需结构化预处理PDF并分段调用Claude API：先用PyMuPDF提取文本、按标题分块、标准化格式；再以工程师角色和明确分析维度构建提示词；通过API循环调用解析，交叉验证参数一致性，最终生成带PDF锚点的验证报告。
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如果您希望利用Claude对一份长篇PDF文档（例如“龙虾机器人”技术文档）进行深度分析，但受限于其单次输入长度限制或格式兼容性问题，则需通过结构化预处理与分段策略实现有效解析。以下是完成该任务的具体操作路径：
一、提取PDF文本并分块处理
Claude模型无法直接读取PDF二进制文件，必须先将内容转为纯文本，并按语义逻辑切分为符合上下文窗口长度的片段。此步骤确保关键信息不被截断，同时保留技术描述的完整性。
1、使用Python库PyMuPDF（fitz）打开PDF文件，逐页提取原始文本，跳过页眉页脚及图表说明文字。
2、识别章节标题（如“3.2 机械结构设计”“4.1 控制算法流程”），以标题为锚点进行分段，每段控制在1200–1800字符以内。
3、对每段文本去除多余空行、合并折行、标准化单位符号（如将“mm”统一为“毫米”，“PID”补全为“比例-积分-微分”）。
二、构建结构化提示词模板
向Claude提交文本时，需嵌入明确指令与角色设定，引导其聚焦技术细节、识别矛盾点、提炼参数关系，而非泛泛摘要。模板应包含任务目标、输出格式约束与领域关键词。
1、在提示词开头声明角色：“你是一名专注机器人硬件架构的工程师，正在审阅‘龙虾机器人’PDF技术文档。”
2、指定分析维度：“请逐段识别以下四类信息：①核心传感器型号及精度指标；②关节驱动电机的额定扭矩与供电电压；③运动学建模中使用的坐标系定义；④未明确标注但隐含在公式中的假设条件。”
3、强制输出格式：“仅返回Markdown表格，列名为‘原文位置’‘信息类型’‘提取内容’‘存疑点’；若某段无对应信息，该行留空。”
三、使用Claude API分段调用并拼接结果
通过程序化调用Claude API可规避网页端手动粘贴的字符上限与会话中断风险，同时支持自动记录每段响应时间、token用量及错误状态，便于回溯校验。
1、安装anthropic Python SDK，配置API密钥与model参数（推荐claude-3-haiku-20240307或claude-3-sonnet-20240229）。
2、编写循环脚本，依次将预处理后的文本块传入messages列表，设置system提示词为第二步构建的模板，temperature设为0.1以保障技术表述稳定性。
3、对每次API返回的JSON响应解析content字段，提取表格内容，按原始PDF页码顺序写入CSV文件，字段间用制表符分隔。
四、交叉验证关键参数一致性
长文档中同一技术参数可能在原理图注释、BOM表、控制代码注释中多次出现，但数值或单位不一致。需借助外部工具比对Claude提取结果与原始PDF视觉层数据，定位歧义源头。
1、用pdfplumber加载PDF，定位所有含数字与单位的文本框（正则表达式匹配“\d+\.?\d*\s*(mm|V|N·m|Hz|kg)”）。
2、提取Claude输出表格中“关节驱动电机”相关行，筛选出“供电电压”列所有值，生成唯一集合{12V, 24 V, 24.0V}。
3、在pdfplumber提取的坐标位置中，检索该集合内每个值出现的页面与附近上下文词（如“主控板输入”“舵机驱动模块”），标记页码27与页码41中“24 V”后紧邻的括号备注分别为“（峰值）”和“（标称）”，需人工确认是否指代同一工况。
五、生成带引用锚点的分析报告
最终交付物需让读者能快速回溯至PDF原始位置验证结论，因此每项分析结果必须绑定可定位的物理坐标（页码+行号）或语义锚点（如“图5-3右侧标注”），避免脱离源文档的孤立陈述。
1、将第四步验证后的表格数据导入Pandas，新增列“PDF锚点”，填充规则为：若原文位置含“图X-Y”，则写入“Figure X-Y”；若含“第Z节”，则写入“Section Z”。
2、用WeasyPrint将DataFrame渲染为PDF，每页顶部添加页眉“龙虾机器人技术文档分析｜Claude辅助审阅｜生成时间：2024-06-12”，表格行高设为固定值18pt以便阅读。
3、在报告末尾插入附录页，列出所有被Claude标记为“存疑点”的条目，每条附录行首标注原始PDF页码与行距偏移（例：p.33, line+5），并附截图裁剪框坐标（x=124,y=672,width=320,height=48）。
