Humanities Doc Toolkit（人文文献工具链）

Humanities Doc Toolkit 是一套面向人文学科研究与文献治理的命令行工具链，用于把“杂乱的 PDF/文档文件”整理为可检索、可复核、可持续维护的个人/团队资料库。

它包含三个核心工具，并提供一个统一的交互式主菜单入口：

• Renamer：批量提取文献信息并重命名（支持人文常见命名范式；多线程；多密钥轮询）
• Classifier：智能分类与归档（默认 dry-run；先生成清单，核对后再 apply 执行移动；强调可复核、低风险）
• Sorter：按研究主题智能分拣（两轮筛选：文件名语义初筛 + 内容深度分析；默认 copy，降低误操作风险）

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1. 适用场景

• 研究生/学者：把下载目录里的大量 PDF 统一命名、分类、形成结构化资料库，为后续写作/综述/笔记做准备。
• 课题组/图书馆/档案工作流：批量整理大规模文献，追求可审计、可复核、可批处理（日志与清单输出）。
• 需要多模型/多密钥轮询的 AI 文献处理管线：通过多线程与多 Key 轮询提高吞吐，降低限流导致的失败率。

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2. 工具概览（主菜单与三件套）

2.1 hdt（统一主菜单：推荐入口）

运行后会显示主菜单，选择 1/2/3/4/0 执行对应功能；每个功能结束后会返回主菜单。

首次运行会自动从 configs/ 复制示例配置到项目根目录生成：

• global.yaml
• renamer.yaml
• classifier.yaml
• sorter.yaml

你需要先编辑 global.yaml 填入 API Key，才能使用 AI 功能。

2.2 Renamer（批量重命名）

功能要点：

• 扫描目录中的 PDF（默认只扫描 .pdf，可在配置中调整）
• 提取指定页范围文本（默认 1–10 页，可配置）
• 调用 AI 提取元信息（title/author/year/type/journal/publisher 等）
• 按模板生成文件名，并按模式执行：
  • 分类模式：输出到“处理成功/处理失败/问题文件”等子目录（适合清洗下载目录）
  • 原地重命名模式：在原目录直接重命名（适合已整理目录的统一标准化）

适合场景：

• 文献下载目录的清洗与标准化命名
• 为后续 Zotero/Obsidian/向量库/检索系统提供稳定的文件命名与元信息

2.3 Classifier（安全归类：dry-run + apply）

这是一个强调“低风险与可复核”的分类器：

• 默认 dry-run：只生成 JSON/TXT 清单与日志，不移动文件
• 你核对清单后，再执行 apply：严格按清单中的 planned_to 路径执行移动

推荐工作流：

1. dry-run 生成分类清单（JSON/TXT）
2. 打开 JSON 检查每个文件的 planned_to 是否符合预期
3. 确认无误后执行 apply 落盘

适合场景：

• 重要资料库的归档（不允许误操作）
• 团队协作中需要审计与复核的批处理流程

2.4 Sorter（研究主题智能分拣）

用于“按研究需求”从大库中筛出与主题高度相关的一部分文献：

• 第一轮：基于文件名批量评估相关性（高吞吐、低成本）
• 第二轮：基于内容预览进行深度分析（更精准）
• 支持“仅第一轮快速筛选”模式，适合探索性研究

默认行为是 copy：把结果复制到新的输出文件夹，保留原库不动。

适合场景：

• 写论文/开题/综述时，从大库中快速筛出“真正相关”的阅读集
• 主题变动频繁时，快速构建多个主题子库

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3. 安装与一键启动（推荐）

本项目要求 Python 3.10 或更高版本。

3.1 Windows（推荐：双击一键启动）

• 直接双击：run_windows.bat
• 脚本会自动创建 .venv 并安装依赖，然后启动主菜单

失败排查：

• 查看 run_windows.log
• 常见原因：Python 未安装/版本过低/系统环境变量异常

3.2 macOS（推荐：Finder 双击启动）

• 双击：run.command
• 脚本会自动选择可用的 Python（3.10+），创建 .venv，安装依赖，然后启动主菜单

失败排查：

• 查看 run_macos_launch.log
• 若系统提示“无法打开/来源不明”，在系统设置 → 隐私与安全 中选择“仍要打开”
• macOS（新手一键命令）

