越來越多機關與企業開始使用 jt-doc-tools，最近有客戶來信，詢問能不能加入公文製作，搭配 AI 協助撰寫的功能。
我有點好奇：「這不是已經很多人在做了嗎？」客戶說，實務上要導入使用還是有些困難。而 jt-doc-tools 他們已經用得很上手，本來也整合了不少 AI 功能，所以想問能不能直接把公文製作加進來，讓同仁在熟悉的工具裡完成。
我：當然可以！所以……jt-doc-tools 就多了「公文撰擬」。從白話的需求產生草稿，到段落改寫、參考資料查核、版面預覽，再到匯出可繼續編修的文件，這次就一起做進去了。
公文撰擬類型
目前可以產生「簽」、「簽辦意見」與「函」三種類型。
不只公務機關可以使用，企業需要正式發函給政府機關時也適用。例如申請驗收、請款、申請展延交貨、檢送成果報告，或依機關通知補送文件，都可以選擇「企業」發文身分，填入公司及受文機關資料，協助整理成函稿。
想辦什麼事、請對方做什麼、期限是什麼時候，直接用白話寫進去即可。也能載入內建範例，或從文件擷取文字，作為撰擬的起點。例如：
我們要彙整各單位的資訊設備，請他們在 11 月 15 日前提供電腦、伺服器跟網路設備的數量、購買年份及使用情形，設備密碼不用提供。
接著設定發文身分、受文者與行文關係，再一鍵請 LLM 整理成草稿。
正副本、署名與聯絡資訊也在這裡設定，並選擇是否參考公文知識庫及自己的歷史案件。畫面會依設定顯示自稱與對方稱謂，方便先確認行文關係對不對。
對我來說，產出一篇看起來很像公文的文字，只是第一步。接下來能不能方便修改、看出哪些資料需要確認，以及接回原本的作業流程，才是實際使用時會遇到的問題。
AI 整理結果確認
產生草稿之前，系統會先從需求中整理出事由、辦理事項、金額、期限與附件，並逐項標示是「原文有」、「推論」還是「未提供」。哪些是你說過的、哪些是 AI 自己補的、哪些還缺，一眼就看得出來，補正後可以重新產生。本文首圖就是這個畫面，下方則能直接編輯草稿及查看公文版面。
段落改寫
草稿可以直接編輯，也能選取其中一段，請 AI 精簡、展開、改成條列、調整成正式用語，或輸入自己的修改要求。
改寫前後會顯示差異，確認內容與待補提示後，再決定採用或保留原文，不必每次整篇重寫。
系統也會檢查待補欄位、日期與附件說明等問題，提醒哪些地方還需要處理；草稿版本及歷史案件都會保留，之後可以接著修改，也能參考自己過去案件的寫法。
參考資料來源
產生草稿時使用了哪些參考資料，都會列出來，並區分格式用語參考與歷史案件，也能開啟全文查看。
提醒：找到一份寫法相似的公文，不代表它就能成為這個案件的辦理依據。
產出檔案格式
產出的檔案有多種格式可以選，尤其是原生支援標準 ODF 開放文件格式，可以直接匯出可編輯的 ODT 文件，再用 OxOffice、LibreOffice 等支援 ODF 的軟體接著修改。
另外也提供 Word（DOCX）、PDF、PNG、SVG、純文字、JSON，以及電子公文 DI 檔。需要繼續編修、列印、分享，或匯入相容的公文系統，都能依後續用途選擇輸出格式。
版面也能自行調整：裝訂線、頁碼、「草稿」標示、正本／副本標示、發文方式，以及「分層負責決行」等，都可以勾選要不要加上，在預覽中確認效果後再匯出。
電子公文 DI 匯出
DI 匯出前，可以先查看公文呈現結果、DTD 格式檢查狀態及尚待補齊的內容。沒有提供的發文日期與字號，可以留待後續在公文系統中依流程填入。
除了公文畫面，也能檢視欄位與 XML 原始碼，確認實際匯出的機關名稱、機關代碼及其他資料，方便後續介接與問題排查。
