Visual Inspector

Visual Inspector Skill

概述

本技能是 PaperFit 视觉排版优化闭环中的关键环节，专门负责 PDF 页图渲染与视觉验收指导。它封装了将 PDF 转换为逐页高分辨率图片的标准化流程，并为 layout-detective-agent 和 quality-gatekeeper-agent 提供详细的逐页视觉检查清单。

该技能由 orchestrator-agent 在每次编译后调用，确保多模态证据链中的“页图”环节可靠、一致且可复现。

适用场景

• 每次编译成功后，需生成页图供视觉 Agent 审查。
• 手动触发视觉检查（如 /check-visual 命令）。
• 修复前后对比验证。

输入规范

| 输入项 | 来源 | 必需 | 说明 | |--------|------|------|------| | PDF 文件路径 | 编译输出 | ✅ | 通常为 main.pdf | | 输出目录 | 配置或默认 | ✅ | 页图存放目录，默认为 data/pages/ | | DPI 参数 | 配置或调用方指定 | ✅ | 渲染分辨率，默认 220 DPI | | 页码范围 | 调用方指定 | ⚠️ | 若为空，渲染全部页面 | | 局部裁剪参数 | 调用方指定 | ⚠️ | 如 {page: 5, bbox: [x,y,w,h]}，用于表格/公式局部复查 |

输出规范

本技能输出两份产物：

1. 页图文件集：PNG 或 JPG 格式的逐页图片，命名规则为 page_001.png、page_002.png 等。
2. 渲染报告 JSON：

{
  "skill": "visual-inspector",
  "status": "success | partial | failed",
  "pdf_path": "main.pdf",
  "output_dir": "data/pages/",
  "dpi": 220,
  "pages_rendered": 9,
  "page_files": [
    {"page": 1, "file": "data/pages/page_001.png", "width": 1700, "height": 2200},
    {"page": 2, "file": "data/pages/page_002.png", "width": 1700, "height": 2200}
  ],
  "cropped_regions": [
    {
      "page": 5,
      "object": "Table 2",
      "file": "data/pages/page_005_table2.png",
      "bbox": [100, 450, 800, 300]
    }
  ],
  "errors": []
}

渲染流程

第一步：环境检查

1. 确认 PDF 文件存在且可读。
2. 检查 Python 环境及所需依赖：

• pdf2image 库
• Poppler 工具（pdftoppm 或 pdftocairo）

若 Poppler 未安装，根据操作系统提供安装指引：

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install poppler-utils

# macOS
brew install poppler

# Windows
# 下载 poppler 并添加到 PATH，或使用 conda install -c conda-forge poppler

1. 若依赖缺失，报告错误并终止，由上层 Agent 提示用户安装。

第二步：执行渲染

禁止在用户 LaTeX 项目里假设存在 scripts/render_pages.py。页图渲染由 PaperFit npm/CLI 包提供，在论文项目根目录执行：

paperfit render  --output data/pages --dpi 220
# 示例
paperfit render main.pdf --dpi 300

前提：npm install -g paperfit-cli（或等价全局安装），paperfit 在 PATH 中。输出目录 --output 相对于当前工作目录（一般为论文根目录）。

其它包内 Python/Bash（如 parse_log.py、state_manager.py）一律在论文根目录使用 paperfit run scripts/ [参数…]，勿在用户项目里假设存在同名 scripts/。

若仅能通过 Python 调用包内脚本，先执行 paperfit root 得到包根目录，再：

python3 "$(paperfit root)/scripts/render_pages.py" main.pdf --dpi 220

（或直接调用 pdf2image 库，逻辑须与下方一致。）全局未装 paperfit 时可用：npx paperfit-cli render …。

基础渲染命令（库级参考）

from pdf2image import convert_from_path

pages = convert_from_path(
    pdf_path,
    dpi=220,
    fmt='png',
    thread_count=2,
    grayscale=False,
    size=None
)

for i, page in enumerate(pages, start=1):
    page.save(f"{output_dir}/page_{i:03d}.png", "PNG")

渲染参数建议

| 场景 | DPI | 说明 | |------|-----|------| | 整页常规检查 | 180-220 | 平衡清晰度与文件大小 | | 表格/公式细节复查 | 260-320 | 需清晰辨认小字号或密集内容 | | 局部裁剪复查 | 320 | 聚焦特定区域，可接受较大文件 |

第三步：局部区域裁剪（可选）

当 layout-detective-agent 需要对特定表格、公式或段落进行高精度复查时，可请求渲染局部区域。

1. 首先以较高 DPI（如 320）渲染整页。
2. 根据调用方提供的边界框（bbox）裁剪图片。
3. 保存裁剪后的图片，命名包含对象标识（如 page_005_table2.png）。

裁剪示例：

from PIL import Image

full_page = Image.open(f"{output_dir}/page_005.png")
cropped = full_page.crop((x1, y1, x2, y2))
cropped.save(f"{output_dir}/page_005_table2.png")

第四步：生成渲染报告

记录渲染结果，包括：

• 成功渲染的页数
• 每页图片的路径和尺寸
• 裁剪区域信息（如有）
• 错误或警告（如某些页渲染失败）

视觉检查清单

以下清单供 layout-detective-agent 在逐页审查时参考。本技能不执行检查，仅提供指导框架。

通用检查项（每页必查）

• [ ] 页面整体信息密度是否均衡？是否存在大面积无意义留白？
• [ ] 页眉、页脚、页码是否完整且位置正确？
• [ ] 是否有内容伸出页边距或栏宽？
• [ ] 图表是否清晰可读，无模糊或锯齿？
• [ ] 段落末尾是否有孤行或短尾巴？

首页专项

• [ ] 标题、作者、机构信息是否完整，格式是否正确？
• [ ] 摘要段是否与模板风格一致？
• [ ] 是否有不必要的空白或过大的标题间距？

正文页专项

• [ ] 章节标题是否突出且一致？
• [ ] 图表与正文的衔接是否自然？图表是否在引用附近？
• [ ] 跨页段落是否合理断开？
• [ ] 双栏布局中左右栏高度是否平衡（尤其末页）？
• [ ] （A5 必查）双栏每一页：左右栏分别审视是否存在「栏内中段占栏高约 30%+、无图无表、无正文」的竖向空洞，且另一栏同期仍有连续正文（节标题下大块白缝是典型的漏检点）
• [ ] （A5 可选） 已安装 OpenCV 时运行 paperfit run scripts/detect_column_void.py data/pages -o data/column_void_report.json，将机器投影结果与肉眼结论交叉验证

末页专项

• [ ] 参考文献是否完整，无被浮动体切断？
• [ ] 含 Acknowledgements / References / Bibliography 的页上是否出现正文图表标题或正文浮动体？若有，按硬失败处理。
• [ ] 末页留白是否在可接受范围（20 页），可考虑仅渲染指定页码范围，避免不必要开销。
• 缓存机制：若 PDF 文件未修改且渲染参数相同，可复用已有页图。通过比较 PDF 文件哈希和渲染参数实现。

注意事项

• 页图是视觉验收的唯一依据：严禁仅凭 PDF 文本抽取或日志判断排版质量。
• 保持页码对应：页图文件名必须明确反映页码，便于缺陷定位。
• 高 DPI 不宜滥用：过高 DPI 会导致图片体积庞大，影响传输和加载速度，按需使用。

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Visual Inspector Skill 就绪。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: OpenRaiser
• Source: OpenRaiser/PaperFit
• License: MIT
• Homepage: https://openraiser.github.io/PaperFit/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.