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Converte documentos Office e PDFs (incluindo os digitalizados) em Markdown estruturalmente formatado por meio de um pipeline OCR com roteamento priorizando CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Pipeline para livros didáticos digitalizados: OCR a cerca de 5 vezes a velocidade do ONNXRuntime (requer Python 3.10+ com pymupdf, rapidocr, openvino e numpy), seguido por relatório de estrutura e plano de leitura por capítulo antes de abrir o PDF.

Registra uma ferramenta ocr para modelos somente de texto: executa o script offline incluído no repositório em uma imagem ou PDF e retorna o texto reconhecido. Primeiro OCR nativo do Windows, depois RapidOCR e Tesseract. Processamento local, sem rede ou chave de API. Requer Python 3.11 no PATH e pip install winocr pillow (winocr é preferido; os outros são alternativas). Resultados por linha para imagens e por página para PDFs.

Registra duas ferramentas no DeepSeek Harness. `doc_ocr` transforma PDFs digitalizados e imagens em texto por página, tabelas financeiras com conferência do balanço e ocorrências de cláusulas contratuais usando RapidOCR local ou Zhipu GLM-OCR na nuvem. `doc_preprocess` converte uma pasta de arquivos brutos em base Obsidian por um pipeline de sete etapas, roteamento de backend e salto incremental por sha256. Números que não conferem são relatados, não inventados. O mecanismo local requer Python com rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 e Pillow (`pip install -r requirements.txt`); o GLM requer ZHIPU_API_KEY.

Plugin OCR offline para DeepSeek Harness: reconhece texto em imagens usando PaddleOCR-json como principal e RapidOCR-json como alternativa. Não exige modelo de visão e funciona totalmente local e offline.

Leitura de imagens em duas etapas para modelos somente de texto: primeiro OCR local rápido e offline com RapidOCR; depois, como alternativa, um modelo de visão via modlens.