針對電子書（PDF）格式的文本，在進入數位人文（DH）研究前，必須先釐清它是「文字型 PDF（Born-digital/Searchable）」還是「影像型 PDF（Scanned/Image-only）」。這兩種 PDF 在導入 AI 協作時的前置處理完全不同。
以下為你整理如何針對 PDF 進行數位化前處理，並串接 GPT-6 Astra 與 Manus 的實戰策略：
📂 電子書 PDF 的兩大類型與 AI 處理策略
[你的 PDF 電子書]
├── A. 文字型 PDF (可直接選取文字) ──> 經由 Sol 斷行清洗 ──> 直接進行研究
└── B. 影像型 PDF (古籍/掃描老書) ──> 經由 Astra 啟動視覺 OCR ──> 結構化後研究
類型 A：文字型 PDF（Born-digital）
- 特徵：這類 PDF（例如從 Amazon、讀墨購買的現代電子書轉存，或學術資料庫下載的近代論文）可以直接在裡面選取、複製文字。
- AI 處理功力：這在數位人文中最容易處理。你不需要傳統的 OCR（光學字元辨識），但需要「文字清洗」。
- 痛點：這類 PDF 複製出來時，常帶有頁首頁尾、自動斷行、或奇怪的亂碼符號。
- Sol 解決方案：直接把整本文字型 PDF 餵給 GPT-5.6 Sol（利用其超長窗口與高性價比）。
- 指令範例：「請讀入這本 PDF 的文字內容，將因分頁產生的連字號（如 trans-lation 改回 translation）、刪除頁碼與每頁的書名 header，並將文本整理成一整段連續且乾淨的 Markdown 格式文字檔。」
類型 B：影像型 PDF（Scanned PDF / 古籍老書）
- 特徵：這類 PDF（例如 CBETA 早期的大正藏掃描檔、歷史檔案館的古籍、民國時期的舊報紙電子書）本質上是「包成 PDF 格式的一堆老照片」，無法選取文字，傳統電腦無法直接讀取。
- AI 處理功力：這正是 GPT-6 Astra 展現其頂級「多模態視覺與電腦操作能力」的戰場。
- Astra 解決方案：Astra 不需要你先用傳統笨拙的 OCR 軟體（如 ABBYY）處理。你可以讓 Astra 直接在你的電腦上打開這本掃描 PDF。
- 實戰操作：Astra 運用 Computer Use 視覺能力，一頁一頁「看」這些歷史影像。因為它懂古漢語、梵文音譯或歷史語境，它在辨識因污損、印刷不清而模糊的字（如古籍中的避諱字、異體字）時，準確度遠超傳統 OCR，還能一邊辨識、一邊自動將直排改為橫排，並補上現代標點符號。
🛠️ 運用 Manus 建立自動化「PDF 研究流水線」
如果你手邊有 100 本 PDF 電子書（影像型與文字型混雜），一本一本人工餵給 AI 太慢了。這時候就要派 Manus 上場當你的自動化大總管。
🤖 Manus 的自動化任務交辦：
「請在我電腦的History_Books資料夾中找出所有的 PDF 檔案。
- 如果是『文字型 PDF』，請自動提取文字，用 Python 腳本清洗掉頁碼，存成
.txt。- 如果是『影像型 PDF』，請呼叫視覺模型進行批次 OCR 文字化，並自動加上精準段落標籤。
- 最後，將所有轉好的文本依據『出版年份』建立一個結構化的 SQLite 資料庫，方便我後續進行數位人文分析。」
Manus 會在雲端沙盒中寫好 Python 腳本並自動跑完這整個繁瑣的流程，幫你完成最耗時的「數據前置處理（Data Preprocessing）」。
💡 評估你的 PDF 資料集
在開始前，我們可以先做一個簡單的測試。請問你手邊這批 PDF 電子書：
- 是現代排版、可以直接複製文字的書籍？
- 還是歷史古籍、影印掃描、字體模糊的影像檔？
如果你願意，可以提供一小段複製出來的文字（如果是文字型），或是描述一下掃描書的文字排版（如直排、有無註腳），我可以為你寫出專門用來清洗或辨識該格式的 AI 提示詞（Prompt）！
