几十篇学术论文PDF堆积在硬盘里，急需批量转换为纯文本——不是为了手动复制粘贴，而是为了后续进行关键词统计、文献综述语义分析，或者直接作为大模型精读的素材。这种场景下，网页版拖拽上传显然不现实，逐页手动复制更不可取。最有效的方案是在本地一次性跑完全部提取任务，而Codex正好是处理这类需求的专业工具。

接下来直接进入操作流程。

确认Codex已加载PDF解析环境

打开Codex App，在左侧“Projects”面板点击“+ New Project”，选择存放论文PDF的文件夹（例如papers_2026_spring）。Codex会自动扫描并索引所有PDF文件，待右上角显示“42 files indexed”即表示准备就绪。这里有一个硬性前提：文件夹下不能包含子文件夹，Codex不会递归扫描嵌套目录，否则会导致文件遗漏。

若首次使用，可能会弹出“PDF parser not found”的提示——切勿直接跳过，应点击“Install recommended tools”，系统将自动安装pdfminer.six和PyMuPDF (fitz)两个核心解析器。此过程大约需要30秒，后续使用无需重复安装。

用自然语言指令触发批量文字提取

在对话框输入指令：“请将当前项目中所有PDF文件的文字内容完整提取为UTF-8编码的纯文本，每篇生成一个同名.txt文件，保存在output/texts/子目录下，跳过加密PDF和扫描图像页。”

Codex会立即返回执行计划：列出待处理文件数量、预估耗时、需要跳过的文件名（如有）。默认优先调用PyMuPDF，因为其对LaTeX排版论文的页眉页脚、公式编号、参考文献区块识别更加稳定；若遇到含大量图片的PDF（如带流程图的综述），会自动降级改用pdfminer.six的高阶文本提取模式。

输入“确认执行”后，Codex开始后台批量处理。左侧“Activity Log”面板会实时刷新绿色进度条，每完成一篇即显示“✓ report2025_v2.pdf → texts/report2025_v2.txt”。

精准控制提取范围（方法一：按页筛选）

第一步：在对话框输入“提取papers_2026_spring目录下所有PDF的第1–3页文字（即摘要、引言开头），忽略参考文献和附录。”

第二步：Codex会生成临时Python脚本，调用fitz.Page.get_text("text")逐页提取，自动过滤掉页脚中的页码、会议Logo等干扰字符——这是网页版工具无法实现的精细控制。

第三步：运行后，所有结果合并到output/abstracts_summary.txt，每篇之间用“=== [paper_name] ===”分隔，可直接导入Excel进行词频分析。

精准控制提取范围（方法二：按区域框选）

方法一：使用PyMuPDF可视化调试工具定位关键区域
在终端面板运行：codex debug-pdf --page 1 --file "survey_ml2024.pdf"，Codex会启动一个轻量级PDF查看器，鼠标拖拽框选摘要段落区域，按回车确认后自动生成坐标参数（x0, y0, x1, y1）。

方法二：将坐标注入批量指令
输入：“用区域坐标[120, 85, 480, 210]提取所有PDF第1页指定矩形内的文字，输出为csv，列名为filename,text_content。”

该方法特别适合处理格式统一的会议论文集——所有论文第1页摘要都位于相同物理位置，即使字体大小、行距微调也不影响提取精度。若坐标偏差超过5像素，Codex会主动提醒“区域可能偏移”，并建议重新调试。

处理扫描版PDF（OCR启用条件）

当Codex检测到PDF页面的/Filter /DCTDecode或者没有文本层时，会自动启用Tesseract OCR模块；但仅对含文字的扫描页生效，纯图表页直接跳过。注意：OCR过程不会修改原PDF，所有识别结果存入output/ocr_fallback/，文件名带_ocr后缀。原始PDF中已有的可选中文文字层仍优先使用，OCR仅作为兜底——这样避免了双重识别导致的错字叠加。

如果确认是手写批注扫描件，需要强制OCR所有页面，可以输入：“对所有PDF启用强制OCR，语言包设为chi_sim+eng，分辨率提升至300dpi。”