核心功能与架构
本技能专为清华大学学位论文设计，提供从Word(.docx)到规范PDF的完整自动化转换流程。采用三层AI-native架构：纯Python机械提取 → AI理解章节结构 → Python组装渲染 → LaTeX编译，确保格式严格遵循官方thuthesis模板。
核心能力包括：
- 智能内容提取：自动识别章节结构、中英文摘要、参考文献（含BibTeX生成）、图片表格（含caption）、致谢、个人简历
- 缩略语智能处理：自动生成符号说明表，检测"孤儿缩略语"并自动补写正文首次出现处
- 图表完整保留：三线表自动格式化、插图/附表清单自动生成
- Rubric质量评测：38项评分体系，AI自动修复+三轮迭代优化
显著优点：
- 完全零配置，单命令完成全流程
- 格式权威性高，直接对接thuthesis官方GitHub最新版
- 支持MBA专业硕士等特殊学位类型配置
- 质量可控，评测报告透明可追溯
潜在局限：
- 依赖本地TeX Live环境，安装门槛较高
- SVG图片需手动预转换
- 答辩委员会/决议书等答辩后内容需手工补充
- .doc旧格式必须用Word/LibreOffice转换，不可用textutil
适用人群：清华在读研究生（尤其MBA、学硕、专硕）、需批量处理论文格式的教务人员、对LaTeX不熟悉但需输出规范PDF的用户。
常规风险：图表可能因Word结构复杂而丢失（需严格遵循Step 2检查清单）；参考文献作者信息截断或缺失可能导致"佚名"；特殊字符未转义可能引发编译错误。