简诗 AI PDF 处理

为什么需要这套 PDF 处理方案

处理 PDF 时，常遇到三类问题：手写脚本缺乏错误处理，批量任务中途失败难排查；表单字段识别不全，复选框、多页表单填充容易出错；扫描件 OCR 依赖手动预处理，表格提取遇到合并单元格就失效。这些问题会导致自动化流程频繁中断，调试成本远超预期。

核心能力与工作方式

生产级脚本体系

所有功能通过预置脚本实现，无需从零搭建：

• 表单处理：analyze_form.py 提取字段信息，fill_form.py 带验证填充，validate_form.py 预处理数据校验，支持多页表单和复选框操作
• 表格提取：extract_tables.py 处理跨页表格、合并单元格，可导出 CSV/Excel，TABLES.md 提供复杂场景配置指南
• OCR 与文本：extract_text.py 保留格式提取文本，OCR.md 指导 Tesseract 集成、图像预处理和置信度评分
• 批量与工具链：merge_pdfs.py/split_pdf.py 处理文件合并拆分，validate_pdf.py 校验文件完整性，支持 --parallel 并行加速

统一的工程规范

每个脚本内置：

• 错误处理：try-except 捕获异常，输出包含文件名、行号的详细错误信息
• 类型与输入校验：参数类型检查，非法输入时返回非零退出码，适配自动化脚本
• 日志与帮助：带时间戳的可配置日志，所有脚本支持 --help 查看参数说明

典型工作流

以表单提交处理为例：先用 analyze_form.py 生成字段列表，通过 validate_form.py 校验数据格式，最终 fill_form.py 填充并保存。批量场景可结合 --parallel 标志，配合缓存机制避免重复处理。

适用边界与注意点

• 依赖环境：基础功能需安装 Python 依赖（见 requirements.txt），OCR 需额外配置 Tesseract
• 大文件处理：超过 50MB 的 PDF 建议启用流式处理，避免内存溢出
• 自定义扩展：复杂需求可参考 FORMS.md/TABLES.md 调整脚本参数，建议先用样例文件测试
• 生产实践：务必开启日志记录，自动化任务中检查退出码，处理前备份原始文件