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PersonalAug 1, 2025

新增 PDF 簽名

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

過去要在 PDF 上簽名,通常得依賴專門工具——Adobe Acrobat、DocuSign,或是付費訂閱,才能把名字蓋到文件上。大多數時候,你只是想把簽名圖片放進正確的欄位然後繼續下一步。使用 Eigent,你只要描述任務、指定檔案,它就會處理剩下的事——包含使用 OCR 自動找出簽名區域。

1準備檔案

開始之前,請先確認桌面上已準備好兩樣東西:

  • 你需要簽署的 PDF 檔案
  • 你的 簽名圖片(PNG 或 JPG 效果最佳)

如果你手邊還沒有簽名圖片,可以先在紙上簽名、拍照,然後裁切成只保留簽名的部分。透明背景會帶來最乾淨的結果。

2開啟 Eigent 並描述任務

在 Eigent 中開始新的工作階段,然後輸入你的需求:

請將這張簽名圖片加入 PDF 中的 Signature Areas。

將 PDF 和簽名圖片兩個檔案拖放到 Eigent 聊天視窗,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什麼。

3讓 Eigent 找出簽名區域

這就是 OCR 的用武之地。Eigent 可以選擇安裝 tesseract 這個命令列 OCR 工具,可靠偵測 PDF 中「Signature Area」標籤出現的位置。如果你處理的是標準表單,Eigent 會掃描這些標記,並精準地放置你的簽名圖片。

如果尚未安裝 tesseract,Eigent 會在繼續前自動完成安裝——或者你也可以明確提示它:

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覆蓋到每個標示位置,並調整大小與位置,使其符合指定欄位。輸出結果是一份已簽署的 PDF,會儲存到你的桌面上——可立即送出。

不用手動拖曳,不用在 PDF 編輯器裡調整大小,也不需要訂閱方案。

5檢查輸出結果

打開已簽署的 PDF,確認一切看起來正確。如果位置不對或大小需要調整,再告訴 Eigent:

第 2 頁上的簽名有點太大了。你可以調整成剛好放進簽名框嗎?

Eigent 會以調整後的參數重新套用簽名。

6這件事為什麼重要

替 PDF 簽名本來應該只要 30 秒,但通常卻會花上五分鐘——開啟正確軟體、弄懂介面、手動調整大小。Eigent 把這一切縮減成一句指令。更重要的是,它還能處理更聰明的部分:即使表單版面不標準,也能找出簽名應該放哪裡。

7接下來可以試試看

將我的簽名加到這個資料夾中所有的 PDF。

在每個「Initial Here」欄位放上我的縮寫,並在最後的「Signature」欄位放上我的完整簽名。

簽署這份 NDA,並另存一份檔名包含今天日期的副本。

建立一份已簽署的副本,並在每個簽名旁邊加上今天的日期。

8提升效果的建議

  • 使用乾淨的簽名圖片。 具有透明背景的 PNG 能產生最乾淨的覆蓋效果。如果你的圖片有白色背景,可能會遮住下方的表單文字。

  • 清楚命名檔案。 如果你同時開啟多個 PDF 和簽名檔,請用有描述性的名稱,讓 Eigent 無需詢問也能辨識。

  • 非標準版面請提及 tesseract。 提示 Eigent 使用 OCR 工具,當表單上的標籤文字不在可預測位置時,能提高定位精準度。

Other use cases

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請處理 "VAT" 資料夾中的所有收據與發票,包括照片、掃描 PDF 與數位發票。最終輸出應只包含兩個檔案:(1) vat_return.xlsx — 這個 Excel 檔應每筆收據或發票占一列,列出所有擷取的欄位,顯示每筆項目是否符合 VAT 退稅資格,顯示每筆符合資格項目的可回收 VAT 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,並包含一個顯示可回收 VAT 總額的摘要工作表。(2) vat_return.html — 建立一個可直接開啟並分享給會計團隊的獨立 HTML 檔。HTML 檔應顯示所有 VAT 回收項目、每筆項目的可回收 VAT 金額、被排除的項目及其排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收 VAT 總額。不要猜測任何不確定的資訊。

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對 AI 基礎設施生態系中的 26 家公司進行深度研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子領域(各自選出具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家皆納入):AI 資料中心(運算基礎設施/建置);GPU/AI 晶片(訓練與推論矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網路與光模組(交換器、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源供應、散熱、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大型雲端業者、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器與其他關鍵零組件)。針對每家公司,研究:公司名稱、子領域、總部/國家;核心產品及其在 AI 供應鏈中的具體角色;上市或未上市(若上市,提供代號+交易所;若未上市,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排序);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:在每個子領域內,依規模由大到小排名(依市值/估值)。整體結構採由上而下:從完整硬體生態系全景一路展開到每一家公司的細節。輸出要求:首先產生結構化資料檔 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司與上述欄位、6 個子領域分類、上市/未上市旗標,以及跨公司比較矩陣(子領域 × 關鍵維度)。接著根據該 JSON 產生一份精緻的 HTML 報告:包含生態系全景/分層圖、產業區塊、公司卡片、清楚的上市/未上市視覺標示(標籤或色彩編碼)、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、代號、估值——使用最新數據並引用來源),再產生報告。以單代理模式執行此任務。

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