几十篇 PDF 逐篇手抄，慢的不是打字，是每篇的格式都不一样，抄完也没法横向比。可行的顺序是：先用一段通用脚本把每篇的处理结果写成结构相同的笔记文件，再把提炼和归类交给 Nature Skills。脚本只负责搬运和落盘，判断字段怎么定、抽检怎么查，仍然要人来定。

先定字段再写脚本，比先跑批量再回头改格式省事。适用场景：几十篇 PDF、需要横向对比或检索。操作动作：定好五字段骨架和目录约定，单篇跑通后再遍历落盘，失败项单独记清单，随机抽三篇核对结论、数字、出处。边界：脚本只做结构搬运，抽取质量取决于 PDF 本身能否解析；内容有没有错位，必须人工抽检才知道。

先定下笔记文件的统一字段

字段最好在看第一批论文之前就写死，哪怕只是草稿。建议先用 YAML 头部放机器可读的短字段，正文用 Markdown 放长文本，这样后面按年份、方法检索时不用重新解析段落。

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title:        # 论文标题
year:         # 年份
problem:      # 要解决的问题
method:       # 用到的方法
data:         # 数据来源与规模
conclusion:   # 主要结论
source:       # 出处：作者 / 期刊 / DOI / 本地文件名
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## 问题

## 方法

## 数据

## 结论

## 出处

字段名可以按自己的需要调整，比如把 conclusion 拆成「作者结论」和「我的判断」两个字段，把 data 拆成「数据集」「样本量」。要调整就现在调，等几百个笔记文件生成之后再改字段名，等于重跑一遍。每个字段建议写清一句话的填写口径，避免同一字段在不同论文里一会儿写数据集、一会儿写采集方式。

按目录约定放原始 PDF 与输出笔记

批量处理最容易出的问题是同名覆盖和输出串目录。用两个平行目录把输入和输出分开，输出文件名直接沿用 PDF 的主文件名，加不加日期前缀按自己习惯定，但全批要一致。

papers/
  pdf/             # 输入的原始 PDF，只读不动
    2019_attention.pdf
    2021_diffusion.pdf
  notes/           # 输出的笔记，脚本生成
    2019_attention.md
    2021_diffusion.md
  failed.tsv       # 处理失败清单
  retry.txt        # 需要重跑的文件名

跑之前先数一下待处理文件，确认数量对得上：

find papers/pdf -maxdepth 1 -type f -name '*.pdf' | sort
find papers/pdf -maxdepth 1 -type f -name '*.pdf' | wc -l

命名规则里尽量只用字母、数字、下划线和连字符。文件名里出现空格、括号、中文书名号时，很多命令和脚本需要额外转义，批量跑起来容易在这里断掉。如果原始 PDF 名字本身很乱，建议先复制一份并重命名，不要直接改动下载目录里的原件。

写一段最小脚本做逐篇处理与结果落盘

不要一上来就遍历整个目录。先挑一篇结构正常的 PDF 跑通，确认输出字段齐全、编码正常，再把同一段逻辑套到全批。下面是一个通用骨架，process_pdf 里的内容需要自行替换：如果你的 Nature Skills 环境提供了命令行或脚本入口，就在这个函数里调用它，具体用法以本地实际文件为准，这里不假定任何官方接口和参数名。

import pathlib

IN_DIR = pathlib.Path('papers/pdf')
OUT_DIR = pathlib.Path('papers/notes')
FAIL_LOG = pathlib.Path('papers/failed.tsv')

# 需自行替换：调用自己的抽取与整理流程，返回上面约定的字段字典
def process_pdf(pdf_path):
    fields = {
        'problem': '',
        'method': '',
        'data': '',
        'conclusion': '',
        'source': pdf_path.name,
    }
    return fields

def write_note(pdf_path, fields):
    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out = OUT_DIR / (pdf_path.stem + '.md')
    lines = ['---']
    for k, v in fields.items():
        lines.append(k + ': ' + str(v).replace('\n', ' '))
    lines.append('---')
    lines.append('')
    for k in ('problem', 'method', 'data', 'conclusion', 'source'):
        lines.append('## ' + k)
        lines.append(str(fields.get(k, '')))
        lines.append('')
    out.write_text('\n'.join(lines), encoding='utf-8')
    return out

def main():
    files = sorted(IN_DIR.glob('*.pdf'))
    for pdf in files:
        try:
            write_note(pdf, process_pdf(pdf))
            print('OK   ' + pdf.name)
        except Exception as e:
            with FAIL_LOG.open('a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(pdf.name + '\t' + type(e).__name__ + '\t' + str(e) + '\n')
            print('FAIL ' + pdf.name)

if __name__ == '__main__':
    main()

每篇单独包一层 try，是为了让一篇坏文件不至于中断整批。落盘统一用 UTF-8，字段值里的换行先压成空格，否则 YAML 头部会被撑坏，后面按字段检索时读取会出错。

处理失败的文件单独记入一份清单

扫描版、加密、页面结构异常的 PDF 都会失败，这类不要静默跳过，否则你很难知道笔记是不是少了几篇。失败清单用制表符分隔最省事，字段建议包含下面几列：

• 文件名：与 pdf 目录中的名字完全一致，便于重跑
• 失败阶段：解析 / 抽取 / 写文件，用于判断是个别文件还是脚本问题
• 错误类型与信息：异常类名加简短描述
• 是否已重跑：留空、yes、已手动处理

重跑时不要去改主脚本的文件遍历逻辑，单独把失败项挑出来再喂一遍：

cut -f1 papers/failed.tsv | sort -u > papers/retry.txt
wc -l papers/retry.txt
# 再把 retry.txt 里的文件名逐个传回 process_pdf 与 write_note
# 重跑成功的条目，记得在 failed.tsv 里标注或整体清空重建

两类文件要分开看：一类是脚本或字段改动后就能重跑成功的，另一类是 PDF 本身没法自动抽取、只能手动补的。后者数量不多时，人工补反而更快，不要在解析上反复折腾。

随机抽三篇核对笔记与原文是否一致

结构统一不代表内容没错位。批量跑完后，从笔记目录里随机抽三篇，不要让脚本按顺序取前三篇，逐项对照原文，并把结果记成一张表，方便以后回看哪一批抽检过。

判断错位的标准就三条，任何一条不符都按错位处理：结论方面，笔记里的结论句要能在原文摘要或结论文段找到对应表述，不能是整理过程里自行延伸出来的判断；数字方面，样本量、指标值、年份、数据集名称逐项回到原文核对，对不上就是错位；出处方面，作者、期刊或会议名、年份、DOI 或页码要与 PDF 首页信息一致。

抽检发现问题时，先看是三篇里普遍错位还是个别错位。普遍错位通常说明字段口径没写清，或者处理函数把摘要和结论混在了一起，需要回去改 process_pdf 再小批量重跑；个别错位直接手动改笔记即可，不必为几篇文件重跑全批。