antinet-doc-parse
软件开发工程师与数据科学家在构建RAG系统时,当需处理PDF/Word/Excel等多格式复杂文档,用此技能可自动触发三级解析降级,一键输出高置信度结构化Markdown与元数据,免去繁琐清洗,直接夯实企业知识库数据底座!
git clone --depth 1 https://github.com/anbeime/skill /tmp/antinet-doc-parse && cp -r /tmp/antinet-doc-parse/skills/antinet-doc-parse ~/.claude/skills/antinet-doc-parseSKILL.md
# 多格式文档解析 Skill(密卷房)
## 使用方式
- 由密卷房 Worker 在收到已通过安全扫描的文件时调用。
- 三级 fallback 依次尝试,输出最终结构化结果与置信度。
## 输入(Input)
- `file_path`:已通过 security-scan 的本地文件路径
- `formats`:(可选)期望支持的格式白名单,默认全格式
## 输出(Output)
- `markdown`:结构化 Markdown 正文
- `metadata`:标题、页数、表格数、作者等元数据
- `confidence`:0–1 解析置信度
- `fallback_used`:最终生效的解析器名称
## 依赖(Dependencies)
- MinerU(首选,强排版还原)
- PyMuPDF(次选,PDF 快速解析)
- pdfplumber(兜底,表格/文本抽取)
- `python-magic`(类型探测)
## 失败处理(Failure Handling)
- 主解析器失败 → 自动降级到下一档,直到全部尝试。
- 三级全部失败 → 标记 `人工介入`,不输出残缺结果,回传 BLOCKED 给军机处。
- 单页超大文件 → 分块解析后拼接,避免内存溢出;块级失败仅标记该块低置信度。
## 复用价值(Reuse Value)
- 通用解析底座:RAG 索引、企业知识库、合同结构化均可直接复用。
- 置信度透明:下游(通政司四色卡片)可据此决定是否需要人工复核,降低幻觉风险。
## 复赛代码包执行(runnable package)
- 真实入口:`scripts/run_doc_parse.py`
- 执行等价于 `core.runtime.AgentSession.run_stage("doc-parse")`,调用 `archive.mijuanfang.MiJuanFangAgent`(三级解析 fallback,纯 Python 可离线)。
- 运行:`python skills/doc-parse/scripts/run_doc_parse.py`
- 产物:`examples/snse_survey/skill_outputs/doc_parse.json`(解析结果 + 置信度 + fallback 信息)。专为软件开发工程师与综合办公文员打造。当你在等待任务执行、工作疲惫或需要鼓励时,使用此技能通过智谱AI自动生成温暖对话回应与场景配图,一键获取专属情绪价值与虚拟陪伴,让AI助手更懂你。
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