Fanglawerguidangzhushou

fanglawerguidangzhushou（律师案件归档助手）

概述

通用律师案件归档自动化工具，支持OCR识别 + 归档卷宗生成 + 办案小结生成 + PDF转换全流程。

脱敏说明：本技能已脱敏处理，不含任何个人案件信息、邮箱密码、微信密钥等敏感数据。

技能文件清单

依赖

# Python环境（3.10+）
# 安装依赖
pip install rapidocr-onnxruntime python-docx pdfplumber openpyxl

配置（config.py）

# 模板文件路径
TEMPLATE_PATH = "模板目录/归档卷宗模板（民事）.docx"

# 输出目录（默认与案件目录相同）
# 可在 archive_case.py 中通过参数指定

# 线程限制（防止CPU爆表）
OMP_NUM_THREADS = 2
OPENBLAS_NUM_THREADS = 2

# 图片预处理
MAX_SIDE = 1500  # 最大边长

使用方法

方式1：完整流程（推荐）

python archive_case.py <案件文件夹路径>

# 示例
python archive_case.py "D:\cases\张三案件"
python archive_case.py "G:\案件\李四"

方式2：分步执行

# 1. OCR识别
python ocr_engine.py <案件文件夹> -o ocr_result.txt

# 2. 生成归档卷宗
python generate_juansong.py <案件文件夹> --case-info <JSON>

# 3. 生成办案小结
python generate_xiaojie.py <案件文件夹> --case-info <JSON>

# 4. Word转PDF
python docx_to_pdf.py <docx文件>

方式3：Python调用

from archive_case import main

# 基本调用
main("案件文件夹路径")

# 传入案件信息（避免OCR）
case_info = {
    "contract_no": "（202X）XX民代字第X号",
    "case_no": "（202X）XX民初XXX号",
    "case_type": "民间借贷纠纷",
    "client": "张三",
    "client_role": "原告",
    "opponent": "李四",
    "opp_role": "被告",
    "lawyer": "您的姓名",
    "stage": "1审",
    "court": "XX市XX区人民法院",
    "sign_date": "202X年X月X日",
    "end_date": "202X年X月X日",
    "end_way": "调解",
    "fee": "10000元",
    "pages": "50",
}
main("案件文件夹", case_info)

输入要求

案件文件夹应包含以下之一：

1. 案件相关图片（.jpg/.png/.bmp/.tiff）— 将进行OCR识别
2. 现有PDF文件（如已有归档卷宗）— 将提取案件信息

输出文件

程序会在案件文件夹生成：

案件信息识别策略

1. 优先从现有PDF提取 — 查找文件名含"归档卷宗"的PDF
2. 次选OCR识别 — 对图片进行RapidOCR识别
3. 手动传入 — 通过case_info参数直接提供

支持提取的字段

• 合同编号、案号、案由
• 委托方（原告/被告）
• 对方当事人
• 受理法院、承办律师、代理阶段
• 接案日期、结案日期、结案方式
• 律师费、页数

备份功能

# 运行备份
python backup.py

备份内容包括：

• SKILL.md
• archive_case.py
• generate_juansong.py
• generate_xiaojie.py
• ocr_engine.py
• config.py
• ocr_tool.py（通用OCR工具）

性能参数（参考）

常见问题

Q: OCR识别很慢怎么办？ A: 检查线程限制配置，确保设置了 OMP_NUM_THREADS=2

Q: 识别结果不准确？ A: 尝试调整图片预处理参数（MAX_SIDE、CLAHE参数）

Q: 如何修改模板？ A: 修改 config.py 中的 TEMPLATE_PATH，指向您的归档卷宗模板

版本：v1.0 创建：2026-04-06 脱敏：已移除所有个人案件信息、邮箱密码、微信密钥