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解析用户上传的文件（PDF/Word/图片），提取文本内容和图片并保存到本地，使用图像识别能力理解图片内容，根据文件内容和用户需求判断文章类型（品牌动向/产品动态/政策规则/营销战役/客户证言/行业资讯），使用不同prompt生成Markdown格式的文章，使用Markdown语法引用图片，确保配图与文章内容契合，并对生成结果进行质量打分。适用于需要从现有文档生成各类品牌和产品内容的场景，如品牌报道、产品发布、政策公告、营销宣传、客户案例等。
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基于 SOC 职业分类
从飞书邮箱读取周报邮件，根据年度报告模板生成年度总结报告
读取飞书云文档（支持多个链接），解析文档中的文本、表格、图片等内容，根据用户选择的开发语言和存储结构，将产品需求文档转换为研发开发需求文档
支持多种图表类型的绘制工具，包括思维导图、流程图、数据可视化图表、数学函数图等；可根据用户需求生成 Mermaid、ECharts、Mindmap、DrawIO、GeoGebra 等格式的图表，并导出为 PNG、SVG、HTML 等格式
生成结构化的会议纪要，包含议题摘要、决策事项和行动项
处理 Word 文档，支持读取、分析、总结和转换 docx 文件
处理 Excel 文件，支持读取、分析、统计和导出 xlsx 数据
| name | file-to-article-generator |
| description | 解析用户上传的文件（PDF/Word/图片），提取文本内容和图片并保存到本地，使用图像识别能力理解图片内容，根据文件内容和用户需求判断文章类型（品牌动向/产品动态/政策规则/营销战役/客户证言/行业资讯），使用不同prompt生成Markdown格式的文章，使用Markdown语法引用图片，确保配图与文章内容契合，并对生成结果进行质量打分。适用于需要从现有文档生成各类品牌和产品内容的场景，如品牌报道、产品发布、政策公告、营销宣传、客户案例等。 |
| triggers | ["解析PDF","解析文件","生成文章","文件转文章"] |
| dependency | {"python":["PyMuPDF==1.23.8","python-docx==0.8.11","Pillow==10.0.0"],"system":["mkdir -p output/images"]} |
| scripts | [{"name":"parse_file","path":"scripts/parse_file.py","description":"解析 PDF/Word/图片文件，提取文本和图片","timeout":120,"outputs":["/home/gem/output"]}] |
PyMuPDF==1.23.8 # PDF文件解析和图片提取
python-docx==0.8.11 # Word文件解析和图片提取
Pillow==10.0.0 # 图片处理和格式转换
mkdir -p output/images
使用 [INVOKE:parse_file] 调用脚本处理用户上传的文件：
{"file_path": "文件路径"}/home/gem/output/images/（脚本会自动创建）调用方式： 在回复中包含以下格式来触发脚本执行：
[INVOKE:parse_file({"file_path": "/home/gem/uploads/文件名.pdf"})]
图片保存说明：
/home/gem/output/images/ 目录image_001.png, image_002.png 等向用户询问生成文章的具体需求：
如果解析结果包含图片，对每个图片进行内容理解：
根据解析的文件内容、图片内容和用户需求，判断文章类型：
根据确定的文章类型，使用对应的prompt模板生成内容：
{ORIGINAL_TEXT}: 原文件提取的文本内容{USER_REQUIREMENTS}: 用户的具体需求描述{TARGET_AUDIENCE}: 目标受众{IMAGES_INFO}: 图片信息列表（包含图片内容理解结果和本地路径）根据 references/evaluation-prompts.md 中的评估Prompt对生成的文章进行质量评估：
按照 assets/output-template.md 的格式输出最终结果：
注意：评估结果必须附加在文章内容的最后，作为文章质量的重要参考。
下载说明：
./output/article.md./images/ 目录（相对于文章位置）./output/ 目录，包含文章和所有图片./images/xxx.png，避免随意配图