拒绝修修补补，直接涅槃重生。 基于“解耦与重构”范式的 AI 文档自动化重建流水线。

传统的 AI 文档助手试图直接修改 .docx 二进制文件，这往往导致格式崩坏。 DocuRebuild 提出了一种新的范式：不修改，只重建。

我们将文档处理拆解为两个平行流程：

1. 基建流 (Python)：负责“搬砖”。无损提取图片、计算物理尺寸、生成带有锚点的文本骨架。
2. 认知流 (LLM)：负责“设计”。理解文档逻辑、看懂图片内容，编写代码来重新生成文档。

graph LR
    A[烂文档.docx] -->|脚本拆解| B(文本骨架.md)
    A -->|脚本拆解| C(视觉参考.pdf)
    B & C -->|投喂给| D{ChatGPT / Claude}
    D -->|生成代码| E[rebuild.py]
    E -->|本地运行| F[✨ 完美新文档.docx]

运行脚本，将复杂的 Word 文档拆解为 AI 易读的素材。

# 1. 修改 deconstruct.py 中的 input_file 路径
# 2. 运行脚本
python deconstruct.py

产出物 (pipeline_output/ 文件夹内):

• media_source/: 存放所有高清原图。
• skeleton.md: 带有 <<IMG_xxx>> 锚点的纯文本骨架。
• VisualRef.pdf: 供 AI 阅读的图片参考手册。

打开 ChatGPT (GPT-4o) 或 Claude (3.5 Sonnet)：

1. 上传 skeleton.md 和 VisualRef.pdf。
2. 发送 master_prompt.md。
3. AI 会根据你的指令（如“换个更专业的字体”、“图片全部居中”），输出一段 Python 代码。

将 AI 生成的代码保存为 rebuild.py，在本地运行。

python rebuild.py

程序将自动读取本地的高清原图，生成排版完美的最终文档。

DocuRebuild/
├── deconstruct.py      # [核心] 拆解脚本：提取骨架与视觉参考
│── master_prompt.md # [核心] AI 提示词指令
├── pipeline_output/    # [自动生成] 存放拆解后的中间产物
│   ├── skeleton.md     # 文本骨架 (Markdown)
│   ├── media_source/   # 图片资源库
│   └── VisualRef.pdf   # 视觉参考书
└── requirements.txt    # 依赖库 (python-docx, pillow)

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