通过

ZHIPU_API_KEY

环境变量获取密钥，与其他智谱技能共用同一个 key。

获取Key / 获取 Key： 访问智谱开放平台 API Keys / 智谱开放平台 API Keys 创建或复制你的密钥。

配置方式 / 配置方式（任选一种）：

OpenClaw config (推荐) / OpenClaw 配置（推荐）： 在

openclaw.json

的

skills.entries.glmv-doc-based-writing.env

下配置：

json

"glmv-doc-based-writing": { "enabled": true, "env": { "ZHIPU_API_KEY": "你的密钥" } }

Shell环境变量 / Shell 环境变量： 添加到
```
~/.zshrc
```
中：
bash
```
export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
```

💡 如果你已为其他智谱 skill（如
zhipu-tools
、
glmv-caption
）配置过 key，它们共享同一个
ZHIPU_API_KEY
，无需重复配置。

How to Use

使用方法

Basic Screening

基础使用

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --requirements "基于这篇论文撰写公众号文章，要求偏技术风格"

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --requirements "基于这篇论文撰写公众号文章，要求偏技术风格"

Save as Markdown

保存为Markdown

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --requirements "总结文档主要内容和核心观点" \
  --output result.md

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --requirements "总结文档主要内容和核心观点" \
  --output result.md

Save as JSON

保存为JSON

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --criteria "撰写新闻稿" \
  --output result.json --pretty

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" "https://example.com/doucment2.docx" \
  --criteria "撰写新闻稿" \
  --output result.json --pretty

Custom System Prompt

自定义系统提示词

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" \
  --criteria "为这本书撰写书评" \
  --system-prompt "你是一位拥有20年跨领域写作经验的资深写作专家，擅长撰写书评"

bash

python scripts/doc_based_writing.py \
  --files "https://example.com/doucment1.pdf" \
  --criteria "为这本书撰写书评" \
  --system-prompt "你是一位拥有20年跨领域写作经验的资深写作专家，擅长撰写书评"

Output Example

输出示例

The model outputs a Markdown content like this:

markdown

XXX

模型会输出如下格式的Markdown内容：

markdown

XXX

CLI Reference

CLI参数参考

python scripts/doc_based_writing.py --files FILE [FILE...] --requirements REQUIREMENTS [OPTIONS]

Parameter	Required	Description
`--files` , `-f`	✅	Document file URLs (pdf/docx, URL only, max 50)
`--requirements` , `-c`	✅	Writing requirements text
`--model` , `-m`	No	Model name (default: `glm-4.6v` )
`--system-prompt` , `-s`	No	Custom system prompt (default: professional HR assistant)
`--temperature` , `-t`	No	Sampling temperature 0-1 (default: 0.6)
`--max-tokens`	No	Max output tokens (default: 10000)
`--output` , `-o`	No	Save result to file ( `.md` for markdown, `.json` for JSON)
`--pretty`	No	Pretty-print JSON output

python scripts/doc_based_writing.py --files FILE [FILE...] --requirements REQUIREMENTS [OPTIONS]

参数	是否必填	描述
`--files` , `-f`	✅	文档文件URL（支持pdf/docx，仅支持URL，最多50个）
`--requirements` , `-c`	✅	写作要求文本
`--model` , `-m`	否	模型名称（默认： `glm-4.6v` ）
`--system-prompt` , `-s`	否	自定义系统提示词（默认：专业HR助理）
`--temperature` , `-t`	否	采样温度，取值范围0-1（默认：0.6）
`--max-tokens`	否	最大输出token数（默认：10000）
`--output` , `-o`	否	将结果保存到文件（ `.md` 为Markdown格式， `.json` 为JSON格式）
`--pretty`	否	格式化输出JSON内容

Error Handling

错误处理

API key not configured: → Guide user to configure

ZHIPU_API_KEY

Authentication failed (401/403): → API key invalid/expired → reconfigure

Rate limit (429): → Quota exhausted → wait and retry

Local path provided: → Error: only URLs supported

Content filtered: →

warning

field present → content blocked by safety review

Timeout: → Documents too large or too many → reduce file count

未配置API key: → 引导用户配置

ZHIPU_API_KEY

认证失败 (401/403): → API key无效/已过期 → 重新配置

触发频率限制 (429): → 配额耗尽 → 等待后重试

传入本地路径: → 错误：仅支持URL

内容被过滤: → 存在

warning

字段 → 内容被安全审查拦截

请求超时: → 文档过大或数量过多 → 减少文件数量