验证中这是一个需求验证页，不是已经完成的产品。

面向 AI 的 PDF 解析器

把混乱 PDF 文本转成带页码引用和风险提示的干净 Markdown，再交给 AI 总结、问答或进入 RAG 流程。

问题/痛点

很多团队会把 PDF 丢给 AI 做总结、问答或 RAG，但 PDF 提取出来的文本经常混着页眉、页脚、页码、脚注、断开的表格、错误换行和乱码。真正的问题不是“能不能提取文字”，而是提取后的内容看起来像文本，实际已经污染了 AI 的输入，导致回答漏信息、引用错页、表格理解错、总结质量不稳定。

做一个 PDF 文本清洗和结构化页面，让用户看到原始提取文本、清洗后的 Markdown，以及哪些地方可能有表格断行、页眉页脚残留、缺少页码引用或需要人工复核。

做什么: 做一个网页 Demo，先放 2-3 个典型 PDF 样例，也可以加一个文本框让用户粘贴从 PDF 提取出来的混乱文本。第一版不必做完整上传系统。
输入什么: 用户选择一个样例 PDF，或粘贴一段带有页眉页脚、断行表格、页码、脚注和乱码的 PDF 提取文本。
怎么处理: 网页运行 Markdown 转换和清洗逻辑，去掉疑似重复页眉页脚，按标题和段落重新分块，并识别可能断开的表格、缺页码引用或不确定的段落。
输出什么: 页面展示三栏：左侧是原始提取文本，中间是清洗后的 Markdown，右侧是风险提示，例如“疑似页眉页脚”“表格可能断行”“缺少页码引用”“这一段需要人工复核”。
怎样算有用: 如果用户看完前后对比后，觉得清洗后的 Markdown 明显更适合交给 AI 处理，并愿意提交自己的 PDF 样例，就说明这个方向有验证价值。

如果信号成立，它可以长成面向 RAG 和 AI 文档处理流程的文档预处理 API / SDK。早期是 PDF 清洗前后对比 Demo，后续支持上传文件、批量解析、页码引用、表格保真、解析风险提示、Markdown / JSON 输出，并针对财报、合同、手册、论文等场景做垂直优化。

最可能付钱的是做 RAG 的开发团队、企业知识库团队、咨询或分析团队，以及需要处理大量 PDF 的中小企业。

这是一个需求验证页，不是已经完成的产品。

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