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PersonalAug 1, 2025

加入 PDF 簽名

Wendong FanWendong Fan
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無需離開工作流程即可為任何 PDF 加上簽名

以往為 PDF 加簽名都需要專門工具——Adobe Acrobat、DocuSign,或者付費訂閱,才能在文件上蓋上你的名字。大多數時候,你只需要把簽名圖片放到正確的方框裡,然後繼續做下一步。用了 Eigent,你只要描述任務、指向檔案,其餘事情它都會處理——包括用 OCR 自動找出簽名區域。

1準備你的檔案

開始之前,請先確保桌面上已準備好兩樣東西:

  • 你要簽名的 PDF 檔案
  • 你的 簽名圖片(PNG 或 JPG 效果最佳)

如果你還沒有簽名圖片,可以先在紙上簽名、拍照,再裁剪成只剩簽名部分。透明背景會得到最乾淨的效果。

2開啟 Eigent 並描述任務

在 Eigent 中開啟一個新會話,然後輸入你的要求:

請將這張簽名圖片加入 PDF 中的簽名區域。

將 PDF 和簽名圖片兩個檔案直接拖放到 Eigent 聊天中,或直接提供它們的檔案路徑。Eigent 會根據上下文理解哪個檔案是哪個。

3讓 Eigent 找出簽名區域

這就是 OCR 派上用場的地方。Eigent 可以選擇安裝 tesseract,這個命令列 OCR 工具,用來可靠地偵測 PDF 中 "Signature Area" 標籤出現的位置。如果你處理的是標準表格,Eigent 會掃描這些標記,並精準放置你的簽名圖片。

如果 tesseract 還未安裝,Eigent 會在繼續之前自動完成安裝——或者你也可以直接提示它:

你可以安裝 CLI 工具 'tesseract',以更可靠地找出 Signature Areas。

4Eigent 套用簽名

一旦找到簽名區域,Eigent 就會把你的簽名圖片疊加到每個標示的位置,並調整大小與位置,使其符合指定欄位。輸出會是一份已簽名的 PDF,儲存在你的桌面上——可以直接發送。

無需手動拖曳、無需在 PDF 編輯器中重新縮放,也不需要訂閱。

5檢查輸出結果

打開已簽名的 PDF,確認一切看起來正確。如果位置偏差或大小需要調整,可以再跟 Eigent 說:

第 2 頁上的簽名有點太大了。你可以調整大小,讓它符合簽名框嗎?

Eigent 會以調整後的參數重新套用簽名。

6為什麼這很重要

替 PDF 簽名原本應該只需 30 秒,但通常卻要花五分鐘——開啟正確軟件、摸索介面、手動調整大小。Eigent 把這一切簡化成一條指令。更重要的是,它還能處理更聰明的部分:即使表格版面不是標準格式,也能找出簽名應該放在哪裡。

7下一步可以試試

將我的簽名加入這個資料夾內的所有 PDF。

在每個 "Initial Here" 欄位放上我的姓名縮寫,並在最後的 "Signature" 線上放上我的完整簽名。

簽署這份 NDA,並另存一份檔名包含今天日期的副本。

建立一份已簽名副本,並在每個簽名旁邊加上今天日期標記。

8提升效果的小貼士

  • 使用乾淨的簽名圖片。 具透明背景的 PNG 會產生最乾淨的疊加效果。如果你的圖片有白色背景,它可能會遮住下方的表格文字。

  • 清楚命名檔案。 如果你同時開啟多個 PDF 和簽名檔,請為它們起具描述性的名稱,讓 Eigent 不用再詢問也能分辨。

  • 處理非標準版面時提及 tesseract。 提示 Eigent 使用 OCR 工具,在表格上的標籤文字位置不易預測時,能提高辨識精準度。

Other use cases

從收據及發票自動生成增值稅申報表

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請處理「VAT」資料夾內所有收據及發票,包括相片、掃描 PDF 及數碼發票。最終輸出只應包含兩個檔案:(1) vat_return.xlsx — Excel 檔案應每張收據或發票佔一行,列出所有抽取欄位,顯示每個項目是否可申請增值稅回收,顯示每個合資格項目的可回收增值稅金額,包含不可回收項目的排除原因,清楚標示需要人工審核的項目,並包含顯示可回收增值稅總額的摘要工作表。(2) vat_return.html — 建立一個可直接開啟及與會計團隊分享的獨立 HTML 檔案。HTML 檔案應顯示所有增值稅回收項目、每個項目的可回收增值稅金額、被排除項目及其排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收增值稅總額。切勿猜測任何不確定的資訊。

長線任務:Eigent 上的 GLM-5.1 對比 GLM-5.2

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對 AI 基礎設施生態系中的 26 間公司進行深入研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子行業(每個子行業挑選具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家):AI 數據中心(運算基礎設施/建設擴張);GPU/AI 晶片(訓練與推理矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網絡與光學模組(交換機、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源、熱管理、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大規模雲服務商、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器及其他關鍵零件)。每間公司需研究:公司名稱、子行業、總部/國家;核心產品及其在 AI 鏈中的具體角色;上市或私人公司(如已上市,列出股票代號+交易所;如屬私人公司,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排名);其在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子行業內,按市值/估值由大至小排名。整體結構需由上而下:從完整硬件生態全景 → 到每間單獨公司。輸出要求:首先生成結構化資料檔 `ai_infra_data.json` —— 包含全部 26 間公司及以上欄位、6 個子行業分類、上市/私人標誌,以及跨公司比較矩陣(子行業 × 關鍵維度)。然後根據該 JSON 生成一份精緻的 HTML 報告:包括生態系全景/分層圖、行業區塊、公司卡片、清晰的上市與私人視覺標示(標籤或顏色編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、股票代號、估值——採用最新數據並引用來源),然後再生成報告。以單 agent 模式執行任務。

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