redline-docx-pl

Solid

Redlining polskich umow i pism w .docx z natywnymi Word Track Changes - bez niszczenia formatowania OOXML. Czyta .docx do Markdown (CriticMarkup) dla LLM, aplikuje zmiany jako sledzone (w:ins/w:del) + komentarze, i robi sanitize przed wyslaniem (strip metadanych autora, last-modified-by, rsid, timestampy - RODO przy wysylce pisma). Silnik = adeu (MIT). Use when the user wants to nanosic poprawki w umowie/pismie .docx, zrobic redline/tryb sledzenia zmian, czytac docx dla LLM bez utraty formatowania, przygotowac pismo do wyslania (usunac metadane autora z Worda), porownac dwie wersje .docx, lub mentions track changes / sledzenie zmian / redline / .docx / DOCX.

Data & Documents 6 stars 2 forks Updated 2 weeks ago MIT

Install

View on GitHub

Quality Score: 82/100

Stars 20%
28
Recency 20%
90
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
100
Issue Health 10%
80
License 10%
100
Description 5%
100

Skill Content

# Redline DOCX po polsku Wrapper nad **adeu** (MIT, Dealfluence Oy) - dwukierunkowy konwerter miedzy `.docx` a Markdown (CriticMarkup), z aplikacja zmian z powrotem do `.docx`. Robi to, czego `python-docx` NIE potrafi: wstrzykuje **natywne Word Track Changes** (`w:ins`/`w:del`) i komentarze, zachowujac formatowanie, fonty i marginesy. Cala praca lokalnie (uvx, brak chmury). Silnik testowany na polskim .docx 2026-05-22 (extract/apply/sanitize - patrz [THIRD_PARTY_INSPIRATIONS.md](THIRD_PARTY_INSPIRATIONS.md)). ## Wymagania `uv` (jezeli brak: `pip install uv`). adeu pobiera sie samo przez `uvx adeu` przy pierwszym uzyciu (wersja sprawdzona: 1.7.5). ## Safety Tiers (KRYTYCZNE) Przed wykonaniem każdej operacji ustal tier i zastosuj regułę: | Tier | Operacje | Reguła | |------|----------|--------| | **R - Read-only** | `extract` (czytanie .docx), `skan_placeholder.py`, `memo_negocjacyjne.py` (pisza tylko nowe pliki raportu/memo) | Bez potwierdzenia. Wykonaj od razu. | | **M - Mutating** | `apply`, `diff`, `apply --live` | Pokaż użytkownikowi proponowane zmiany. Czekaj na potwierdzenie słowne. | | **D - Destructive** | `sanitize --accept-all` (akceptuje wszystkie zmiany nieodwracalnie) | Użytkownik musi wpisać dosłownie: **"potwierdzam"** zanim wykonasz. | --- ## Workflow (4 kroki) ### 1. Czytaj - .docx do Markdown dla LLM ```bash uvx adeu extract umowa.docx -o umowa.md ``` Zwraca czysty Markdown (+ opcjonalny Semantic Appendix: defined terms, cross-references, typos). ...

Details

Author
matematicsolutions
Repository
matematicsolutions/awesome-matematic-skills-pl
Created
3 months ago
Last Updated
2 weeks ago
Language
Python
License
MIT

Similar Skills

Semantically similar based on skill content — not just same category

Data & Documents Solid

markitdown

Konwersja dowolnego dokumentu (PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, EPUB, audio, obrazy, YouTube) na Markdown dla LLM. Użyj gdy użytkownik mówi "konwertuj PDF", "przerób Word na markdown", "zamień PPT na MD", "markdown z Excela", "wyciągnij tekst z PDF", albo daje plik Office/PDF do analizy. Microsoft MarkItDown (pip) + MCP server.

6 Updated 2 weeks ago
matematicsolutions
AI & Automation Solid

adversarial-legal-review-pl

Czerwony zespół dla pisma prawnego - bierze gotowy deliverable wysokiej stawki (opinia, memo DD, M&A, pismo procesowe, rekomendacja do zarządu) i prowadzi kontradyktoryjną debatę: builder buduje najmocniejszą wersję tezy, attacker ją atakuje kontrargumentami i kontr-orzecznictwem, synthesizer godzi, verifier robi kontrolę końcową. Cel: wyłapać słabość ZANIM zrobi to przeciwnik, sąd albo klient. Z bramką kosztu - tylko dla spraw wysokiej stawki, nie dla każdego zapytania (drogie tokenowo). Używaj gdy: "przeatakuj tę opinię", "czerwony zespół", "adwokat diabła dla tego pisma", "znajdź słabości", "red team", "stress-test argumentacji", "co powie druga strona", "pre-mortem opinii", "obroń tę tezę", "kontradyktoryjna weryfikacja", "devil's advocate", weryfikacja high-stakes deliverable przed wysłaniem.

6 Updated 2 weeks ago
matematicsolutions
AI & Automation Solid

doc-intel-llm-tier-pl

Warstwa LLM-tier ekstrakcji groundowanej dla polskich dokumentow prawnych - WRAP na contextgem (Apache-2.0). Wyciaga z umowy/pisma/wyroku INFEROWANE koncepty (kara umowna, termin, sad wlasciwy, strony, ryzyka), ktorych nie da sie zlapac regexem, i zakotwicza KAZDY do zdania/akapitu zrodlowego (grounding) plus uzasadnienie. Zwraca rekordy zgodne z kontraktem doc-intel-contract-pl {concept, block_type, text, confidence, refs, justification} - most do citation-grounding-pl. Governance wbudowany w tool: domyslnie backend LOKALNY (Ollama), model chmurowy wymaga jawnej flagi + ostrzega o RODO/EOG. Uzywaj gdy: "wyciagnij koncepty z umowy", "ekstrakcja z dokumentu prawnego", "co mowi ta umowa o X", "grounded extraction", "wyciagnij postanowienia + zrodla", ekstrakcja pol z pisma z zakotwiczeniem cytatu. Dopelnia (nie zastepuje) stdlib doc-intel-contract-pl. NIE porada prawna.

6 Updated 2 weeks ago
matematicsolutions