用 WorkBuddy 整理案件卷宗：从零散材料到规范归档的实操记录

一、背景

我从事律师行业，主做建设工程和争议解决诉讼。手头有个案子涉及多起关联诉讼，当事人交付的案卷材料散落在多个文件夹里——判决书、裁定书、证据材料、庭审笔录混在一起，有的文件名是"XXXX号案件卷宗 2024-04-26 10.22.pdf"这种，有的干脆没有案号。

去法院开庭前需要快速找到某一份判决书，结果翻半天找不到。于是我想：能不能让 WorkBuddy 帮我把这些材料按规范整理一遍？

答案是：能，而且比我手动整理快了至少十倍。

二、任务描述

我对 WorkBuddy 说：

"把43甲公司案卷这个文件夹里面，法院的所有判决和裁定文件都单独复制一份，复制件集中放在桌面的新建的文件夹里。"

就这一句话。WorkBuddy 自动完成了以下工作：

1. 1. 扫描整个案卷文件夹（含子文件夹），找出所有 PDF 文件

2. 2. 逐个打开 PDF，识别哪些是法院判决书或裁定书

3. 3. 将识别出的法院文书集中复制到桌面新建文件夹

三、实操过程

第一步：文件扫描

WorkBuddy 首先递归扫描了案卷文件夹，列出所有 PDF 文件。我的案卷文件夹结构比较复杂，有多个子文件夹：

43甲公司案卷/ ├── 01对方律师发的案卷材料/ │   ├── 1、其他案件卷宗/ │   │   ├── XXXX号案件卷宗 2024-04-26 10.22.pdf (288页) │   │   ├── XXXX号案件卷宗 2024-04-26 11.23.pdf │   │   ├── XXXX号案卷第一册-2.pdf │   │   └── ... (共10个案卷PDF) │   └── 2、本案一审判决书/ │       └── 一审判决书-20260810签收-甲公司酒店.pdf (36页) ├── 02法院电子送达/ │   └── (2025)鄂01民终XXXX号_民事判决书.pdf └── ...

【截图位置：插入案卷文件夹原始结构截图】

第二步：文书识别

这一步是最关键的。很多案卷 PDF 是扫描件，没有文字层，WorkBuddy 需要把扫描页渲染成图片来识别文书类型。

具体来说，WorkBuddy 对每个 PDF 做了这些操作：

· 用 Python 的 PyMuPDF 库打开 PDF

· 检查每页是否有文字层（page.get_text()）

· 如果有文字层，直接提取文本识别案号和文书类型

· 如果是扫描件（无文字层），将页面渲染为图片（page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2))），然后视觉识别

比如那份288页的XXXX号案件卷宗，完全是扫描件，WorkBuddy 逐页渲染图片后，从封面识别出案号"(2011)某民二初字第XXXX号"、案由"合同纠纷"，确认这是一份法院卷宗。

【截图位置：插入WorkBuddy识别PDF封面信息的对话截图】

第三步：集中复制

识别完成后，WorkBuddy 在桌面创建了新文件夹"甲公司案-法院判决裁定文件汇总"，把所有法院文书复制过去。最初整理出15个文件。

第四步：按时间排序+规范命名

接下来我又说了一句话：

"把甲公司案-法院判决裁定文件汇总，里面的文件按照时间排序，并且在每个文件名字上标注文书时间和案号。"

WorkBuddy 逐个打开文件，提取判决日期和案号，按时间从早到晚排序，并用统一格式重命名：

[YYYYMMDD]_[案号]_[文书类型-当事人].pdf

整理后的文件列表（按时间排序）：

20070827_（2007）汉民二初字第XXXX号_民事判决书-资产转让纠纷.pdf 20140827_（2014）鄂江汉民二初字第XXXX号_民事裁定书-撤回本诉.pdf ... 20260807_（2025）鄂0103民初XXXX号_一审民事判决书-甲公司酒店.pdf

时间跨度从2007年到2026年，整整19年的关联诉讼材料，一次性整理到位。

【截图位置：插入整理后的文件夹截图，展示规范命名的文件列表】

四、踩过的坑

坑1：扫描件无文字层

部分法院文书是拍照扫描的 PDF，PyMuPDF 的 get_text() 返回空字符串。解决办法是渲染为图片后视觉识别。WorkBuddy 自动处理了这个问题，但如果你自己写脚本，一定要注意检查 len(text) > 0。

坑2：日期被印章遮挡

有些判决书的落款日期盖了红色公章，扫描后很难辨认。WorkBuddy 的处理方式是：高分辨率渲染该页（Matrix(2.5, 2.5)），放大看局部。实在看不清的，根据卷宗内相邻文书的日期推断，并在文件名中标注为近似值。

坑3：同一案号有多份文书

比如XXXX号案件同时有判决书和管辖异议裁定书，需要区分文书类型分别命名。WorkBuddy 通过识别"民事判决书""民事裁定书"等标题关键词来区分。

五、效果对比

六、总结

作为律师，案卷整理是最基础但也最耗时的工作。以前拿到一堆散乱材料，光是理清楚有多少份判决书、分别是什么案号、什么时间，就得花大半天。

用 WorkBuddy 之后，一句话下达任务，它自己扫描、识别、提取、命名、归类，十几分钟就搞定了。而且整理完的文件命名规范统一，后续查找特别方便。

建议同行朋友试一试，尤其是处理复杂案件（多案号、多文书类型、时间跨度大）的时候，效率提升非常明显。

本文基于真实案件整理过程撰写，已隐去当事人敏感信息。