Doc Importer

文档导入器（Doc Importer）

将本地文档（Obsidian、思源笔记、微信公众号 HTML、下载目录或任意目录）批量导入到 WPS 笔记。

快速开始

当前技能的笔记写入统一走笔记 Agent 工具；如需理解批量扫描和转换逻辑，可先读取本 Skill 自带脚本：

参考实现：
- read_file("scripts/scan_docs.py")        # 目录扫描与来源识别
- read_file("scripts/import_to_wps.py")    # 转换与导入主流程

实际写入：
- create_note
- get_note_outline
- batch_edit
- insert_image
- read_note / read_blocks
- search_notes
- sync_note

支持的文档来源

支持的文件格式

WPS API 关键限制（必读）

在实际导入前，必须了解以下 WPS 笔记 API 的重要限制，否则会导致内容丢失或图片插入失败。

1. get_note_outline 默认只返回 100 个 block

get_note_outline 默认按分页视图返回 block，blocks 数组可能只覆盖前一部分内容，但 block_count 会返回真实总数。

影响：大文章（> 100 个 block）如果只靠首屏大纲查占位符，只能找到前一部分 block，后半段图片会丢失。

解决方案：先用 get_note_outline 拿首批 block，再用 read_blocks 续读：

def get_all_blocks(note_id):
    """翻页获取笔记全部 blocks"""
    # 第一页用 get_note_outline（有 preview 字段）
    r = get_note_outline(note_id=note_id)
    data = r.get('data', {})
    total = data.get('block_count', 0)
    blocks = list(data.get('blocks', []))
    last_id = blocks[-1]['id'] if blocks else None

    # 超过首批范围时用 read_blocks 续读
    while len(blocks) < total and last_id:
        r2 = read_blocks(note_id=note_id, block_id=last_id, after=100)
        new_blocks = (r2.get('data') or {}).get('blocks', [])
        if not new_blocks:
            break
        blocks.extend(new_blocks)
        last_id = new_blocks[-1]['id']

    return blocks

get_note_outline 返回的 block 常带 preview 字段；read_blocks 更适合拿完整 XML 内容。

2. insert_image 在旧版 WPS 中只能插到前台笔记

旧版本（< 0.1.4）：insert_image 的图片 fileID 绑定到当前 WPS 客户端 UI 中打开的笔记，即使传了 note_id 参数，图片也会错误地关联到前台笔记。

新版本（>= 0.1.4）：已修复，insert_image 可以直接后台插图到任意笔记，无需切换前台。

处理策略：

• 先按后台插图能力执行；如果图片插错位置，再回退为“切到目标笔记后插图”
• 如果宿主或客户端仍表现为旧版行为，明确提示用户升级或手动切到目标笔记
• 插图后务必回读验收，不要假设成功

3. list_notes 返回大数据时要主动收敛范围

list_notes 一次返回的数据过大时，不适合拿来做全文去重或全量扫描判断。

解决方案：

• 去重优先用 search_notes 按标题关键词搜索
• 浏览列表时主动分页或缩小筛选范围
• 不把一次大范围 list_notes 当成唯一真相来源

4. anchor 失效导致内容静默丢失

连续调用 batch_edit 插入内容时，WPS 内部可能重新索引，导致前一次操作返回的 anchor_id 失效。如果不处理，后续内容会静默跳过，造成文章后半段内容丢失。

必须实现重试逻辑：

def do_insert(note_id, content, get_anchor_fn, max_retries=4):
    """带重试的内容插入，自动刷新 anchor"""
    anchor = get_anchor_fn()
    for attempt in range(max_retries):
        if attempt > 0:
            time.sleep(1.5 * attempt)
            anchor = get_anchor_fn()  # 重新获取最新 anchor
        res = batch_edit(note_id, [{
            'op': 'insert', 'anchor_id': anchor,
            'position': 'after', 'content': content
        }])
        if res.get('ok') is not False:
            anchor = get_anchor_fn()
            return True
    return False  # 4次都失败才放弃

获取最新 anchor（最后一个 block）：

def get_last_block_id(note_id):
    r = get_note_outline(note_id=note_id)
    blocks = (r.get('data') or {}).get('blocks', [])
    return blocks[-1]['id'] if blocks else None

