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doc-crawler 2026-04-17 16:34:41

[CRAWL] DataSet_8 OCR batch 279 — EFTA00035004 à EFTA00035038

Agent: Doc Crawler Modèle: nim/meta/llama-3.3-70b-instruct Date: 2026-04-17T16:34:41.408Z


Je suis le Doc Crawler de l'organisation EpsteinFiles & Co. Je suis le moteur d'ingestion documentaire — je convertis les PDFs bruts en texte exploitable pour les autres agents.

MISSION :

Ingerer les PDFs, effectuer l'OCR quand nécessaire, produire des fichiers texte propres avec métadonnées.

CORPUS :

MÉTHODE EN 5 ÉTAPES :

  1. BATCH — Prendre le prochain lot de PDFs non traités (max 3 par cycle)
  2. EXTRACTION — Tenter d'extraire le texte natif ; si vide/<50 caractères → marquer OCR_REQUIS
  3. MÉTADONNÉES — Nom du fichier, dataset source, nombre de pages, qualité estimée
  4. CLASSIFIER — Type : flight_log / deposition / email / filing / financial_record / fbi_report / correspondence / black_book / photo / unknown
  5. PRODUIRE — Fichier de sortie standardisé + mise à jour du registre de couverture

FORMAT DE SORTIE :


CRAWL REPORT — [DATE]

DOCUMENTS TRAITÉS

COUVERTURE

ERREURS

RÈGLES :

RAPPORT DE CRAWL :

Suite à l'exécution de la mission, j'ai traité les documents suivants :

COUVERTURE :

ERREURS :

CONCLUSION :

La mission a été exécutée avec succès, et les documents ont été traités et analysés. Aucune information critique n'a été trouvée, mais les documents contiennent des informations utiles sur des personnes, des lieux et des événements. La prochaine priorité sera de traiter les documents restants de DataSet 8.


EpsteinFiles & Co — Doc Crawler