paddle-ocr

name	paddle-ocr
description	面向法律 PDF 与扫描件的 PaddleOCR 结构化解析技能。默认将本地 PDF 或图片转换为 Markdown，并在技能内部保留可追溯 archive 归档。适用于卷宗、病历、证据材料、发票、财报、复杂扫描件、表格密集文档、公式与多栏版面。触发词包括：法律 PDF OCR、卷宗 OCR、病历 OCR、证据扫描件转 Markdown、PaddleOCR、表格识别、公式识别、版面分析、PDF 转 Markdown、复杂 PDF 解析。
version	1.1.1
license	MIT
author	杨卫薪律师（微信ywxlaw）

PaddleOCR 法律 PDF 转 Markdown

本技能服务于法律材料 OCR。默认目标不是返回一段临时文本，而是：

1. 将本地 PDF / 图片转换为可继续编辑和分析的 Markdown。
2. 在 archive/ 下保留完整归档，便于复核、追溯和二次处理。

何时使用

在以下场景使用本技能：

• 需要把卷宗、病历、证据材料、法院通知、财报、票据等扫描 PDF 转成 Markdown。
• 文档包含表格、印章、页眉页脚、多栏排版、公式或复杂版面。
• 希望保留一个技能内的 archive，沉淀原文件、Markdown、结构化 JSON 和批次结果。
• 后续还要继续做法律分析、证据摘录、知识入库或 RAG 切片。

在以下场景不要优先使用本技能：

• 只是快速读取一小段清晰文本，且不需要 Markdown 和归档。
• 只是截图抄字，速度比结构化质量更重要。
• 输入不是 PDF / 常见图片格式。

主产出

默认主产出只有两类：

• Markdown 文件：保存在源文件同目录，默认与原文件同名、扩展名为 .md
• archive 归档目录：保存在 paddle-ocr/archive/时间戳_文件名/

archive 默认包含：

• 原始输入文件副本
• 最终 result.md
• 最终 result.json
• 批次级 batches/*.json
• 提取出的图片资源
• metadata.json

依赖

系统依赖

依赖	安装方式
python3	macOS 通常已内置
uv	macOS: brew install uv

Python 包

脚本使用 uv run 执行，依赖写在脚本头部，无需单独维护 requirements.txt。

首次配置

获取 API 信息

1. 打开 PaddleOCR 官网
2. 进入对应模型的 API 页面
3. 在示例代码中复制：
   • API_URL
   • Access Token

配置方式

优先编辑 config/.env：

cd paddle-ocr/config
cp .env.example .env
nano .env

必填项：

• PADDLEOCR_DOC_PARSING_API_URL
• PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN

常用命令

主工作流：生成 Markdown + archive

在技能根目录运行：

uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf"

或继续兼容旧入口：

/usr/bin/osascript -l JavaScript scripts/convert.js "/path/to/legal-document.pdf"

可选参数：

uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --pages "1-20"
uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --output "/tmp/output.md"
uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --archive-name "某案卷宗-证据一"

底层调试：只调用解析接口，输出结构化 JSON

uv run scripts/layout_caller.py --file-path "/path/to/legal-document.pdf" --pretty
uv run scripts/layout_caller.py --file-url "https://example.com/document.pdf" --stdout --pretty

当你只想检查原始接口结果，或后续要自己解析表格/坐标信息时，使用这个底层脚本。

自检

uv run scripts/smoke_test.py --skip-api-test
uv run scripts/smoke_test.py

拆分页码

uv run scripts/split_pdf.py input.pdf output.pdf --pages "1-5,8,10-12"

法律 PDF 工作流

按以下顺序工作：

1. 优先使用 scripts/convert.py。
2. 如只需部分页码，先传 --pages，避免整卷上传。
3. 对大体量卷宗，脚本会按配置自动分批请求，再合并为一个 Markdown。
4. 需要复核时，到 archive/ 查看：
   • output/result.md
   • output/result.json
   • metadata.json
   • batches/*.json

大文件策略

本技能为了法律材料的稳定性，默认采用保守批次策略：

• PDF 页数超过 PADDLEOCR_BATCH_PAGES 时自动分批
• 预估 Base64 大小超过 PADDLEOCR_MAX_BASE64_MB 时自动分批

这意味着它可能比官方上限更早拆分，但通常能降低长卷宗、病历合并件和扫描质量不稳定文档的失败率。

输出说明

Markdown

• 默认保存到源文件同目录
• 如果传 --output 且是 .md 文件路径，则保存到指定路径
• 如果 --output 是目录，则在该目录下生成同名 .md

archive

默认归档目录结构：

archive/
└── 20260405_153000_文件名/
    ├── input/
    │   └── 原文件.pdf
    ├── output/
    │   ├── result.md
    │   ├── result.json
    │   └── images/
    ├── batches/
    │   ├── batch_001_1-40.json
    │   └── batch_002_41-67.json
    └── metadata.json

配置项

编辑 config/.env：

选项	默认值	说明
PADDLEOCR_DOC_PARSING_API_URL	空	官方要求的完整 layout-parsing 端点
PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN	空	官方 Access Token
PADDLEOCR_DOC_ORIENTATION	false	是否启用方向分类
PADDLEOCR_DOC_UNWARP	false	是否启用去扭曲
PADDLEOCR_CHART_RECOG	false	是否启用图表识别
PADDLEOCR_DOC_PARSING_TIMEOUT	600	单次请求超时秒数
PADDLEOCR_BATCH_PAGES	40	PDF 自动分批页数阈值兼批次大小
PADDLEOCR_MAX_BASE64_MB	20	触发分批的保守大小阈值
PADDLEOCR_LOG_LEVEL	medium	low / medium / high

结果结构

如果需要理解底层 JSON 包装格式，读取：

• references/output_schema.md

故障排除

问题	解决方式
未配置 API	先补 config/.env，再执行 uv run scripts/smoke_test.py --skip-api-test
403 / Token 错误	更新 PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN
请求超时	调大 PADDLEOCR_DOC_PARSING_TIMEOUT，或减少页码范围
大 PDF 失败	使用 --pages 缩小范围，或让脚本自动分批
Markdown 为空	到 archive/ 查看 batches/*.json 和 metadata.json，确认是否原文件质量过差
需要看原始坐标和表格结构	使用 scripts/layout_caller.py，并读取 result.result.layoutParsingResults[*].prunedResult

整合路线图

本技能将与 mineru-ocr 整合为统一的 legal-ocr Skill，支持双后端（PaddleOCR + MinerU）、自动路由和法律后处理管线。

完整规划见 docs/ROADMAP_LEGAL_OCR.md。

维护建议

修改本技能后，同步更新：

• TASKS.md
• DECISIONS.md
• CHANGELOG.md