用途：brand-docx 面向需要复用 Word 品牌套件、或依据公司模板与可变内容生成新 .docx 的用户。它是 Codex 和 Claude Code 使用的 AI 智能体技能，用户无需自行编写 JSON 或运行 shell 命令，由智能体把内容转换为 IntermediateDocument，调用内部引擎、校验输出并返回生成的 .docx。
主要能力：每个品牌技能（brand-docx、brand-pptx、brand-xlsx）实现同一契约，含三组确定性动作 extract / verify / generate，以及四个可选学习动作 comprehend / learn / propose-overrides / refine，学习动作均 fail-closed。extract 从公司 .docx 模板提取可复用 Brand Profile；comprehend 为模型驱动的可选步骤，为模板生成经校验缓存的 comprehension；verify 输出 QA 发现与结论；generate 由内容与 profile 生成品牌一致的 .docx；learn 从生成历史中蒸馏重复 QA 发现为 shell 绑定覆盖；propose-overrides 与 refine 用于后续生成改进，均需 --accept 才生效，且只影响未来生成，不改动已产出的文档。
使用方式：先运行 python scripts/cli.py doctor 做依赖预检，据输出决定运行模式。典型内部命令包括 extract（读只读模板并逐字节保存 shell.docx）、comprehend-input / comprehend、verify、generate 与 refine。生成前应先读 PROFILE.md，按角色而非样式选块，不得在 IDoc 中写入样式名、颜色、字体或品牌标识；正文一二级标题由 TOC 再生，表格与图片配 caption。视觉审计分两阶段：--qa deep 渲染逐页 PNG 与 visual_manifest.json，由编排者（智能体）做定性 PASS/FAIL 判断并循环修复，再重跑审计。
适用场景与限制：适合需要从企业 Word 模板派生品牌一致的文档，并希望复用封面、目录、索引等结构。限制包括：需先具备模板与足够内容，否则应向用户索取；缺少必装 Python 依赖时核心引擎不可用；缺少 soffice 与 pdftoppm 或 PyMuPDF/fitz 时视觉审计降级为 L0 加一条 INFO，无法声称完整视觉溢出证明；缺少 tesseract 时 OCR 残留文本证明不完整；DOCX 视觉溢出必须依赖 LibreOffice 渲染时 QA。具体收费、价格与更多平台信息暂未提供。