1）最推荐：在终端一键启动（无需理解任何 Python）

1. 打开 终端（Terminal）
2. 进入项目目录（把路径替换成你的项目所在位置）：

cd "/path/to/humanities-doc-toolkit"

3. 直接运行一键脚本：

bash run.command

说明：run.command 会写日志到 run_macos_launch.log，并自动创建/复用 .venv 安装依赖后启动主菜单 [16]。

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2）如果提示“权限不足/不能执行”：一键修复再启动

cd "/path/to/humanities-doc-toolkit"
chmod +x run.command
bash run.command

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3）如果提示 bash\r 或类似换行符问题：一键修复（常见于脚本从 Windows 拷贝过来）

cd "/path/to/humanities-doc-toolkit"
sed -i '' $'s/\r$//' run.command
sed -i '' $'s/\r$//' run.sh
bash run.command

4）之后再访达里双击run.command运行即可

3.3 Linux / WSL（推荐：终端运行）

进入项目根目录后运行：

bash run.sh

WSL 注意事项：

• 从 /mnt/c、/mnt/d 访问 Windows 挂载目录时，可能遇到权限或换行符问题
• 建议总是用 bash run.sh（不依赖可执行位），并确保脚本是 LF 换行

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4. 配置文件说明（必须先配置）

4.1 配置文件总览

• global.yaml：全局配置（AI 服务、密钥、默认服务、超时等），三个工具共享
• renamer.yaml / classifier.yaml / sorter.yaml：各工具差异化策略配置（命名模板、分类规则、分拣阈值等）

安全提示：

• 不要在仓库提交真实 global.yaml（包含密钥）
• 建议仅提交 configs/*.example.yaml 作为模板

4.2 global.yaml：AI 服务与密钥

你可以配置多个服务（如 OpenAI-compatible、Claude、Gemini 等），并为每个服务设置多把密钥。一般建议：

• 日常使用：只启用一个主力服务 + 多把 key
• 工业/批处理：启用多个服务或多把 key，以降低限流风险

常用可调项：

• 默认服务选择
• 请求超时
• 模型名称与输出 token 上限
• temperature（越低越稳定）

4.3 renamer.yaml：用户可自定义项（重点）

• 文本提取页范围：起始页/结束页
• prompt 截断长度：控制发送给模型的最大字符数（影响成本与准确度）
• 最大线程数：线程数会结合可用 key 数量进行限制（key 不足时会自动降线程）
• 命名模板：支持按文档类型（book/paper/others/unknown 等）使用不同模板
• 语言策略：
  • keep_original：保留原文
  • translate：把指定字段翻译到目标语言
    注意：作者字段不翻译（避免引用不一致）

4.4 classifier.yaml：用户可自定义项（重点）

• 分类模式：预设 / 动态 / 混合（推荐混合）
• 预设分类字典：可按你的学科与研究方向扩充（中文/英文关键词混合）
• 置信度阈值：低于阈值默认不移动，并记录为“低置信度”
• 多线程：可配置线程数；线程越高吞吐越大，但也更容易触发限流
• PDF 提取引擎：可选择自动/指定引擎；自动模式会尝试更快更稳的引擎并在失败时回退
• 备份开关：重要资料库建议开启备份

4.5 sorter.yaml：用户可自定义项（重点）

• 筛选模式：fast_first_round / balanced / precise / broad（影响阈值、批大小、是否跑第二轮）
• 阈值：第一轮更宽松用于召回，第二轮更严格用于精度
• 线程数：可运行时输入；也可配置默认值
• 输出行为：默认 copy；如需 move 建议在充分验证后再启用
• 扫描格式：默认支持多种格式；若某些格式暂不需要，建议从列表删除以提升稳定性与速度

