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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。

可选 native geometry 检测依赖：

• PyMuPDF（Python import 名为 fitz）：用于读取 PDF 原生 object/text bbox，辅助检测 B2 宽度不足/超宽与 D1 native overflow。
• 该信号不是页图验收替代品；即使 PyMuPDF 不可用，也应继续渲染页图并完成视觉检查。

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 <相对或绝对路径的.pdf> --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/<文件名> [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

PyMuPDF native geometry（可选）

当 runtime 已记录编译 PDF 路径时，视觉聚合阶段可调用：

paperfit run scripts/visual_signal_aggregator.py data/pages --output data/visual_signal_report.json --pdf main.pdf

该报告会把 native PDF bbox 映射到渲染页图坐标，并输出：

• source=pymupdf_native
• B2 subtype=underfilled_width 或 subtype=overflow_width
• width_context、object_width_ratio、object_width_page_ratio
• D1 native overflow 的 overflow_pt 与 pdf_bbox

使用这些信号时必须回看对应 page_*.png；不要只凭 PDF 文本/对象抽取宣称视觉修复成功。

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%）？
• [ ] 若为双栏，左右栏底部是否对齐？

表格专项

• [ ] 表格宽度是否匹配栏宽？有无超宽或过窄？
• [ ] 若 visual signal 中有 source=pymupdf_native 的 B2 报告，对照页图检查 width_context、object_width_ratio 和 bbox 是否合理。
• [ ] 列宽分配是否均衡？有无单列过宽挤压其他列？
• [ ] 表格字号是否与全篇其他表格一致？
• [ ] 表格线是否清晰？推荐使用 booktabs 风格。

图片专项

• [ ] 图片是否清晰，分辨率足够？
• [ ] 图片宽度是否充分利用栏宽？
• [ ] B2 宽度问题应区分单栏对象与跨栏对象；PyMuPDF 的 width_context=column|page 只能作为辅助判断。
• [ ] 图片标题是否在图片下方（表格标题在上方）？
• [ ] 图片中的文字（坐标轴标签、图例）是否可读？

公式专项

• [ ] 公式是否超出栏宽？
• [ ] 多行公式是否在合理位置断行并对齐？
• [ ] 公式编号是否在正确位置（通常右侧）？

与其它 Agent 的协作

• 上游调用者：orchestrator-agent 在编译成功后调用本技能。
• 下游消费者：
• layout-detective-agent 使用页图进行视觉缺陷检测。
• quality-gatekeeper-agent 使用页图进行最终验收对比。
• code-surgeon-agent 在修复后可能请求局部页图验证特定修改。

异常处理

性能优化建议

• 对于大型 PDF（>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。

Visual Inspector Skill 就绪。