dsh-pdf-to-word
DeepSeek Harness 插件：将 PDF 转换为 Word（.docx），保持布局一致性（字体/表格/图像/边框），支持 OCR 扫描模式和可选的多模态 LLM 验证。注册 pdf_to_word 模型工具。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:dy395769511-star/dsh-pdf-to-word#b0176ff8615bd8b05b1a9e92e119efca535aacddPdf To Word 以 dsh-pdf-to-word 发布，当前版本为 1.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
DeepSeek Harness（dsh）工程化插件：把 PDF 转成 Word（.docx），尽量保真字体大小、段落样式、表格、图片、边框/背景；扫描件自动走 PaddleOCR；转换后可用多模态大模型逐页比对并输出样式一致性校验报告。
注册一个模型工具 pdf_to_word，行为与 dsh 会话内的动态插件版完全一致。
pdf-to-word/
├── package.json # 包元数据（type: module, dsh.bundle.patch）
├── cordis.patch.yml # 插件行（id/name/config），add 时并入 profile bundles
├── lib/
│ └── index.js # 静态 Cordis 插件入口（注册 pdf_to_word 工具）
├── pipeline/
│ ├── convert.py # 主转换（数字版保真：字号/表格/图片/边框/背景）
│ ├── fixdocx.py # 表格结构 dump/apply（verify→fix 闭环的确定性执行器）
│ ├── preview.py # DOCX 预览渲染（供校验比对的 word_pN.jpg；修复循环重渲染）
│ ├── scanocr.py # 扫描页 OCR（PaddleOCR 3.x / PP-OCRv6）
│ └── requirements.txt # Python 依赖
├── scripts/
│ └── setup-venv.mjs # 建立 .venv 并安装依赖（node scripts/setup-venv.mjs）
└── .venv/ # Python 虚拟环境（本机 junction 或自建，不入库）
推荐：从 GitHub 直接安装（仓库：dy395769511-star/dsh-pdf-to-word，公共仓库，无需登录）：
dsh plugin --profile web add github:dy395769511-star/dsh-pdf-to-word
或显式 git URL（等价）：
dsh plugin --profile web add dsh-pdf-to-word@https://github.com/dy395769511-star/dsh-pdf-to-word.git
pnpm 与 git（dsh plugin add 是 pnpm 转发器，git 依赖经 git 拉取）。main 分支 HEAD；可加 #<tag 或 commit> 固定版本，如 ...dsh-pdf-to-word.git#v1.0.0。@deepseek-ai/dsh-tools / @deepseek-ai/dsh-llm（运行时实际由 DSH 宿主提供）安装时由 pnpm 从 npm registry 自动补齐，无需额外操作。add 完成后 launcher 自动把 cordis.patch.yml 中的行并入 profile 的 dsh.profile.bundles。安装后包位于（%DSH_HOME% 默认 %USERPROFILE%\.dsh）：
%DSH_HOME%\profiles\web\node_modules\dsh-pdf-to-word\
其他安装方式（与 GitHub 安装二选一）：
link:<绝对路径>：本地开发（软链，改动即时生效，需重启 dsh 加载），如
dsh plugin --profile web add link:E:\2026\dsh\plugins\pdf-to-word。pnpm pack 出真实文件后 dsh plugin --profile web add <tarball>（任意位置）。需要 Python 3.10–3.12（管线基于 3.12 构建）。通常无需手动准备：首次调用 pdf_to_word 时若未找到可用解释器，插件会自动在包目录运行 setup-venv.mjs 创建完整 .venv（含 Paddle OCR，约 500MB，耗时视网络而定，本机 pip 缓存热时约 3 分钟），完成后继续本次转换，后续调用直接复用。
也可以提前在包目录（本地 checkout 目录或上一步的安装目录）准备（更快看到进度 / 只需数字版时用 --core）：
node scripts\setup-venv.mjs :: 完整安装（含 Paddle OCR，约 500MB）
node scripts\setup-venv.mjs --core :: 仅数字版转换（不含扫描 OCR）
生成 <包目录>/.venv。也可用现成解释器：设环境变量 PDF2WORD_PYTHON 或在插件行配置 python 指向它（见“配置”）。
GitHub 安装的包目录位于 pnpm 存储区内，其中的
.venv在 profile 重装/包更新时可能被清理。 若追求稳定：把 venv 建在固定外部位置，再用PDF2WORD_PYTHON（或行配置python）指向它，例如C:\tools\python312\python.exe -m venv C:\tools\pdf2word-venv后C:\tools\pdf2word-venv\Scripts\pip install -r <包目录>\pipeline\requirements.txt， 设PDF2WORD_PYTHON=C:\tools\pdf2word-venv\Scripts\python.exe。本机开发捷径：若已有 venv，可直接建 junction，例如
