feat: export core Hermes skills

2026-07-15 02:45:56 +00:00
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+# OCR与Workflow教训（2026-06-29 跃龙路校区）
+
+## 1. 纯扫描件OCR：用ocrmypdf，不用raw tesseract
+
+**问题**：跃龙路两份合同（租赁合同签字.pdf 11MB + 物业合同.pdf 1.4MB）都是纯扫描件（pdftotext提取0字符）。
+
+**错误做法**：
+- 用tesseract直接OCR → 输出大量乱码（"ARR: MEER"应该是"名称：范存益"，"FAK."应该是"平方米"）
+- 试图用vision_analyze逐页核实 → 连续7次timeout，完全不可用
+- 转而手动delegate_task让subagent做vision → 部分成功部分失败，耗费大量token和时间
+
+**正确做法**：
+```bash
+# 首选：ocrmypdf（有预处理管线，中文识别质量远高于raw tesseract）
+ocrmypdf -l chi_sim+eng --output-type pdf 原件.pdf OCR后.pdf
+# 然后提取文字层
+pdftotext OCR后.pdf output.md -layout
+```
+
+**ocrmypdf vs raw tesseract对比**：
+
+| 维度 | ocrmypdf | raw tesseract |
+|------|----------|---------------|
+| 预处理 | 自动去噪、矫正、二值化 | 无 |
+| 输出格式 | PDF+A（含文字层） | 纯文本 |
+| 中文识别质量 | 较好（仍有少量错误） | 很差（大量乱码） |
+| 适用场景 | 扫描件合同、手写签名页 | 印刷体清晰文档 |
+
+**注意**：ocrmypdf输出仍有少量错误（空格分割、个别字误识），但整体可读性远优于raw tesseract。关键数字（金额、日期、面积）仍需人工或vision核实。
+
+## 2. Vision工具timeout处理
+
+**问题**：vision_analyze对大尺寸扫描件图片（>300KB）频繁timeout。压缩到100KB仍timeout。
+
+**解决方案**：
+1. 先尝试压缩：`PIL.Image.resize((1000, ...))` + JPEG quality=50
+2. 如仍timeout，改用`browser_navigate(file://...)` + `browser_vision`
+3. 如browser_vision也timeout，用`delegate_task`让subagent做（subagent有独立timeout预算）
+4. 最终方案：用ocrmypdf替代vision做OCR，只在关键页面用vision核实
+
+**最佳实践**：先用ocrmypdf做全量OCR，只对关键条款（租金金额、违约金比例、当事人名称）用vision逐页核实。不要试图vision每一页。
+
+## 3. uwf workflow必须使用
+
+**教训**：Maggie明确指出"跃龙路又没有按照workflow进行了"。手动做OCR+分析+建表=跳步+质量失控。
+
+**正确流程**：
+1. 用ocrmypdf做OCR（或用已有校正OCR文本）
+2. 启动uwf `nantong-lease-audit` workflow（4角色：classifier→template-diff→rule-analyzer→data-extractor）
+3. 每个合同一个thread，可并行启动
+4. 等待所有thread完成（约10-15分钟/合同）
+5. 读取JSON输出喂给`single-campus-builder.py`
+
+**uwf启动命令**：
+```bash
+# 启动thread
+uwf thread start nantong-lease-audit -p "校区：X | 合同文件：Y.pdf | OCR文本路径：/tmp/xxx/Y_ocr.md | 原始文件名：Y.pdf"
+# 后台执行（最多10步）
+uwf thread exec <thread-id> --count 10 --background
+# 检查进度
+uwf thread show <thread-id>
+# 读取结果
+uwf thread read <thread-id> --quota 8000
+```
+
+**JSON输出路径**：`/tmp/nantong-lease-audit/<校区>-row-data.json`
+
+## 4. delivery-gate.py文件名模式
+
+**G1检查**：寻找`模版比对-*.md`格式的文件名（不是`*-template-diff.md`）。
+- ✅ 正确：`模版比对-跃龙路租赁合同.md`
+- ❌ 错误：`跃龙路-template-diff.md`
+
+**修复**：workflow产出的template-diff文件需要复制或重命名：
+```bash
+cp /tmp/nantong-lease-audit/跃龙路-template-diff.md /tmp/<校区>/模版比对-跃龙路租赁合同.md
+```
+
+**G5检查**：`数据行数≥3`是默认值。对于只有2份合同的校区（租赁+物业），这是**正常情况**，不算失败。如果G5报错但确认校区确实只有2份合同，可安全忽略此项。
+
+## 5. 物业合同JSON被覆盖
+
+**问题**：两个合同共用同一个uwf workflow名称（`nantong-lease-audit`），data-extractor角色默认写入`/tmp/nantong-lease-audit/row_data.json`。如果两个thread同时跑，后完成的会覆盖先完成的。
+
+**解决方案**：
+- 物业合同没有对应的07模版，不需要走template-diff角色
+- 物业合同的K列和L列内容需要手动填充（从OCR文本+workflow摘要中提取）
+- 或者：在builder脚本中直接从OCR文本和物业合同分析摘要手动构造物业数据行
+
+## 6. ocrmypdf产出仍需OCR完整性检查
+
+ocrmypdf产出文字层后，用pdftotext提取的.md文件可能仍有少量乱码。需要：
+1. 运行`ocr-integrity-check.py`检查乱码
+2. 如果检查失败（检测到公司名乱码等），用vision核实关键页
+3. 核实后手动修正.md文件中的乱码
+4. 重新运行检查直到通过，生成`step1.verified` checkpoint
+
+**快捷方案**：如果之前已有vision校正过的.md文件（本次session中手动校正的），直接复用，不需要重新跑ocrmypdf+检查流程。