Agent技能Word文档生成实测：开题报告与项目方案的格式与细节挑战

评论区抛出的关键问题

上一篇文章发布后，评论区里问得最多的，反而不是“这东西怎么安装配置”，而是：

“你生成出来的文档，敢不敢真的用到最后一步，拿去交差？”

具体来说，大家关心的是：

• 文档里的图片会不会莫名其妙丢失？
• 辛辛苦苦排好的版式会不会乱掉？
• 最关键的，它能不能严格遵循我们学校或者公司那份复杂的模板来生成？

这些问题问得非常到位。Word 文档对我们来说从来不是玩具——它最终是要交给导师审阅、领导审批或者甲方验收的正式交付物，容错率极低。

所以，这篇内容我就专门针对这个核心疑虑做了次实测，看看当下 AI 的 Word 文档生成技能，它的真实能力边界究竟在哪里，我们到底能不能放心“交付”。

实测：两个高要求的真实场景

为了贴近真实需求，我设定了两个典型且要求严格的场景进行测试。

场景一：学术开题报告

这是学生群体最高频、格式要求也最严格的场景之一。我给了它一套非常具体的格式指令：

创建一个开题报告，要求：
- 一级标题：黑体，三号，加粗
- 二级标题：黑体，四号
- 正文：宋体，小四，1.5倍行距
- 包含：研究背景、研究现状、研究方法、预期成果、参考文献

生成结果如下：

检查结果：

• ✅ 一级标题：黑体、三号、加粗——完全正确。
• ✅ 正文：宋体、小四、1.5倍行距——符合要求。
• ⚠️ 二级标题：虽然在文档样式里被定义好了，但在生成的正文中并没有实际被应用（可能因为内容结构里没出现严格的二级标题）。
• ❌ 参考文献：仅仅是普通的段落文本，没有实现悬挂缩进等格式，完全不符合学术通用的 GB/T 7714 标准。

结论： 对于基本的字体、字号、行距等格式要求，Agent 可以较好地完成。但对于学术规范性这类强格式、强细节的要求，目前还存在明显瑕疵，无法直接使用。

场景二：商业项目方案

切换到工作场景，要求变得更加综合和复杂：需要封面、自动目录、表格、页眉页脚等元素。

创建一个项目方案文档，要求：
- 封面页（标题、编制单位、日期）
- 自动目录
- 正文包含表格
- 页眉显示文档标题
- 页脚显示页码

生成结果检查：

• ✅ 封面页：成功生成，标题、单位、日期俱全，居中排版正常。
• ⚠️ 目录：生成了目录域（TOC），但需要用户在 Word 中右键选择“更新域”后，才能正确显示页码和标题。
• ✅ 表格：成功插入，带有边框，表头居中显示，格式基本规整。
• ⚠️ 页眉：虽然显示了页眉，但其中的标题文字与封面页的标题出现了不一致（封面是“AI 智能文档生成系统”，页眉只显示了“AI 文档生成系统”），缺失了“智能”二字。
• ✅ 页脚：成功添加，格式为“第 X 页”。

结论： 对于包含多种元素的复杂文档结构，AI 能够搭建起大体的框架。然而，在跨页、跨部分的内容一致性等细节上，仍然可能出现错误，需要人工复核。

真实的能力边界：能做什么，容易错什么，做不了什么

通过上面两个场景的测试，一个清晰的规律浮现出来：AI 在文档生成的“大框架”上通常能做得不错，但“小细节”很容易出错。

3.1 能做到的（基础与结构）

功能	说明
基本格式	字体、字号、行距、对齐方式（左、中、右）
标题样式	能够定义各级标题的样式（但需检查是否被正确应用）
表格	创建带边框、表头、文本对齐的基本表格
页眉页脚	添加文字内容、插入页码（如“第 X 页”）
目录	生成基于标题样式的目录域（通常需手动更新一次）
封面页	生成包含标题、信息项的独立封面，并处理居中、间距
分页	在指定位置插入分页符

3.2 容易出错的（一致性与规范）

功能	实测问题
样式应用	定义了样式，但正文可能未调用（如前文的二级标题）
内容一致性	不同部分（如封面、页眉、正文标题）的相同内容可能出现差异
参考文献	无法自动格式化为符合学术标准（如 GB/T 7714）的引用列表
目录更新	生成后默认为域代码状态，不主动更新则显示为错误

3.3 目前做不到的（复杂与精确控制）

功能	说明
复杂模板	无法读取一个现有的 .dotx 模板文件，并严格按照其样式和占位符进行填充
精确排版	进行毫米级的位置调整、特定段落的精确缩进等精细化操作
复杂表格	创建合并单元格、斜线表头、嵌套表格等复杂表格结构
图片定位	虽然可以插入图片，但难以精确控制其环绕方式、绝对位置

我的实用工作流：如何扬长避短

基于以上的测试结果，我目前的策略是：不直接用它生成“最终交付版”，而是用它高效产出“高质量初稿”。

这里分享一个关键技巧：让不同的模型各司其职。 事实上，本文上述测试中发现的大部分细节问题（如页眉标题不一致、参考文献格式错误），都是靠另一个擅长代码与逻辑的模型（例如 Codex 或 GPT-4）检查出来的。

不同的大语言模型确有特长：

• Claude 等模型：在生成连贯的内容、组织文章结构方面表现突出。
• GPT 系列模型：通常“幻觉”较低，在遵循指令、检查细节、逻辑推理上更可靠。

因此，我优化后的文档生成工作流如下：

1. 初稿生成：使用擅长创作的模型（如 Claude）生成 Word 文档初稿。
2. 细节审查：将初稿内容或要求提交给擅长检查的模型（如 GPT-4/Codex），让其以“审阅者”身份，严格核对格式、数据一致性和规范性要求。
3. 问题修复：针对审查出的问题，直接让审查模型提供修改建议或修复后的代码/描述。它能发现的问题，通常也知道如何解决。
4. 最终确认：在 Word 中打开生成的文件，进行最终的人工校对和微调（如更新目录域）。

多尝试几次，你就能摸清不同模型的“脾气”，知道什么任务交给谁更靠谱。

总结：敢不敢交付？看情况

回到我们最初的问题：用 AI 生成的 Word 文档，敢不敢用到最后一步？

我的答案是：看具体场景和要求。

• 如果是内部沟通文档、内容初稿、非标格式的草稿——完全可以放手使用，它能极大提升效率。
• 如果是需要正式交付、格式有严格规范（如学术论文、投标方案、对外发布文件）——稳妥的做法是将其作为初稿生成器，然后结合另一款AI进行细节审查，最后务必由人工进行关键性检查和调整。

给当前 Word 生成技能画个边界：

• 能做：搭建基础格式、简单表格、目录框架、页眉页脚和封面。
• 容易错：样式应用一致性、跨部分内容同步、专业领域格式规范。
• 做不了：复杂精确排版、填充已有模板、处理复杂表格和图片定位。

清楚它的能力边界在哪里，我们才能用得心中有数，既不大材小用，也不过度依赖。当然，这一切也和所用模型的具体能力版本有关，未来的模型必定会更强大。希望这次的实测和讨论，能帮助你在实际工作中更好地驾驭这项生产力工具。如果你有更多的测试心得或疑问，欢迎在云栈社区继续交流。