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README.md

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 ## 留子课程幻灯片整理翻译工具
 
-本项目旨在为海外留学生提供一个高效、智能的课程资料处理解决方案，以应对他们在学习过程中遇到的语言障碍和复杂的幻灯片整理挑战。
+本工具旨在为海外留学生提供一个高效、智能的课程资料处理解决方案，以应对他们在学习过程中遇到的语言障碍和复杂的幻灯片整理挑战。
 
-**核心问题：** 许多留学生在面对英文或其他语言的课程幻灯片时，不仅需要理解专业内容，还要克服语言隔阂，并且手动整理和翻译耗时费力，容易遗漏关键信息，尤其是在处理含有大量图表的幻灯片时。
+许多留学生在面对英文或其他语言的课程幻灯片时，不仅需要理解专业内容，还要克服语言隔阂，并且手动整理和翻译耗时费力，容易遗漏关键信息，尤其是在处理含有大量图表的幻灯片时。
 
-**程序流程：**
+### 程序功能
 
 1.  **自动化内容提取与转换：** 将 PDF 格式的课程幻灯片**自动转换为结构化的 Markdown 格式**，便于后续编辑和阅读。
-2.  **智能格式优化与增强：** 利用**大型语言模型 (LLM) 进行深度处理，对转换后的 Markdown 内容进行微调，优化版面格式，并智能地为图片增加中文注解**，提升理解效率。
+2.  **智能格式优化与增强：** 利用**大型语言模型 (LLM) 进行深度处理，对转换后的 Markdown 内容进行微调，优化版面格式，并智能地为图片增加注解**，提升理解效率。
 3.  **精准专业翻译：** 将内容**翻译成简体中文，同时智能识别并保留专业名词的英文原文注解**，确保专业术语的准确性，避免翻译歧义，让学生在中文语境下理解内容的同时，也能熟悉和掌握专业英文表达。
 
+### 前置要求
+
+- Nvidia GPU
+- Gemini API Key （目前使用 gemini-2.5-flash，也可以修改代码使用其他 LLM）
+
 ### 安装
 
 1.  **安装 uv：** 如果您尚未安装 `uv`，请按照官方文档进行安装。通常可以使用 pip 安装：
@@ -17,10 +22,6 @@
     pip install uv
     ```
 2.  **安装依赖：** 在项目根目录下，使用 `uv` 安装所有必要的依赖：
-    ```bash
-    uv pip install -r requirements.txt
-    ```
-    或者，如果您的项目使用 `pyproject.toml`：
     ```bash
     uv pip install .
     ```
@@ -39,12 +40,12 @@ GOOGLE_API_KEY = 您的Google API密钥
 ### 使用方法
 
 1.  将需要处理的 PDF 文件放入 `input` 目录下。
-2.  运行 `main.py` 脚本，并提供 PDF 文件名作为命令行参数。请使用 `uv run` 命令来执行脚本，以确保在正确的虚拟环境中运行：
+2.  运行 `main.py` 脚本。程序将自动处理 `input` 目录下的所有 PDF 文件。请使用 `uv run` 命令来执行脚本，以确保在正确的虚拟环境中运行：
     ```bash
-    uv run python main.py <pdf_file_name>
+    uv run python main.py
     ```
-    例如：
-    ```bash
-    uv run python main.py slides.pdf
-    ```
-    请确保 PDF 文件位于 `input` 目录中。
+
+## 引用
+
+- [docling](https://github.com/docling-project/docling)
+- [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)

main.py

@@ -180,28 +180,29 @@ def refine_and_translate_content(markdown_path, pdf_path):
 
 
 def main():
-    if len(sys.argv) < 2:
-        print("Usage: python main.py <pdf_file_name>")
-        print("Example: python main.py material.pdf")
-        print("Make sure you put pdf file into input directory")
+    input_dir = "input"
+    output_dir = "output"
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+
+    pdf_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".pdf")]
+
+    if not pdf_files:
+        print(f"Error: No PDF files found in the '{input_dir}' directory.")
         sys.exit(1)
 
-    fileName = sys.argv[1]
-    if not fileName.endswith(".pdf"):
-        print("Error: The provided file must be a PDF file (e.g., 08.pdf)")
-        sys.exit(1)
+    for fileName in pdf_files:
+        print(f"\nProcessing file: {fileName}")
+        input_doc_path = os.path.join(input_dir, fileName)
+        output_md_path = os.path.join(output_dir, fileName.replace(".pdf", ".md"))
 
-    input_doc_path = os.path.join("input", fileName)
-    output_md_path = os.path.join("output", fileName.replace(".pdf", ".md"))
+        # Step 1: Convert PDF to Markdown
+        convert_pdf_to_markdown(input_doc_path, output_md_path)
 
-    # Step 1: Convert PDF to Markdown
-    convert_pdf_to_markdown(input_doc_path, output_md_path)
+        # Step 2: Simplify image references
+        simplify_image_references_in_markdown(output_md_path)
 
-    # Step 2: Simplify image references
-    simplify_image_references_in_markdown(output_md_path)
-
-    # # Step 3: Refine and translate the content
-    refine_and_translate_content(output_md_path, input_doc_path)
+        # # Step 3: Refine and translate the content
+        refine_and_translate_content(output_md_path, input_doc_path)
 
 
 if __name__ == "__main__":