Un dossier de PDF scannés ne sert à rien tant que quelqu'un ne l'a pas saisi dans un tableur. Celui-ci passe tout le lot à l'OCR et à l'extraction structurée pour produire un seul CSV.
Un dossier de PDF scannés ne sert à rien tant que quelqu'un ne l'a pas saisi dans un tableur. Celui-ci passe tout le lot à l'OCR et à l'extraction structurée pour produire un seul CSV.
Il lit chaque fichier, le mappe sur votre gabarit de colonnes, valide les formats et empile les résultats dans un seul CSV propre. Les fichiers en échec sont listés à part, pour que rien ne se perde.
Comment il s'exécute
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Applique votre gabarit de champs pour que chaque document se mappe sur le même jeu de colonnes.
pending
Valide les types et les formats, comme les dates et les montants, avant d'accepter une ligne.
pending
Ajoute les lignes structurées dans un seul CSV et liste les fichiers dont l'extraction a échoué.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Extract the template fields from each document into a consistent CSV row; output null where a field is absent.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.