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5. 多线程与大规模处理（工程/工业级建议）

本项目支持多线程与多密钥轮询，适合处理大量文献，但需要正确配置以获得稳定吞吐。

5.1 线程数与 API Key 数量

经验原则：

• 如果 AI 服务有限流，线程数过高会导致大量失败、重试与限流
• 建议线程数与可用 key 数量保持合理比例：key 越多，吞吐越高；key 少时应降低线程数以提升稳定性

5.2 大规模任务建议

• 先用小样本目录验证命名/分类/分拣策略，再对全库执行
• Classifier 强烈建议先 dry-run 再 apply
• 对于重要资料库，开启备份，并把 output/backup 放在空间充足的磁盘上
• 长任务建议在稳定网络环境运行，必要时使用固定代理或企业网络出口

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6. 常见问题（FAQ）

6.1 运行脚本后没有反应/闪退

• Windows：查看 run_windows.log
• macOS：查看 run_macos_launch.log，或在终端执行 bash run.command
• Linux/WSL：使用 bash run.sh 并查看 run_unix.log

6.2 AI 服务不可用/一直失败

请检查 global.yaml：

• 服务是否启用
• 是否填入有效 key
• base_url / model 是否正确
• 网络是否可访问 API

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7. 开发与移植建议

7.1 作为 Python 包安装（适合开发者/自动化）

在项目根目录：

pip install -e .

安装后可用命令：

• hdt
• hdt-renamer
• hdt-classifier
• hdt-classifier-apply --log <classification_details_*.json>
• hdt-sorter

7.2 面向未来扩展的建议（路线图）

本项目定位为“文献治理基础设施”，后续扩展方向包括：

• PDF/图像 → Markdown：接入视觉大模型或本地 OCR/版面分析，对扫描件/古籍等难识别材料输出结构化 Markdown，并保留可校对中间产物。
• Web UI：提供任务创建、进度与日志查看、清单审核（尤其适合 Classifier 的 dry-run 审核流程）。
• 自然语言入口：用自然语言描述任务，由解析组件将意图转换为可执行的命令与配置，并生成可复核的执行计划，实现“自然语言操控本机文件”的安全闭环。

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8. 开源规范（建议遵守）

• 仓库只保留 configs/*.example.yaml 模板；真实 global.yaml 等配置只存在于本地
• 不提交运行产物：.venv/、logs/、output/、classified/、backup/、*.log 等
• 大规模任务前先在小样本验证，再对全库运行

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9. 许可证

本项目使用 MIT License。

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10. 基本命令自查表（Windows / macOS / Linux/WSL）

这一节用于“最小化排错”：当你遇到启动失败、依赖缺失、版本不对时，按顺序执行即可定位问题。

10.1 Windows（PowerShell 或 CMD）

检查 Python 与 Launcher：

py -3.10 --version
python --version

进入项目并启动（推荐脚本）：

cd /d D:\path\to\humanities-doc-toolkit
run_windows.bat

手动启动（脚本失败时备用）：

py -3.10 -m venv .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -U pip setuptools wheel
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
.venv\Scripts\python.exe -m hdt.cli

查看日志：

type run_windows.log

10.2 macOS（Terminal）

检查 Python（确保 ≥3.10）：

python3 --version
python3.12 --version

运行可点击脚本（或在终端直接跑）：

cd /path/to/humanities-doc-toolkit
bash run.command

手动启动（脚本失败时备用）：

python3.12 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -U pip setuptools wheel
.venv/bin/python -m pip install -e .
.venv/bin/python -m hdt.cli

查看日志：

tail -n 200 run_macos_launch.log

10.3 Linux / WSL（bash）

检查 Python（确保 ≥3.10）：

python3 --version

推荐启动：

cd /path/to/humanities-doc-toolkit
bash run.sh

WSL 从 Windows 盘进入示例：

cd /mnt/d/humanities-doc-toolkit
bash run.sh

若脚本因换行符报错（出现 bash\r），修复后再跑：

sed -i 's/\r$//' run.sh
bash run.sh

查看日志：

tail -n 200 run_unix.log