DocuRebuild 🏗️

基于“解耦与重构”的 AI 文档重建流水线。将 Word 拆解为文本骨架与图片资源，交由 AI 生成带有内联 CSS 的 HTML，最后利用 Word 的网页解析能力另存为排版完美的 .docx。

⚡ 工作流

graph LR
    A[原文档.docx] -->|deconstruct.py| B(骨架.md + 图片参考.pdf)
    B -->|投喂给 AI| C{GPT-4o / Claude}
    C -->|输出| D[index.html]
    D -->|Word 打开并另存为| E[✨ 新文档.docx]

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🚀 快速开始

1. 拆骨 (Deconstruct) 运行 Python 脚本，提取源文档素材：

   python deconstruct.py

   核心产出物（位于 pipeline_output/）：

   • media_source/: 无损高清原图。
   • skeleton.md: 带图片锚点的纯文本骨架。
   • VisualRef.pdf: 供 AI 理解画面的图片参考书。

2. 重构 (Reconstruct)

   • 将 skeleton.md 和 VisualRef.pdf 投喂给 AI。
   • 发送 master_prompt.md 中的指令。
   • 获取 AI 吐出的 HTML 代码并保存为 index.html（与 media_source 同级）。

3. 缝合 (Render) 用 Word 直接打开 index.html，选择 另存为 -> Word 文档 (.docx)，完成高精度图文混排的降维重建。

📂 项目结构

DocuRebuild/
├── deconstruct.py      # 提取脚本
│── master_prompt.md    # AI 重建指令
└── pipeline_output/    # 拆解产物 (骨架、图片、参考PDF)