dvcrn junyi-doc-reader
大文档归档与检索管线。将大文档安全地转为结构化 Markdown，生成分块索引，可选 LLM 提炼摘要。
When to Use
- 用户要求归档/阅读/索引一个大文档（Word、PDF、TXT、Markdown）
- 用户要求把文档存到 Obsidian
- 文档超过 context 窗口限制，需要分块处理
Supported Formats
| 格式 | 转换工具 | 备注 |
|---|---|---|
| .docx | pandoc | 推荐格式，需安装 pandoc |
| pdftotext | 需安装 poppler，扫描件暂不支持 | |
| .txt | 直接读取 | 自动检测编码（UTF-8/GBK） |
| .md | 跳过转换 | 直接进入分块 |
飞书云文档：不直接支持飞书链接。请先在飞书中导出为 Word 或 PDF 再处理。
Three Modes
| 模式 | 说明 | 需要 API |
|---|---|---|
archive-only |
转换 + 分块 + 原文归档 | 否 |
archive+index |
上述 + 结构化索引 | 否 |
archive+index+insights |
上述 + LLM 摘要/关键词/分类 | 是 |
自动降级规则：
- 未设
DOC_READER_API_KEY→ archive-only DOC_READER_ALLOW_EXTERNAL=false（默认）→ 不外发文档给 LLM- API 失败 → 保留已完成产物，降级继续
Usage
Single Command
python3 scripts/pipeline.py <input_file> --output <output_dir> \
[--mode archive-only|archive+index|archive+index+insights] \
[--split-by year|topic|chapter|none]
脚本路径相对于 skill 目录： ~/.openclaw/workspace/skills/junyi-doc-reader/
Example
# 基础归档
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/junyi-doc-reader/scripts/pipeline.py \
/path/to/document.docx \
--output /path/to/obsidian/vault/文档名/
# 带 LLM 增强 + 按章节分文件
DOC_READER_API_KEY="sk-xxx" DOC_READER_ALLOW_EXTERNAL=true \
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/junyi-doc-reader/scripts/pipeline.py \
/path/to/document.pdf \
--output /path/to/obsidian/vault/文档名/ \
--mode archive+index+insights \
--split-by chapter
Environment Variables
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
DOC_READER_API_KEY |
LLM API 密钥 | (无) |
DOC_READER_API_URL |
API endpoint | https://api.openai.com/v1/chat/completions |
DOC_READER_MODEL |
模型名 | claude-haiku-4-5-20251001 |
DOC_READER_ALLOW_EXTERNAL |
是否允许外发文档 | false |
Output Structure
output_dir/
├── manifest.json # 任务元数据
├── source.md # 完整原文 Markdown
├── ROOT_INDEX.md # 全局导航目录
├── chunks.jsonl # 分块数据（机器可读）
├── processing_report.md # 处理报告
├── converted.md # 中间转换结果
├── state.json # 状态文件（用于断点恢复）
├── parts/ # 分文件（仅 --split-by 时生成）
│ ├── 2024.md
│ └── 2025.md
└── indexes/ # 分层索引（仅 insights 模式）
├── by-year.md
└── by-topic.md
Key Files for Agent Use
- ROOT_INDEX.md — 先读这个了解文档结构
- chunks.jsonl — 精确检索定位，每行一个 JSON chunk
- source.md — 需要全文搜索时使用
- manifest.json — 查看处理状态和警告
chunks.jsonl Format
{"chunk_id": "ch-0001", "heading_path": ["第一章", "引言"], "char_start": 0, "char_end": 4500, "text": "..."}
Enriched chunks additionally have: summary, key_points, keywords, classification, confidence.
Crash Recovery
Pipeline 自动保存进度到 state.json。如果中断，重新运行相同命令即可从上次完成的步骤恢复。
Dependencies
- Python 3.9+
- pandoc（处理 .docx，
brew install pandoc） - poppler（处理 .pdf，
brew install poppler） - 无第三方 Python 包依赖（使用 stdlib urllib）
Agent Workflow
- 确认用户要处理的文件路径和目标目录
- 检查文件格式是否支持
- 根据是否配置了 API key 确定模式
- 运行
python3 scripts/pipeline.py一次完成所有步骤 - 检查
manifest.json确认状态 - 向用户报告：处理了多少块、生成了哪些文件、有无警告
- 如需写入 Obsidian，将 output_dir 内容复制到 vault 目标路径