Trans Doc to Markdown（保真双语文档工作包）

处理三类输入：PDF、乐享文档链接、Prepared Markdown Package。输出保真的双语 Markdown 工作包；如需发布，统一复用 upload-markdown-to-lexiang，本 Skill 不实现上传。

开始前先读 references/lessons-learned.md 的 P0 教训。

适用边界

• PDF：论文、报告、信息图的文字、图表、表格与卡片提取和双语化。
• 乐享文档链接：解析正文、下载 assets 图片并双语化。
• Prepared Markdown Package：消费已经准备好的 source.md、可选 images/、meta.json。
• 不负责网页付费墙、视频、播客抓取。
• 不负责乐享上传实现；发布只能调用公共 uploader Skill。

统一工作包契约

每个输入都先归一化为独立工作目录：

<work-dir>/
├── source.md          # 必需；不可变的原文完整性校验基准
├── images/            # 可选；source.md 引用的本地图片
├── meta.json          # 必需；标准元数据
└── <原文标题>.md      # 最终双语 Markdown

source.md 一旦形成即只读。清洗、重排、翻译必须写入草稿或最终文件，禁止覆盖 source.md；最终校验始终以它为基准。最终文件名取 meta.json.title 的原文标题，仅对 路径分隔符等文件系统非法字符做必要替换，不使用摘要标题或译名。

meta.json 标准字段：

{
  "title": "Original Document Title",
  "source_url": "https://example.com/original",
  "source_title": "Original Document Title",
  "source_type": "pdf",
  "language": "en",
  "parent_id": "optional-lexiang-parent-entry-id"
}

• title：最终 Markdown 文件名和默认发布标题的原文标题。
• source_url：原始来源 URL；纯本地文件可用 file:// URL 或空字符串。
• source_title：来源显示标题，通常与 title 相同。
• source_type：保留真实来源类型，支持 article、youtube、podcast、pdf、 lexiang 或通用的 prepared-markdown。
• language：检测到的 BCP 47 语言标签，如 en、zh-CN。
• parent_id：可选；发布到乐享时的父条目 ID。

提取器可以保留 entry_id、space_id、images.json、parsed_raw.md、paper.pdf 等扩展字段或旁路产物，但不能替代上述标准字段。

工作流总览

PDF ───────────┐
               ├─ 提取/归一化工作包 ─┐
乐享文档链接 ──┘                      ├─ 语言检测 → 通用清洗 → 翻译 → 校验
Prepared Markdown Package ────────────┘

PDF 使用 pdf-rich profile；乐享与 Prepared Markdown 默认使用 generic profile。
只有确认乐享来源本质是富 PDF 报告时，才显式切换为 pdf-rich。

任务清单：

- [ ] Step 0 读取 P0 教训并识别输入模式
- [ ] Step 1 提取或预检统一工作包
- [ ] Step 2 检测 source.md 语言
- [ ] Step 3 通用清洗（写新文件，不改 source.md）
- [ ] Step 4 仅 pdf-rich：图片、富元素、TOC 与标题层级处理
- [ ] Step 5 翻译并生成 <原文标题>.md
- [ ] Step 6 按 profile 校验
- [ ] Step 7 可选：调用公共 uploader

Step 1 — 按输入模式分流

A. 乐享文档链接

python3 scripts/lexiang_fetch.py "<乐享URL或entry_id>" --out-dir out/my-doc
# assets 失败时可补下原 PDF
python3 scripts/lexiang_fetch.py "<entry_id>" --out-dir out/my-doc --download-pdf

脚本生成 source.md、images/、images.json、parsed_raw.md 和 meta.json。 [IMAGE]...[/IMAGE] 与行内 ![](/assets/...)<image_ocr> 仅用于定位并下载图片； source.md 只保留 ![](images/...) 引用，不得附带 OCR 标签、图片描述或衍生表格。 检查并补齐标准 meta 字段，随后冻结 source.md。图片对账要求：

images.json 条目数 == downloaded=true 数 == source.md 本地图片引用数

B. 本地或 URL PDF

curl -L -o out/my-doc/paper.pdf "<PDF URL>"
python3 scripts/pdf_extract.py out/my-doc/paper.pdf --text --out-dir out/my-doc
python3 scripts/pdf_extract.py out/my-doc/paper.pdf --thumbs --out-dir out/my-doc

结合 paper.txt 与逐页图表裁剪装配出 source.md，写入标准 meta.json 后冻结 source.md。文字与图片分两条路径，详见 references/extraction.md。

C. Prepared Markdown Package

从语言检测和通用清洗直接开始，不运行提取器。预检：

1. 工作目录内有非空 source.md 和合法 meta.json。
2. meta.json 包含 title/source_url/source_title/source_type/language； parent_id 可选；source_type 保留真实来源类型，未知来源才使用 prepared-markdown。
3. source.md 中每个本地图片路径都位于工作目录内且文件存在。
4. images/ 可不存在；没有本地图片时这是合法状态。
5. 不改写 source.md，不把已清洗稿反向覆盖为校验基准。

Step 2 — 语言检测

对所有模式统一读取 source.md 前 500 个正文字符，忽略 Markdown 标记、图片和 HTML 注释。中文字符占比 ≥30% 视为中文；否则按检测语言翻译为中英对照。把结果写入 meta.json.language。