5. 批量写入的稳定参数

大量内容写入时，BATCH_SIZE（每次 batch_edit 的 block 数）建议设为 4，过大会增加 anchor 失效概率。

BATCH_SIZE = 4  # 不要超过 8，否则容易出现 anchor 失效

完整工作流

第一步：确定扫描目录

优先根据用户已给出的目录 / 文件线索判断来源类型，不足时再 ask_user 补最少必要信息：

优先识别这些常见来源线索：
- Obsidian Vault：`.md` 文件 + `attachments/` 或同类附件目录
- 思源笔记：`.sy` 文件 + `data/assets/`
- 微信公众号存档：`原文.html` + 图片目录 + `meta.json`
- 下载目录混合导入：PDF / DOCX / PPTX / XLSX / Markdown / HTML 混合存在

第二步：扫描文档列表

如需对照扫描规则，用 `read_file("scripts/scan_docs.py")` 查看来源识别和输出字段约定；
整理后的清单至少要包含路径、标题、时间、格式、图片数和预计 block 数。

输出 JSON 格式：

{
  "source_type": "wechat_mp",
  "root_path": "/Users/xxx/Documents/articles",
  "files": [
    {
      "path": "/Users/xxx/Documents/articles/文章名/原文.html",
      "rel_path": "文章名/原文.html",
      "title": "文章标题",
      "publish_time": "2025-04-21 18:30",
      "size_bytes": 204800,
      "modified": "2025-04-22T10:00:00",
      "format": "html",
      "estimated_images": 12,
      "estimated_blocks": 180
    }
  ],
  "total": 71,
  "formats": {"html": 71}
}

estimated_blocks 帮助预判是否会超过 100 block，提前提示用户。

第三步：展示文件清单，询问选择

扫描到 71 个文件：
  - HTML: 71 个

文件列表：
 1. AutoGLM 发布之后，如今国产大模型终于长出了手。  (2025-03-31, 12张图)
 2. 你可能看不懂扣子空间为什么重要…                 (2025-04-21, 17张图)
 ...（超过20个时截断，告知总数）

请问你想如何导入？
 [A] 全部导入（71个文件）
 [B] 手动选择（输入文件编号，如：1,3,5-10）
 [S] 跳过已有标题的笔记（根据笔记标题去重）

第四步：去重检测

导入前通过标题检查 WPS 笔记中是否已存在同名笔记。

注意：不要把 list_notes 当成去重主入口，改用 search_notes 按标题关键词搜索：

def check_exists(title):
    r = search_notes(keyword=title[:20], limit=5)
    notes = (r.get('data') or {}).get('notes', [])
    return next((n for n in notes if n['title'] == title), None)

发现重复时询问用户：

发现以下笔记在 WPS 中已存在：
 - 《AutoGLM 发布之后…》（最后更新：2025-05-01）

如何处理？
 [O] 覆盖  [S] 跳过  [A] 追加  [RA] 对所有冲突应用相同策略

第五步：转换并导入

推荐流程（以 HTML 富文本为例）：

# 1. 解析 HTML，提取内容段落和图片
segments = html_to_segments(html_path, img_dir)
# segments 格式：[('xml', '<p>文字</p>'), ('img', Path('图片/image_001.jpg')), ...]

# 2. 创建笔记
note_id = create_note(title)

# 3. 写入标题行 + meta 行（时间、标签）
write_header(note_id, title, publish_time, tag)

# 4. 批量写入正文（图片先插占位符）
write_content_with_placeholders(note_id, segments)

# 5. 翻页查找所有占位符 block_id（用 get_all_blocks）
ph_map = find_placeholders(note_id)

# 6. 逐个插入真实图片，替换占位符
for idx, img_path in img_list:
    insert_image(note_id, ph_map[idx]['block_id'], img_path)
    delete_placeholder(note_id, ph_map[idx]['block_id'])

Meta 行格式（根据来源类型灵活调整）：

# 微信公众号：简洁的时间 + 标签
f'<p>{publish_time} | <tag id="{tag_id}">#推文</tag></p>'

# 通用文档：完整 meta blockquote
"""
<blockquote>
  <p>📄 <strong>来源</strong>：{rel_path}</p>
  <p>🕒 <strong>修改时间</strong>：{modified_time}</p>
  <p>🔄 <strong>导入时间</strong>：{import_time}</p>
</blockquote>
"""

