確定性抽取層：不用任何模型，先解決八成的 PDF
數位原生 PDF 的文字是讀得到的，缺的只是結構。PyMuPDF、pdfplumber、pypdf、Tika 這一層用啟發式規則就能還原段落與表格，零 GPU、零推論成本。最大的選型陷阱不是準確度，是 PyMuPDF 的 AGPL-3.0 授權。
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8 篇文章LLM agent 的 tool description 決定它怎麼選 tool：三個踩坑修法
把 tool description 從軟建議改成硬規則（白名單 + 後果說明），LLM 亂選 tool 的問題消失了；另外加 skip_signal=True 修掉 vector store 雙重 indexing。
MarkItDown：把任何檔案餵給 LLM 之前，先讓它變成 Markdown
Microsoft 開源的輕量工具，把 PDF、Office、圖片、音訊等格式統一轉成 Markdown，專門為 LLM pipeline 設計。
notebooklm-py：用 Python 操控 Google NotebookLM 的非官方 API
notebooklm-py 透過逆向工程 Google 的 batchexecute RPC 協議，讓你用 Python / CLI / AI Agent 程式化操作 NotebookLM，包含音訊、影片、投影片、測驗等生成功能。
Celery：Python 生態裡分散式任務佇列的標準解法
Celery 是 Python 最主流的分散式任務佇列，用 Redis 或 RabbitMQ 當 broker，讓耗時工作跑在背景。島島的 AI 服務用它處理 LLM 回饋生成等非同步任務。
FastAPI：Python AI 服務的標準答案
FastAPI 是基於 Python type hint 的現代 Web framework，自動生成 OpenAPI 文件、原生 async 支援、效能接近 Node.js。AI/ML 服務的首選，也是 Python 後端裡最值得學的框架。
把爬蟲腳本做成 MCP Server，讓 Claude 直接用
用 FastMCP 把本地 Python 腳本包成 MCP Server，讓 Claude Code 可以直接呼叫，不再需要手動跑 pipeline。
MCP Tool 回傳 1M 字元：search_local_jobs 的 token 爆炸問題
MCP tool 回傳 description 欄位導致 1033 筆職缺超過 token 上限，改成預設不回傳 description 並加上分頁就解決了。