匯出的 DI 檔再匯入相容的公文系統，依原有流程辦理取號、簽核與發文；實際匯入仍要配合各單位的系統確認。
原生支援標準 ODF
下圖是用 OxOffice／LibreOffice 開啟匯出的 ODT 文件，文字與版面都可以繼續修改，也保留了所選的裝訂線、草稿標示、正本標示與發文方式。
公文範本與機關地址簿
公文範本與機關地址簿另外管理。由管理員設定資料來源，下載更新政府公開的公文範本及機關地址簿，也支援手動上傳，讓無法直接連外的環境也能匯入使用。
輸入機關名稱或代碼，就能查詢地址簿中的對應資料。撰擬時從清單選取機關，也會一併帶入機關全銜與代碼，減少手動查找與輸入。
公文知識庫
另一個重點是「公文知識庫」。可以匯入文書處理手冊、機關規定、業務法規及核准範例，讓撰擬時有資料可以參考。也提供政府公開資料的下載匯入，包含全國法規資料庫、國發會行政規則，以及行政院文書處理相關釋例。
資料用途有刻意分開：
- 文書規範、機關規定
參考格式與用語 - 業務法規
作為業務依據的候選資料，仍須確認適用性 - 公文範例、歷史案件
參考寫法，不當成法律依據
各資料集可以設定用途、存取範圍及啟用狀態，資料處理完成並啟用後，才會納入檢索。把格式參考、業務依據與寫作範例分清楚，撰擬時才知道這份資料應該拿來做什麼。
知識庫搭配關鍵字與向量檢索，可以輸入問題測試，查看查到哪些法規段落、條次與出自哪份文件，也能指定查詢的資料集。
提醒：檢索分數代表的是排序，不代表法律適用或答案正確，還是要回到內容確認。
如果單位不能連外，也可以在其他電腦下載資料，再由管理員上傳匯入。搭配地端 LLM 與嵌入模型，撰擬及知識庫檢索就能留在自己的環境內處理，案件內容不必送到外部雲端 AI 服務。
AI 模型實測
依我們目前的實測：
- 公文撰擬的大語言模型
最低建議採用 gemma4:26b，或公文撰寫能力相當、表現更好的模型 - 公文知識庫的嵌入模型
最低建議採用 NVIDIA Nemotron-3-Embed-8B
相關設定頁面都有提供模型建議，方便部署時參考。這兩款模型分別由 Google 與 NVIDIA 釋出，均可搭配地端部署，讓公文內容與知識庫資料留在自己的環境內處理，提供政府單位評估導入時的選擇；實際使用仍依各機關的資安及 AI 使用規範辦理。
結論
大家都知道 AI 寫得很快、很厲害，但這並不代表每一句都是對的。因此，本工具會把原文資料、模型推論、待補事項與參考來源分開呈現。但這些檢查也不代表能抓出所有錯誤，尤其是因果、結論及法規適用，最後仍需要承辦人確認。
我希望它可以協助省下找範例、整理文字、反覆排版與修改的時間，讓同仁把心力放在案件本身。有需要寫公文、企業發函給政府機關，或想在內部環境導入 AI 輔助撰稿的朋友，可以參考看看。
本文圖中的公文內容、聯絡人及案件資料是功能測試示範，不代表畫面所列機關的實際業務或使用情形。
參考資料
- jt-doc-tools：專案網站
https://jasoncheng7115.github.io/jt-doc-tools/ - jt-doc-tools：原始碼庫（GitHub）
https://github.com/jasoncheng7115/jt-doc-tools - jt-doc-tools 會議摘要：錄音轉逐字稿與決議待辦整理，全程地端處理
https://blog.jason.tools/2026/09/jt-meeting-summary.html - jt-doc-tools 文件翻譯：保留原始格式與版面的辦公文件翻譯
https://blog.jason.tools/2026/09/jt-doc-translate.html
