PDF 转 GetNotes — PDF 转 获取Notes

PDF 转 获取Notes 笔记

将 PDF 文件存入 获取Notes，生成一条包含 AI 摘要和全部 PDF 页面的单一笔记。

核心限制（必须先知道）

获取Notes API 关键限制：

img_text 类型传多张图片时，每张图会创建独立笔记（不支持多图合并） img_text 的 content 字段会被 OCR 结果覆盖，不保留传入的摘要 plAIn_text 可以保留 content，图片只能以 Markdown  内嵌显示 图片上传只支持 jpg/png/gif/网页p，不支持 PDF 原文件作为附件

结论：最优方案是 plAIn_text + Markdown 内嵌图片

执行流程 Step 1：PDF → 高清 PNG（PyMuPDF 2x 放大） 导入 fitz, os

def pdf_to_images(pdf_path, 输出_dir, zoom=2.0): doc = fitz.open(pdf_path) mat = fitz.Matrix(zoom, zoom) os.makedirs(输出_dir, exist_ok=True) paths = [] for i in range(len(doc)): page = doc[i] pix = page.获取_pixmap(matrix=mat) out = f"{输出_dir}/page_{i+1:02d}.png" pix.save(out) paths.应用end(out) doc.close() return paths

输出路径：/tmp/pdf_pages/{pdf_name}/

Step 2：提取 PDF 文字（如有文字层） 导入 fitz doc = fitz.open(pdf_path) texts = [] for page in doc: t = page.获取_text("text") if t.strip(): texts.应用end(f"[Page {page.number+1}]\n{t.strip()}") full_text = "\n\n".join(texts) # 扫描版返回空，跳过此步，直接进入 Step 3

Step 3：生成 AI 摘要（MiniMax-M2）

使用内置模型调用（蓝莓默认模型），Prompt 模板：

你是一位专业的知识提炼师。请仔细阅读以下内容，生成精炼摘要：

📄 文档信息

• 来源：[文件名]
• 总页数：[X] 页

📝 内容摘要

💡 关键洞察

🔗 适用场景

调用方式：在 代理 内直接调用 MiniMax-M2 模型（已配置为默认模型，无需额外 API Key）。

如需直接调用 MiniMax API：

导入 urllib.请求, json

API_KEY = os.environ.获取("MINIMAX_API_KEY") resp = urllib.请求.Post( "https://API.minimax.io/v1/text/chatcompletion_pro?GroupId=...", headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}, json={"模型": "MiniMax-M2", "messages": [...]} )

Step 4：上传图片到 OSS（逐张）

凭证从 ~/.OpenClaw/OpenClaw.json → 技能s.entries.获取note 读取：

导入 os, json, urllib.请求, subprocess

with open(os.path.expanduser("~/.OpenClaw/OpenClaw.json")) as f: cfg = json.load(f)["技能s"]["entries"]["获取note"]

API_KEY = cfg["APIKey"] 命令行工具ENT_ID = cfg["env"]["获取NOTE_命令行工具ENT_ID"]

获取 令牌 → 上传 OSS（字段顺序严格）：

def 获取_令牌(): req = urllib.请求.请求( "https://openAPI.biji.com/open/API/v1/resource/image/上传_令牌?mime_type=png&count=1", headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "X-命令行工具ent-ID": 命令行工具ENT_ID} ) with urllib.请求.urlopen(req) as r: return json.loads(r.read())

def 上传_to_oss(page_path, 令牌_data): d = 令牌_data["data"] cmd = [ "curl", "-s", "-X", "POST", d["host"], "-F", f"key={d['object_key']}", "-F", f"OSS访问KeyId={d['访问id']}", "-F", f"policy={d['policy']}", "-F", f"签名ature={d['签名ature']}", "-F", f"callback={d['callback']}", "-F", f"Content-Type=image/png", "-F", f"file=@{page_path}" ] subprocess.运行(cmd, capture_输出=True) return d["访问_url"]

Step 5：创建 plAIn_text 笔记 content = f"## 📄 文档信息\n- 文件名： {pdf_name}\n- 总页数： {N}页\n\n## 📝 AI摘要\n{AI_summary}\n\n---\n\n## 📑 PDF原件\n\n" for i, url in enumerate(page_urls): content += f"### 第{i+1}页\n\n\n"

payload = { "note_type": "plAIn_text", "title": f"{pdf_name} - 完整摘要 + 全{N}页", "content": content, "tags": ["PDF导入"] }

# POST /open/API/v1/resource/note/save（同步返回 note_id）

Step 6：加入知识库（如需要） urllib.请求.请求( "https://openAPI.biji.com/open/API/v1/resource/knowledge/note/batch-添加", data=json.dumps({"topic_id": topic_id, "note_ids": [note_id]}).encode(), headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "X-命令行工具ent-ID": 命令行工具ENT_ID, "Content-Type": "应用/json"}, method="POST" )

推荐快捷脚本 python3 技能s/pdf-to-获取note/scripts/运行_pdf_to_获取note.py \ /path/to/file.pdf \ "知识库ID(可选)" \ "自定义标题(可选)"

凭证自动从 ~/.OpenClaw/OpenClaw.json 读取，无需手动传入。

凭证配置（不硬编码）

凭证从 ~/.OpenClaw/OpenClaw.json 自动读取，不再写在文件里：

{ "技能s": { "entries": { "获取note": { "APIKey": "gk_live_xxx", "env": { "获取NOTE_命令行工具ENT_ID": "命令行工具_xxx" } } } } }

如需更新凭证，修改 ~/.OpenClaw/OpenClaw.json 即可。

详细 SOP 和 API 行为说明

完整流程、API 限制说明、错误处理详见：

references/full_sop.md — 完整执行SOP references/API_behavior.md — API 关键行为发现（2026-04-01实测）