unisound-med-doc-preprocess

医疗文档预处理公共库。将 pdf/doc/docx/xls/xlsx/csv/txt/json/图片等多格式文件统一加载为标准中间产物（pages / text / json / tables），供其他 skill 的 run.py 调用。

Unisound-LLM@unisound-llm

Install

openclaw skills install @unisound-llm/doc-preprocess

医疗文档预处理公共库

概述

本 skill 不独立运行，作为共享工具库被其他 skill 导入。

提供统一的文件读取与预处理能力：从各种原始格式文件中提取文本，返回标准化的中间产物（artifact），供下游 skill 进行各自的业务转换。

支持的输入格式

格式	处理方式
`txt` / `md`	直接读取文本
`json`	解析 JSON 结构
`csv`	读取行列数据
`xlsx`	通过 openpyxl 读取（可选依赖）
`xls`	通过 LibreOffice 转换
`docx`	解析 word/document.xml
`doc`	通过 LibreOffice 转换
`pdf`	pypdf / pdftotext 提取文本
`png/jpg/jpeg/bmp/tif/tiff`	tesseract OCR 识别

输出的中间产物格式（artifact）

python

{"kind": "text",   "text": str}                        # 单段纯文本
{"kind": "pages",  "pages": List[str]}                 # 多页文本（pdf 多页）
{"kind": "json",   "data": Any}                        # JSON 原始数据
{"kind": "tables", "tables": List[{"name": str, "rows": List[List[str]]}]}  # 行列数据

如何在其他 skill 中使用

在目标 skill 的 scripts/run.py 开头添加：

python

from pathlib import Path
import sys

SKILLS_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
_preprocess_dir = SKILLS_ROOT / "_shared" / "doc-preprocess" / "scripts"
if str(_preprocess_dir) not in sys.path:
    sys.path.insert(0, str(_preprocess_dir))

from preprocess import (
    PreprocessError,
    SUPPORTED_FILE_TYPES,
    detect_input_type,
    normalize_header,
    load_input_artifact,
)

load_input_artifact 签名：

python

def load_input_artifact(
    path: Path,
    input_type: str,
    encoding: str = "utf-8",
    sheet_name: str = "",
    *,
    pdf_as_single_text: bool = False,
) -> Dict[str, Any]: ...

pdf_as_single_text=False（默认）：PDF 返回 {"kind": "pages", "pages": [...]} —— 适合需要逐页处理的 skill（慢病/大病审核）
pdf_as_single_text=True：PDF 返回 {"kind": "text", "text": "..."} —— 适合把整份 PDF 当一段文本使用的 skill（复诊结构化/病历生成）

公开的工具函数

函数	说明
`detect_input_type(path, explicit)`	从文件后缀或显式参数推断输入类型
`normalize_header(value)`	去除空白/连字符，转小写，用于列名匹配
`load_input_artifact(...)`	主入口，返回 artifact dict
`extract_pdf_pages(path)`	提取 PDF 各页文本，返回 `List[str]`
`extract_pdf_text(path)`	提取 PDF 全文，返回 `str`
`extract_image_text(path)`	tesseract OCR，返回 `str`

依赖

运行环境

Python 3.7+

Python 第三方包（可选，按输入格式需要）

包名	用途	必要条件
`openpyxl`	读取 `.xlsx`	输入为 xlsx 时必须
`pypdf`	提取 PDF 文本	输入为 pdf 时必须（或用 pdftotext 替代）

安装：pip install openpyxl pypdf

外部工具（可选）

工具	用途	必要条件
LibreOffice (`soffice`)	转换 `.doc` / `.xls`	输入为 doc/xls 时必须
`pdftotext`（poppler-utils）	提取 PDF 文本	未安装 pypdf 时作为备选
`tesseract`（含 chi_sim+eng）	图片 OCR	输入为图片时必须

安装（Ubuntu/Debian）：sudo apt-get install libreoffice poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim

仅使用 JSON / txt 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。