longcat ai 通过“文字识别→区域定位→语义擦除→背景重建”流程实现文档敏感信息精准遮盖，需先将文档转为高质量图片，再用 longcat-image-editn 模型处理，支持中文自然语言指令、本地部署及安全代理预审。

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LongCat AI 本身不直接处理文档（如 PDF、Word），而是专注图像编辑。要实现对文档中敏感数据的遮盖，需先将文档转为图片，再用 LongCat-Image-Editn 模型执行精准擦除。整个流程强调“文字识别→区域定位→语义擦除→背景重建”，不是简单打码。

把文档转成高质量图片

这是前提。扫描件或截图质量直接影响识别效果：

• 优先用高分辨率扫描（300 DPI以上），避免模糊、倾斜、反光；
• PDF 转图建议用 pdf2image 或 Adobe Acrobat 导出为 PNG，禁用压缩；
• 手写体或印章重叠区域，可先做二值化预处理（如 OpenCV 的自适应阈值），提升文字可读性。

用自然语言指令精准擦除

LongCat-Image-Editn 支持中文指令，关键在于描述要具体、位置要明确：

openclaw-gitcode-pr-monitor

监控一个或多个 GitCode 仓库的 PR，通过 OpenClaw Gateway 自动执行 AI 审查，发布 PR 评论，并发送钉钉和企业微信通知。

下载

• ✅ 推荐写法：“擦除身份证号区域并智能填充背景”“隐去右下角银行账号，保留周围表格线条”；
• ❌ 避免模糊表达：“把敏感信息去掉”“打个马赛克”——模型无法自主判断什么是“敏感”；
• 若需批量处理，可封装为 API 调用，指令字段传入结构化提示，例如：{"instruction": "删除图片中所有18位身份证号码", "preserve_layout": true}。

部署本地服务保障数据不出域

文档常含高度敏感内容，绝不能上传公网。必须本地部署：

• 从 CSDN 星图镜像广场拉取 “LongCat-Image-Editn(内置模型版)V2”，一键部署到内网服务器；
• 确认服务监听地址仅限内网访问（如 192.168.x.x:7860），关闭公网端口；
• 若集成进 OA 或文档系统，API 请求走内部网络，不经过互联网出口。

搭配前置安全层自动拦截

靠人工写指令仍存在漏配风险。建议叠加 OpenClaw 类安全代理做自动化预审：

• 在文档转图前，用正则规则扫描文本层（如 PDF 提取文字），命中 \b\d{17}[\dXx]\b 就触发 LongCat 自动擦除任务；
• 配置脱敏模块，把识别出的身份证号、手机号等替换为占位符，再送入图像编辑流程；
• 所有操作留审计日志，记录原始文件名、擦除字段位置、处理时间，满足等保合规要求。