Step 3 — 通用清洗

所有模式都执行，但结果写入临时草稿：

• 保留每个源文正文段落，不摘要、不改写英文侧。
• 保留本地 Markdown 图片的路径和先后顺序；alt 可翻译。
• [IMAGE]...[/IMAGE] 及紧随图片的 <image_ocr>...</image_ocr> 是提取元数据， 只用于定位和下载图片；最终文档仅保留本地图片引用。禁止附带图片标题、图片描述、 OCR 原文、OCR 翻译或根据 OCR 另行重建的表格，除非这些内容本来就是图片块之外的 独立正文。
• 保留链接、列表、表格、引用与代码。
• 清除明确的解析噪音；任何可能属于正文的内容宁可保留。
• 表示“约”的裸 ~ 改为 ≈；代码、行内代码和 URL 不改。
• 普通货币金额直接写 $，不得转义成 \$；只有真实数学公式才按公式策略处理。
• 标题使用单行双语格式；普通文章不要求 Contents/TOC。

翻译格式见 references/translation.md。

Step 4 — 仅 pdf-rich 的专项处理

Prepared Markdown 和普通乐享文章默认跳过本步骤。PDF 富文档执行：

1. 逐页扫描并裁剪全部图表，处理一页多图；对账实际图表数与本地图片引用数。
2. 重建统计卡、定义卡、多列信息图、样式化表格；见 references/rich-elements.md。
3. 清理页眉页脚和 LaTeX 脚注残留。
4. 严格重排标题层级。
5. 源文存在 Contents/TOC 时逐项保持完整标题、真实类别和页码格式。

pdf-rich 校验 profile 要求严格 TOC/标题结构；若 PDF 确实没有 TOC，应使用 generic，不要伪造目录来满足校验。

Step 5 — 翻译与装配

默认由当前模型按 3000–5000 字符逐块翻译。备选仅在用户明确要求且配置 GEMINI_API_KEY 时使用本 Skill 唯一副本：

python3 scripts/translate_gemini.py draft.md "<原文标题>.md"

硬性要求：

• 英文原文完整保留，后接中文译文。
• 标题单行双语：## English / 中文。
• 列表逐项单行双语：- English item / 中文条目；不受句末标点影响，禁止英文列表与中文列表分组堆叠。
• 本地图片 path 原样保留且顺序不变，alt 可翻译。
• 图片块只输出图片引用，不输出 [IMAGE] 元数据、<image_ocr>、OCR 译文或衍生表格。
• 非公式场景中的美元符号写为 $，禁止写成 \$。
• 不在章节标题前添加 ---。
• 最终文件必须命名为 <meta.title>.md。

Step 6 — 校验

普通文章、Prepared Markdown 和默认乐享模式：

python3 scripts/bilingual_validate.py source.md "<原文标题>.md" \
  --profile generic --json

PDF 富文档严格模式：

python3 scripts/bilingual_validate.py source.md "<原文标题>.md" \
  --profile pdf-rich --raw-source parsed_raw.md --json

兼容按章节校验：

python3 scripts/bilingual_validate.py source.md "<原文标题>.md" \
  --section "Mechanical Properties" --profile generic

generic 始终校验源文段落与本地图片路径/顺序；仅当源文存在 TOC 时运行 TOC 专项校验。pdf-rich 继续运行严格 TOC 和标题结构校验。成功/失败退出码分别为 0/1； --json 始终输出含 status/ok/profile/scope/error 的 JSON。

Step 7 — 可选发布（只调用公共 uploader）

先按公共 Skill 的定位规则获得 <uploader-root>，并检查 CLI 契约：

python3 "<uploader-root>/scripts/lexiang_upload.py" --version
# cli_api 必须为 "1"

使用统一工作包上传：

python3 "<uploader-root>/scripts/lexiang_upload.py" upload \
  --work-dir "out/my-doc" --md "<原文标题>.md" \
  --meta-file meta.json --parent-from-meta --source-from-meta \
  --name-suffix " 中英对照" --pin --json

预览而不上传：

python3 "<uploader-root>/scripts/lexiang_upload.py" upload \
  --work-dir "out/my-doc" --md "<原文标题>.md" \
  --parent-id dry-run --dry-run --json

禁止在本 Skill 增加上传脚本、认证逻辑或逐块 MCP 上传代码。两个 Skill 仅通过 meta.json、images/ 和最终 .md 文件组合。

交付自检

• source.md 未被修改，是最终校验的唯一原文基准。
• meta.json 标准字段齐全，最终文件使用原文标题命名。
• 所有源文段落完整保留，没有摘要替代。
• 所有源文本地图片路径不变、顺序不变、文件存在。
• 图片块仅保留图片引用，无图片元数据、OCR 文本、OCR 译文或衍生内容。
• 全文无非必要的 \$；普通金额统一使用 $。
• generic 对无 TOC 普通文章可通过；有 TOC 时标题保持完整。
• pdf-rich 已完成图表、富元素、TOC 和标题层级专项检查。
• 校验命令退出码为 0；JSON 中 ok=true。
• 上传能力完全来自 upload-markdown-to-lexiang。

脚本职责

依赖

• 乐享 fetch：标准库及现有读取凭证。
• PDF：pymupdf、Pillow、numpy。
• Gemini 备选：requests、GEMINI_API_KEY。
• 发布：独立 Skill upload-markdown-to-lexiang，cli_api=1。