cmd /c mklink /J <包目录>\.venv E:\2026\dsh\.dsh-pdf2word\.venv。 扫描模式模型缓存同理可 junction 到.paddlex-cache/（或用PADDLEX_HOME指向）。
插件行在 profile 启动时挂载：重启 dsh web（或对应 profile 进程）后新会话即可用 pdf_to_word 工具。
local / Qwen3.8-27B，凭据走 dsh 设置与 .credentials.yaml，不进入本包）。--core 或无 LLM 服务，工具仍可用（转换正常，校验自动跳过并给警告）。pdf_to_word(
pdfPath, # 必填，PDF 路径
mode?, # auto(默认) | digital | scan
verify?, # 默认 true，是否 LLM 校验
maxVerifyPages?, # 默认 8
maxFixRounds?, # 默认 2，verify→fix 修复轮次上限（0=禁用，上限 3）
outPath? # 输出 .docx 路径，默认与 PDF 同目录同名
)
返回：docx 输出路径、页数/扫描页数/渲染器、scan_pages（auto 模式逐页判定的扫描页 0 基页号列表，非空即含扫描件）、总体判定（match + 平均分）、逐页判定、fix（{rounds, applied, stillOpen}，修复循环统计）、警告；
校验报告写到 <pdf 所在目录>/pdf2w_assets/verify_report.md，修复方案落盘 pdf2w_assets/fix_plan_rN.json。
表格数*2 + 图片数 降序补足到 maxVerifyPages。{match, score, issues[], note}；score ≥ 0.75 且无 high 问题 ⇒ 该页通过。校验发现 medium+ 表格结构问题时自动进入修复循环（需要 llm + attachments 服务；maxFixRounds=0 可禁用）：
fixdocx.py dump <docx> 导出全部表格结构（grid 列宽、每行单元格的文本/跨列/纵向合并），作为模型的精确结构视图。setGridSpan / setVMerge / setCellText / insertCell / removeCell / cloneRow / removeRow；
硬约束：终态每行跨列和 == grid 列数、vMerge continue 上方必有 restart/continue、只动问题相关单元格、文本必须取自 PDF。fixdocx.py apply <docx> --plan <json> --in-place 确定性执行——逐操作在深拷贝草稿上校验，全部应用后做全局不变式门禁（行跨列和、vMerge 良构、文件可重开）；任一失败则整表回滚、不落盘；成功则写 .pre_fix.docx 备份。preview.py 重渲染 Word 预览，仅复检本轮受影响页，更新逐页/总体判定。maxFixRounds（默认 2，上限 3）。修复循环段落写入 verify_report.md；每轮方案留存 pdf2w_assets/fix_plan_rN.json 供审计/重放。
config:）| 键 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
verifyProvider | local | 校验 LLM provider（须在 dsh「模型」设置中注册） |
verifyModel | Qwen3.8-27B | 校验 LLM 模型 |
convertTimeoutMs | 1800000 | 单次转换墙钟上限（ms） |
python | — | Python 解释器绝对路径（优先级最高） |
autoSetup | true | 置 false 禁用首次调用的 .venv 自动创建 |
Python 解释器解析顺序：行配置 python → 环境变量 PDF2WORD_PYTHON → <包目录>/.venv；均未命中时自动创建（除非 autoSetup: false）。
<python> pipeline/convert.py --pdf … --out … --mode … --assets <pdf目录>/pdf2w_assets；
结果取 stdout 最后一行 PDF2WORD_JSON <json>。ctx.llm.stream）+ attachments 服务（图片落库）：
逐页读取 pdf_pN.jpg 与 word_pN.jpg（0 基），两图并送模型比对。dsh plugin --profile web remove dsh-pdf-to-word
launcher 会同步清理 profile 中的 bundle 行。
node scripts/setup-venv.mjs / 设 PDF2WORD_PYTHON。verifyProvider 一致。PADDLE_PDX_CACHE_HOME 缓存（默认 ~/.paddlex，可用包内 .paddlex-cache/ 或 PADDLEX_HOME 覆盖）。PDF2WORD_OCR_THREADS=1）保证可复现；如需提速可设 PDF2WORD_OCR_THREADS 为核数，代价是结果可能轻微抖动（个别 rowspan/空单元格）。PDF2WORD_OCR_JPEG_QUALITY 调全局质量，PDF2WORD_OCR_JPEG_QUALITY_PAGES="6:75" 按 0 基页号对个别退化页覆盖（实测某密集表格页在 q85 下列结构错乱，回退 q75 后恢复）。