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leo 08-06 裁決:「不要兩支,寫成一支檔案」。
## 為什麼
v0.18.7-8 的「單一 exe」其實是**一支包著另一支**:collector.exe 被 go:embed
進 Arcrun.exe,執行時攤到 ~/.arcrun-rag/bin/ 再跑。
那正是防毒軟體眼中的 dropper 特徵 —— 封測者實撞
`Trojan:Win32/Sabsik.FL.A!ml`,檔案當場被隔離、自動刪除。
⚠️ 誠實界定:`!ml` 結尾=**機器學習判定**,Sabsik 是最常見的通用誤判家族,
主因是「未簽章+下載次數少」,**不是**特別指向 dropper 行為。
所以本次改動**不保證**解除誤判——真正的解是上架 MS Store(微軟簽章)。
但「執行時把第二支 PE 寫到磁碟再執行」本來就該拿掉,這是對的方向且順手變小。
## 怎麼做
- `collector/` 39 個檔 `package main` → `package collector`,`main()` → 匯出的 `Run(args) int`
- 新增 `collector/cmd/collector/`(薄殼 CLI,讓單獨跑 collector 這條路仍可用)
- App 直接 import 該套件;`main()` 第一件事就判 `--collector`,是的話走 `collector.Run` 不碰 GUI
- `supervisor` 加 `ArgPrefix`,App 把 `BinPath` 指向 `os.Executable()` 自己
- 刪掉 `bundled_collector_{windows,other}.go`(embed + 攤檔那套)
- 三支打包腳本不再編/複製第二支;版本注入同時打到兩個 package
- build-win.sh 的機械閘改成**直接問它**:`--collector --version` 回得出版本才放行
(舊閘是比大小,只能證明「有 embed」,證明不了「分派是對的」)
## 驗(真機實跑)
· `.app/Contents/MacOS/` 只有 **一個** 執行檔(原本兩個)
· 跑起來兩個行程是**同一個 exe**:
…/MacOS/arcrun-app
…/MacOS/arcrun-app --collector direct --config …
· `~/.arcrun-rag/bin` **不存在**(沒有任何東西被攤出來)
· 端到端:丟檔進看守資料夾 → collector.log `"status":"ingested","http_status":200`
· `lsappinfo` 仍是 `type="UIElement"`、`Version="0.18.9"`
· collector 39 檔測試全過;app 測試過;go vet 全綠;mac + windows 交叉編譯皆過
· 單檔 26MB → 22MB(不再夾帶第二份完整程式)
193 lines
7.1 KiB
Go
193 lines
7.1 KiB
Go
// convert.go — 本地轉檔層(「收集端 Markitdown」,repo 定位 CLAUDE.md:13)
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// leo 2026-07-27 定的形狀:
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// 「本地任何檔案都透過一個機制把它轉成模型可讀,再把模型可讀內容發給它」
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// 「能不能讀 PDF 根本不是 Arcrun 的工作」
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// 所以這一層是**調度器(工頭)**:認副檔名 → 派給對應的抽取器(師傅)→ 統一吐出純文字。
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// 好處是 Arcrun 那條管線永遠只處理文字,不必為每種格式去改框架(繞開 host fn 的
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// 64KB/UTF-8 文字通道限制,見 rag-wave1/pdf-extraction-options.md 洞 B)。
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// 硬前提(daemon-beta/tasks.md:469,leo 定):**不裝 markitdown**——微軟那套是 Python
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// 套件,要用戶先有 Python 環境=違背「install 完即可用,不留抽象前置步驟」原則。
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// 所以每個抽取器都必須是**純 Go/無 CGo**(才能跨編 Windows,t72 已實測這條路可行)。
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// 加新格式=在 extractors 註冊一個 func,不動架構。
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package collector
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import (
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"fmt"
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"path/filepath"
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"strings"
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"unicode"
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"golang.org/x/text/unicode/norm"
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)
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// ErrNoText:檔案讀得到、格式也認得,但**抽不出任何文字**。
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//
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// 為什麼要有這個獨立錯誤:掃描件/翻拍的 PDF 就是這種——PDFium 不做 OCR,會回空字串。
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// 這時**絕不能靜默略過**(那正是 leo 撞到的病:丟檔進去沒反應、用戶以為進去了其實是空的)。
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// 呼叫端必須把它轉成使用者看得懂的訊息。
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var ErrNoText = fmt.Errorf("檔案裡沒有可抽取的文字")
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// ErrUnsupported:副檔名不在支援清單內。與 ErrNoText 分開,因為給用戶的說法不同
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//(「這種檔案我還不會讀」vs「這個檔看起來是掃描的圖」)。
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var ErrUnsupported = fmt.Errorf("尚未支援的檔案格式")
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// extractor 吃檔案位元組,吐純文字。
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type extractor func(data []byte) (string, error)
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// extractors=格式→師傅的對照表。加新格式只要在這裡註冊一行。
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//
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// .md/.markdown/.txt 不在此表:它們本來就是純文字,走 passthrough(見 ConvertToText)。
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// **統一中間格式=Markdown**(2026-07-27,leo 提 n8n 對照後定調)。
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// leo:「其實 n8n 把一切 extract 都轉成 json,因為**它內部跑 json**」——這個觀察是對的,
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// 而且點出「**統一中間格式**」本身就是價值。差別在下游是誰:
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// n8n 的下游是**程式**(節點之間要 `$json.欄位` 取值)→ JSON 可定址,正確。
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// 我們的下游是 **LLM**(讀完寫知識卡)→ Markdown 表格更好。
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// 實測(60 列 × 6 欄的維修紀錄表):JSON 6,872 字元 vs Markdown 3,341 字元,
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// **JSON 多花 2.1 倍 token**——因為每一列都要重複寫一次欄位名。
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// 且 Markdown 與卡片格式同語言,萃出來的卡自然帶得走表格。
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var extractors = map[string]extractor{
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".docx": extractDocx,
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".csv": extractCSV,
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".xlsx": extractXLSX,
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".pdf": extractPDF, // PDFium-via-wazero(+10.43MB;用戶不必裝任何東西,見 convert_pdf.go)
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}
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// preNormExtractors 裝「自己在 XML 文字片段上套完 NFKC」的抽取器。
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// ConvertToText 對這類抽取器只跑 normalizeFormatting(無 NFKC),
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// 確保它們後期組裝的結構標記(如全形「(備註)」)不被二次正規化。
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var preNormExtractors = map[string]extractor{
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".pptx": extractPPTX, // ZIP+XML;NFKC 在 pptxXMLText 的 CharData 層套,見 convert_pptx.go
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}
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// IsPlainText 回報這個副檔名是否本來就是純文字(不需要轉檔)。
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func IsPlainText(path string) bool {
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switch strings.ToLower(filepath.Ext(path)) {
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case ".md", ".markdown", ".txt":
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return true
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}
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return false
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}
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// CanConvert 回報這個副檔名是否有對應的抽取器(不含純文字)。
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func CanConvert(path string) bool {
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ext := strings.ToLower(filepath.Ext(path))
