客户甩来 100 页 PDF?用 AI 做文档整理,怎样开始接单

设想一个需求：对方发来 100 页旧产品手册，希望你整理成能搜索、能修改的资料，方便同事查型号和参数。

你会接吗？

有些 PDF 可以直接复制文字，有些整页都是扫描图。复制完还可能发现，双栏内容串到一起，表格拆成几段，型号里的数字也认错了。

这些问题很琐碎，却决定了一份资料能不能拿来用。今天分享的 MinerU，就适合放进这类文档整理流程里研究。

截至 2026 年 10 月 30 日，MinerU 在 GitHub 上获得 82,791 次标星（Star），约 8.3 万。标星类似收藏和关注，反映项目受到关注的程度，不等于实际使用人数或接单收益。

根据项目当前的官方说明，它支持 PDF 和图片等文档输入，可以做 OCR 与版面解析，并提供 Markdown、HTML 等输出；部分入口也支持 DOCX。具体导出格式要看使用的入口。

你可以先让它完成内容转换，再继续校对和整理。下面这份接单思路围绕“旧产品手册整理”展开，100 页只是一个假设需求，并非成交记录。

客户最后拿到的东西，要先说清楚

一份旧手册，可能同时有产品介绍和参数表。业务同事平时要用它查资料，最烦的是找不到型号，或者找到了却没法复制。

可以先和对方约定三份成果。

一份可编辑正文。 按章节整理标题，保留需要的图片说明，把页眉页脚等重复内容处理好。成品是否需要 Word，以及排版要保留到什么程度，提前确认。

一张型号参数核对表。 客户先确定要哪些字段，再把相关内容整理成表格。这一步可能需要额外处理或手工录入，不能把 PDF 解析成功直接当成 Excel 已经整理完成。

一份疑问清单。 模糊字、缺页和无法确认的参数，都标出来源页码，请对方核实。看不清的数字留待确认，别替原件补答案。

交付物说清楚之后，对方才容易判断这份服务值不值得买，你也能估计自己要花多少时间。

先做 3 页样稿，再谈 100 页

拿到文件后，先选一页普通正文、一页扫描件，再选一页表格复杂的内容。样稿尽量覆盖这份文件的主要难点。

把这 3 页跑通，然后记录人工改了什么。

正文有没有漏段？表格有没有错行？“0”和“O”是否混淆？图片说明还能不能找到对应图片？

把原页和整理后的结果一起给客户看，并标注人工修正的位置。让对方确认是否接受这种排版，以及哪些字段必须逐项核对。

这份样稿也能帮你算时间。如果 3 页里最费工的是重建表格，整批报价就得把这部分工作算进去。直接拿总页数乘一个单价，很容易漏掉后面的返工。

报价里，校对范围要写明白

同样是 100 页，清晰的文字版和歪斜的扫描件，处理起来可能差很多。表格数量、原件清晰度，以及客户要求的排版程度，都会影响工作量。

先看样稿，再约定转换整理和人工核对的范围。交付日期与修改次数，也一并写清楚。

例如，客户要求“型号和参数逐项对照原件，正文只做格式整理”，就应该在报价里原样写明。拿这种成品去验收，双方有共同标准。

运行工具也有成本。本地需要配置环境，处理速度受设备和解析方式影响；如果用在线服务，要把服务费用和文件上传要求一起考虑。

项目许可包含附加条款。如果进一步做成在线服务，要注意显著标注使用 MinerU 等要求；所用模型也要单独核对许可，具体以当前官方条款为准。

做完一次小单，记下实际工时和修改原因。后续要不要继续做、该接哪类文件，可以拿这份记录来判断。

这些地方容易返工，要留给人检查

AI 输出了完整文档，也要回看原件。产品手册里的小数点、单位和适用型号，错一个就可能让资料失去使用价值。

表格尤其要看合并单元格和跨页内容。标题接错了，下面一整列数字都可能被理解成另一项参数。

关键字段最好能追溯到原文件页码，疑点集中列出来。交付前再按约定抽查或逐项核对，并说明哪些内容已经查过、哪些还需要客户确认。

客户的内部文件，也要先确认处理方式。是否允许上传在线服务、交付后文件怎样保留，都按双方约定执行。

第一份作品，可以从自己的资料开始

如果你想试这类服务，可以先找 3 页自己有权使用的 PDF，做一份“原文件—转换结果—人工整理后”的对照样稿。

把修正过的错字圈出来，给表格加好字段说明，保留来源页码。潜在客户看到样稿，就更容易理解你具体会做哪些工作。

MinerU 提供了文档转换的工具起点。能否接到单，还要验证实际需求，以及你能否按约定把资料整理好。

本文没有接单收益实测数据。建议先把一份小样做完整，再决定是否投入更多时间。

项目入口：https://github.com/opendatalab/MinerU

这里是「不在主线程的技术生活」，持续分享 AI 开源工具，以及把工具用到实际工作里的方法。

资料来源：项目官方 README 与输出格式文档，核对日期为 2026 年 10 月 30 日。Star 数会变化；文中的服务流程为原创设计的示例。配图由 AI 生成，为概念图。

项目说明：https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/README_zh-CN.md

输出格式：https://opendatalab.github.io/MinerU/reference/output_files/

项目许可：https://github.com/opendatalab/MinerU/blob/master/LICENSE.md