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Convierte documentos Office y PDF (incluidos los escaneados) a Markdown con formato estructural mediante un pipeline OCR con enrutamiento con prioridad de CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Flujo para libros escaneados: OCR a aproximadamente 5 veces la velocidad de ONNXRuntime (requiere Python 3.10+ con pymupdf, rapidocr, openvino y numpy); después genera un informe de estructura y un plan de lectura por capítulo antes de abrir el PDF.

Registra una herramienta ocr para modelos solo de texto: ejecuta el script sin conexión incluido en el repositorio sobre una imagen o PDF y devuelve el texto reconocido. Prueba primero el OCR nativo de Windows, luego RapidOCR y Tesseract. Todo es local, sin red ni clave API. Requiere Python 3.11 en PATH y pip install winocr pillow (winocr es el motor preferido; los demás son alternativas). Resultados por línea para imágenes y por página para PDF.

Registra dos herramientas en DeepSeek Harness. `doc_ocr` convierte PDF escaneados e imágenes en texto por página, tablas financieras con comprobación de balance y hallazgos de cláusulas contractuales mediante RapidOCR local o Zhipu GLM-OCR en la nube. `doc_preprocess` transforma un directorio de archivos en bruto en una base Obsidian mediante un flujo de siete etapas, routing de backend y omisión incremental por sha256. Informa de los números que no cuadran; no los inventa. El motor local requiere Python con rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 y Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM requiere ZHIPU_API_KEY.

Plugin OCR sin conexión para DeepSeek Harness: reconocimiento de texto en imágenes con PaddleOCR-json como opción principal y RapidOCR-json como alternativa. No necesita un modelo de visión y funciona totalmente en local y sin conexión.

Lectura de imágenes en dos niveles para modelos solo de texto: primero OCR local rápido y sin conexión con RapidOCR; después, como alternativa, un modelo de visión mediante modlens.