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if _, ok := extractors[ext]; ok {
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return true
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}
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_, ok := preNormExtractors[ext]
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return ok
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}
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// ConvertToText=本層的唯一入口:任何檔案 → 模型可讀的純文字。
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// 純文字檔原樣回傳(只做正規化);其他格式派給對應抽取器。
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// 抽不出文字回 ErrNoText,不支援的格式回 ErrUnsupported——兩者都**不是**「成功但空字串」,
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// 呼叫端才有辦法給用戶明確訊號。
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// 兩條抽取路徑:
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// - extractors:後處理走完整 normalizeText(含 NFKC)。
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// - preNormExtractors:抽取器自己在 XML CharData 層套 NFKC,
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// 後處理只跑 normalizeFormatting,避免結構標記被二次正規化。
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func ConvertToText(path string, data []byte) (string, error) {
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ext := strings.ToLower(filepath.Ext(path))
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if IsPlainText(path) {
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return normalizeText(string(data)), nil
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}
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if ex, ok := preNormExtractors[ext]; ok {
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txt, err := ex(data)
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if err != nil {
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return "", err
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}
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txt = normalizeFormatting(txt)
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if strings.TrimSpace(txt) == "" {
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return "", ErrNoText
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}
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return txt, nil
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}
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ex, ok := extractors[ext]
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if !ok {
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return "", fmt.Errorf("%w:%s", ErrUnsupported, ext)
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}
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txt, err := ex(data)
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if err != nil {
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return "", err
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}
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txt = normalizeText(txt)
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if strings.TrimSpace(txt) == "" {
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return "", ErrNoText
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}
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return txt, nil
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}
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// normalizeText 做兩件事,兩件都是實測後才加的:
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//
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// 1. **NFKC 正規化**:PDF 抽出的中文常出現「康熙部首」等相容字元變體
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// (實測見 pdf-extraction-options.md §3)——長得跟正常字一模一樣但碼位不同,
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// 會導致**使用者搜不到自己的檔案**。NFKC 把它們摺回正常字。這是廉價保險,
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// 對其他來源同樣有效。
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// 2. 去掉控制字元、統一換行、壓掉過量空行——PDF 抽出的文字常夾雜排版殘渣。
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func normalizeText(s string) string {
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s = strings.ReplaceAll(s, "\r\n", "\n")
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s = strings.ReplaceAll(s, "\r", "\n")
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||
s = norm.NFKC.String(s)
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var b strings.Builder
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b.Grow(len(s))
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for _, r := range s {
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// 保留換行與 tab;其餘控制字元(PDF 常見的 \x00、\f 等)丟掉。
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if r == '\n' || r == '\t' {
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b.WriteRune(r)
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continue
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}
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if unicode.IsControl(r) {
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continue
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}
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b.WriteRune(r)
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||
}
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// 連續 3 個以上換行壓成 2 個(保留段落感,去掉整頁空白)。
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out := b.String()
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for strings.Contains(out, "\n\n\n") {
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out = strings.ReplaceAll(out, "\n\n\n", "\n\n")
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}
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return strings.TrimSpace(out)
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}
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// normalizeFormatting 與 normalizeText 做同樣的格式清理,
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// 但**不**套 NFKC 正規化。給 preNormExtractors 的抽取器用:
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// 它們已在 XML CharData 層套完 NFKC,結構標記在之後才組裝,
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// 不應再被 NFKC 二次轉換(例如全形「(備註)」→ 半形「(備註)」)。
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func normalizeFormatting(s string) string {
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s = strings.ReplaceAll(s, "\r\n", "\n")
|
||
s = strings.ReplaceAll(s, "\r", "\n")
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||
|
||
var b strings.Builder
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||
b.Grow(len(s))
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||
for _, r := range s {
|
||
if r == '\n' || r == '\t' {
|
||
b.WriteRune(r)
|
||
continue
|
||
}
|
||
if unicode.IsControl(r) {
|
||
continue
|
||
}
|
||
b.WriteRune(r)
|
||
}
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||
|
||
out := b.String()
|
||
for strings.Contains(out, "\n\n\n") {
|
||
out = strings.ReplaceAll(out, "\n\n\n", "\n\n")
|
||
}
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||
return strings.TrimSpace(out)
|
||
}
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