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Convertit les documents Office et PDF (y compris numérisés) en Markdown formaté structurellement via un pipeline OCR à routage privilégiant le CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Pipeline pour manuels numérisés : OCR environ 5 fois plus rapide qu'ONNXRuntime (Python 3.10+ avec pymupdf, rapidocr, openvino et numpy requis), puis rapport de structure et plan de lecture par chapitre avant l'ouverture du PDF.

Enregistre un outil ocr pour les modèles texte uniquement : exécute le script hors ligne inclus dans le dépôt sur une image ou un PDF et renvoie le texte reconnu. Essaie d’abord l’OCR natif Windows, puis RapidOCR et Tesseract. Traitement local, sans réseau ni clé API. Nécessite Python 3.11 dans PATH et pip install winocr pillow (winocr est privilégié, les autres sont des solutions de repli). Résultats par ligne pour les images et par page pour les PDF.

Enregistre deux outils pour DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforme PDF scannés et images en texte par page, tableaux financiers avec contrôle d’équilibre et extraits de clauses de contrat via RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR cloud. `doc_preprocess` transforme un dossier de fichiers bruts en base Obsidian grâce à un pipeline en sept étapes, routing du backend et saut incrémental par sha256. Les nombres qui échouent au rapprochement sont signalés, jamais inventés. Le moteur local requiert Python avec rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 et Pillow (`pip install -r requirements.txt`) ; GLM requiert ZHIPU_API_KEY.

Plugin OCR hors ligne pour DeepSeek Harness : reconnaissance du texte des images avec PaddleOCR-json en premier choix et RapidOCR-json en secours. Aucun modèle de vision requis ; tout s’exécute localement, hors ligne.

Lecture d’images à deux niveaux pour les modèles textuels : d’abord l’OCR local rapide et hors ligne avec RapidOCR, puis un modèle de vision de secours via modlens.