longcat ai 不直接提供文档自动归档功能，而是作为视觉理解引擎识别图像中的文档类型、日期、金额等结构化信息，需配合脚本实现文件移动、重命名与分类存储。
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LongCat AI 本身不直接提供“文档自动归档”功能，它是一个图像编辑与理解模型（如 LongCat-Image-Edit V2），核心能力在于分析图像内容、生成描述、支持编辑操作。但你可以把它作为“视觉理解引擎”，接入自建流程，实现文档类文件（尤其是扫描件、截图、带图PDF）的自动归档与分类。
1. 明确 LongCat 的角色：它是“看图的眼睛”，不是“存文件的手”
LongCat 擅长从图片中提取文字、识别场景、判断文档类型（如“发票”“身份证”“会议纪要”）、定位关键区域。但它不会自动创建文件夹、重命名、移动文件——这些动作需由你用脚本或工具衔接完成。
- 它输出的是结构化信息，比如：
{“type”: “invoice”, “date”: “2024-05-12”, “amount”: “¥8,650.00”, “vendor”: “XX科技有限公司”} - 你需要用这段结果，驱动后续动作：新建
./archive/invoices/目录，把原图/OCR文本存为20240512_XX科技_8650.png，并写入数据库或标签系统。
2. 关键配置三步走：调用 → 解析 → 落地
以本地部署的 LongCat-Image-Edit V2 为例，配合 Python 脚本即可串联：
-
调用 API：发送图像（JPG/PNG）到 LongCat 的推理服务端点（如
POST /v1/analyze），带上参数{"mode": "document"}启用文档模式识别。 -
解析响应：提取返回 JSON 中的
type字段作为一级分类依据；若含date，可格式化为文件夹名（如invoices/2024/05）；vendor或title可用于文件重命名。 -
落地执行：用 Python
os和shutil移动文件；或写入 MySQL（如 LongCat + MySQL 方案中所述），再通过数据库触发归档逻辑（例如监听新记录，自动同步到 NAS 指定路径）。
3. 分类策略建议：别只靠一个字段
单靠 LongCat 判定的 type 容易误判（比如把“报销单”错识为“合同”）。推荐组合策略提升鲁棒性：
- 优先用 LongCat 输出的语义标签（如
["invoice", "tax", "receipt"]）匹配你预设的类目表； - 补充文件来源路径（如来自微信下载的归入
wechat/，邮件附件归入email/）； - 对 PDF 或多页文档，先用 PyMuPDF 提取第一页图像送 LongCat，再结合 OCR 文本关键词二次校验（如含“增值税专用发票”字样才确认为 invoice）。
4. 真实可用的轻量方案示例
不需要改 LongCat 代码，也不用上云。一个典型工作流如下：
- 监控指定文件夹（如
~/Downloads/scanned/）新增图片； - 脚本自动调用 LongCat API 获取分类结果；
- 根据结果生成目标路径（如
archive/{type}/{year}/{month}/）； - 移动文件 + 写入 SQLite 记录（含原始路径、分类、时间戳），方便后续按任意字段检索。
整个过程可在一台普通笔记本上运行，延迟低于 3 秒，且所有数据保留在本地。
