Bauen Sie Ihre erste Document-AI-App mit einem einzigen Prompt.
Für Coding Agents gemacht. Weniger API-Recherche, mehr Fokus auf Produkt und Ergebnis.
Wie möchten Sie starten?
Für den Zero-Shot-Prompt einen gültigen po_ut_-Key einfügen.
Nur in diesem Browser-Tab. Beim Einfügen wird der Key an das Coding-Tool übertragen.
PaperOffice dem Coding Agent bereitstellen
AI-lesbare PaperOffice API-Spezifikation
https://api.paperoffice.ai/latest/docs/llms.txt Funktioniert mit
- Cursor
- Claude Code
- Codex
- AI Coding Agents
Anweisung kopieren und einfügen
Fertige Document-AI-Bauanweisung
Vollständig lesen:
https://api.paperoffice.ai/latest/docs/llms.txt
Aufgabe:
Eine produktionsreife Document-AI-Batch-Web-App mit PaperOffice AI-OCR bauen und ausführen.
Zugang:
Demo-Modus:
Die vorverarbeiteten Responses und Sandwich-PDFs aus dem Manifest verwenden: https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/manifest.json
Den Modus sichtbar als statische Demo kennzeichnen; keine Live-Verarbeitung behaupten.
Synthetische Batch-Quelldateien:
- https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample1-source.jpg
- https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample2-source.jpg
- https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample3-source.jpg
Vorverarbeitete Demo-Artefakte:
- Responses: https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample1-response.json | https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample2-response.json | https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample3-response.json
- Sandwich-PDFs: https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample1-searchable.pdf | https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample2-searchable.pdf | https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample3-searchable.pdf
- Komplettes Paket: https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/paperoffice-aiocr-batch-demo.zip
Vorgaben:
- Alle drei Quell-JPGs herunterladen und gemeinsam als Batch verarbeiten
- AI-OCR Complete mit ocr_mode=complete, output_searchable_pdf=true, processing_lane=instant und client_wait=true ausführen
- Den dokumentierten Endpunkt pro Datei einmal aufrufen; jeden Live-Upload als multipart/form-data im Feld file_1 senden
- Die drei Aufträge als gemeinsamen Batch koordinieren und Fortschritt sowie Teilergebnisse pro Datei darstellen
- Im Demo-Modus ausschließlich die vorverarbeiteten Responses und PDFs verwenden, ohne neue API-Verarbeitung
- Upload, Verarbeitung, HTTP-202-Polling, Fehler und Ergebnis vollständig umsetzen
- Pro Datei Original-JPG, OCR-Text, Bounding Boxes, Response und Sandwich-PDF anzeigen und zum Download anbieten
- Einzel-Downloads sowie Download des vollständigen Demo-Batchs anbieten
- Ausschließlich in llms.txt dokumentierte Endpunkte verwenden
- Keine API, Felder oder Download-URLs erfinden
Ergebnis:
Die vollständige Batch-App implementieren, starten und mit allen drei Quelldateien prüfen.- 1 In den Coding Agent einfügen
- 2 Erzeugte App ausführen
So sieht der fertige 3-Dateien-Batch aus
3 synthetische Quelldateien
Statische OCR-Response wird geladen…
- OCR-Modus
- Complete (Ultra)
- Seiten
- 1
- Erkannte Sprache
- English (en)
- Textzeilen
- 260
- Zeichen
- 2728
- Bounding Boxes
- 260
- Durchschnittliche Sicherheit
- 98%
Durchsuchbare Sandwich-PDF
Die Originalansicht bleibt erhalten, während eine unsichtbare Textebene das Dokument durchsuchbar macht.
Erfolgreich verarbeitet Batch 1/3 · AI-OCR Ultra
GET STARTED
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Mit dem gewählten Zugang direkt in PaperOffice starten.
Optionale technische Details anzeigen
Nur für Debugging oder manuelle Verifikation erforderlich. Der AI-first-Weg oben benötigt keinen kopierten Code.
Zugrunde liegender Request
curl -O "https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample1-source.jpg"
curl -O "https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample2-source.jpg"
curl -O "https://paperoffice.ai/demos/ai-ocr/batch/sample3-source.jpg"
for file in sample1-source.jpg sample2-source.jpg sample3-source.jpg; do
curl -X POST "https://api.paperoffice.ai/latest/job/add/paperoffice_aiocr___generate" \
-H "Authorization: Bearer po_ut_YOUR_API_KEY" \
-F "file_1=@${file};type=image/jpeg" \
-F "ocr_mode=complete" \
-F "output_searchable_pdf=true" \
-F "processing_lane=instant" \
-F "client_wait=true"
doneResponse-Fixture
{
"status": "success",
"demo_fixture": true,
"synthetic_documents": true,
"live_processing": false,
"batch_size": 3,
"manifest": "/demos/ai-ocr/batch/manifest.json",
"download_all": "/demos/ai-ocr/batch/paperoffice-aiocr-batch-demo.zip",
"responses": [
"/demos/ai-ocr/batch/sample1-response.json",
"/demos/ai-ocr/batch/sample2-response.json",
"/demos/ai-ocr/batch/sample3-response.json"
],
"searchable_pdfs": [
"/demos/ai-ocr/batch/sample1-searchable.pdf",
"/demos/ai-ocr/batch/sample2-searchable.pdf",
"/demos/ai-ocr/batch/sample3-searchable.pdf"
]
}