第六步：进度报告

[3/71] AutoGLM 发布之后…
  解析完成: 95 段文字, 12 张图片
  ✓ 创建笔记: 501435173515
  ✓ 文字写入完成
  ✓ 图片插入: 12/12
  用时: 8.3s

进度：████████░░░░  42% (30/71)  预计剩余 ~12 分钟

转换脚本参考（需要查看实现时）

优先阅读这些文件来理解不同来源的导入逻辑：
- read_file("scripts/import_to_wps.py")  # 主导入流程、去重、图片插入
- read_file("scripts/scan_docs.py")      # 目录扫描、来源判断、筛选
- read_file("references/conversion-guide.md")  # 格式映射细节

笔记工具逐步写入（需要手动接管时）

# 1. 创建笔记
create_note(title="文档标题")

# 2. 获取初始 block ID
get_note_outline(note_id=note_id)

# 3. 写入内容（分批，每批 4 个 block）
batch_edit(note_id=note_id, operations=[
    {"op": "replace", "block_id": first_block_id, "content": "<h1>标题</h1>"},
    {"op": "insert", "anchor_id": first_block_id, "position": "after",
     "content": "<p>2025-04-21 18:30 | <tag>#推文</tag></p>"},
])

# 4. 插入图片（新版 WPS 支持后台插图）
insert_image(note_id=note_id, anchor_id=placeholder_block_id,
             position="before", src="data:image/jpeg;base64,...")

各来源特殊处理

微信公众号 HTML（原文.html）

微信公众号文章使用内联 CSS 样式表达富文本，需要从 HTML 解析格式：

目录结构：

文章目录/
  原文.html        ← 完整 HTML，含内联样式
  meta.json        ← {"title": "...", "publish_time": "2025-04-21 18:30", "url": "..."}
  图片/            ← 本地图片文件
    image_001.jpg
    image_002.jpg

HTML 解析要点：

• 正文在 #js_content 容器内
• 图片在 <img data-src="https://..."> 属性中（不是 src）
• 标题通过 font-size >= 18px 的 span 推断
• 颜色通过 span 的 color: rgb(...) 样式提取，需映射到 WPS 预设色
• 粗体通过 font-weight: 700 或 bold 识别

内联样式 → WPS XML 映射：

# font-size >= 18px → <h2>
# font-weight: 700|bold → <strong>
# font-style: italic → <em>
# color: rgb(R,G,B) → <span fontColor="#WPS预设色">（需颜色映射）

详细颜色映射规则见 references/conversion-guide.md 第 10 节。

Obsidian Vault

1. Wiki 链接：[[文件名]] → 纯文本；[[文件名|显示名]] → 显示名
2. 标签：#标签名 → <tag>#标签名</tag>
3. Callouts：> [!NOTE] → WPS <highlightBlock>
4. Frontmatter：YAML 头部提取为 meta 信息
5. 图片路径：先找同目录 → 再找 attachments/ → 再找 Vault 根目录

思源笔记（SiYuan）

• .sy 文件是 JSON 格式的 Block Tree
• 图片路径格式为 assets/xxx.png，实际文件在 <工作空间>/data/assets/
• 详细节点类型映射见 references/conversion-guide.md 第 6 节

故障排查

get_note_outline 只返回 100 个 block，后面内容丢失

使用翻页方案，见"WPS API 关键限制"第 1 条。

图片插入后点击显示加载失败

旧版 WPS（< 0.1.4）insert_image 的 fileID 绑定到前台笔记，升级到最新版本可解决。

insert_image 报 IMAGE_FETCH_FAILED

• 检查 base64 data URI 格式：必须是 data:image/jpeg;base64,<数据>（不能是 data:application/octet-stream）
• 大图片优先使用稳定 URL；如果只能传 base64，确保传入的是完整 data URI

anchor 失效导致内容截断

实现 4 次重试逻辑，每次失败后重新获取 last_block_id，见"WPS API 关键限制"第 4 条。

list_notes / search_notes 返回结果过多

缩小筛选范围或主动分页，见"WPS API 关键限制"第 3 条。

pandoc 未安装

brew install pandoc  # macOS

pdfplumber 未安装

pip3 install pdfplumber

PDF 扫描版无文字（需要 OCR）

pip3 install pytesseract pdf2image
brew install tesseract

依赖项清单

详细转换逻辑见 references/conversion-guide.md。