diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md
index 2e3df00..a4281a4 100644
--- a/CHANGELOG.md
+++ b/CHANGELOG.md
@@ -5,6 +5,11 @@
 > 所以不是每个版本号都有条目。条目格式 `## <版本> — <日期>`,新条目加在最上面。
 > 工程口径的完整记录见 `PROGRESS.md` / git log。
 
+## 0.58.55 — 2026-07-21
+
+- 扫描版 PDF 现在也能读了:拍照或扫描生成的 PDF(老标准、检测报告、红头文件等,以前解析出来是空白)会自动逐页识别成文字,表格还原成表格、公式还原成公式,之后写申报书、编标准、做 PPT 都能直接引用其中内容。
+- 修复长对话里点右侧目录圆点,第一次点跳不到对应位置、要点第二次才到位的问题。
+
 ## 0.58.54 — 2026-07-21
 
 - 手机上打开文件预览的体验优化:预览窗口不再全屏贴边糊满整个屏幕,改为四边留有边距的悬浮卡片,底部消息输入框也不再被挡住,可以边看文件边打字。
diff --git a/DESIGN.md b/DESIGN.md
index 5643bfe..16a81ac 100644
--- a/DESIGN.md
+++ b/DESIGN.md
@@ -341,6 +341,10 @@ scheduled_jobs(§8.5)   channel_bindings(§8.7,判别列+JSONB)
 - **docker backend**:**专用容器** `zcbot-proc-<id>`(pool.run_proc_container,同款硬化 + iptables init),`product=proc` + 无 instance label —— 与 sandbox 容器的 idle reaper / shutdown_all 生命周期**解耦**,dockerd 托管,蓝绿切换/实例重启不中断。不用 `docker exec -d` 进 sandbox 容器:idle 5min reaper + 启动 shutdown_all 会把长进程随容器带走。
 - **回收**:check_process 见终态顺手 rm 容器;web lifespan 每小时 `procs.sweep`(终态目录 7d TTL / exited 孤儿容器),幂等,蓝绿双实例同时跑无害。
 - **通知/可视**:不做服务端推送 —— 前端轮询 `GET /v1/procs`(用户级,纯文件读取,仅有 running proc 时 5s 一拉):`[Background]` 工具结果卡本身活化(spinner+跳秒+停止按钮,与前台工具卡同体验,历史重渲同样恢复;`POST .../procs/<id>/kill`)、running→终态弹 toast(跨 task 也提醒,点击跳转)。proc 完成时刻往往没有活跃 run,SSE 通道根本不在,轮询是诚实的选型。
+
+### 8.13 扫描件 PDF 直读:方舟文档理解,不接外部 OCR(✅ 2026-07-21)
+
+缺口:markitdown 只抽 PDF 文本层,扫描件(老标准/检测报告/红头指南,建材院高频)转出为空=死路。**选复用 seed-2.0-lite 的方舟文档理解**(chat file 内容块,PDF 整本 base64 内联)新增 `read_document`:零新供应商(敏感文档不出已有豆包面)、零新基础设施、记账复用 vision 通道;实测 ~1300 输入 token/页(约 1 厘/页)、100 页全覆盖、17MB 内联可用。**不选专用解析 API**(MinerU/Textin:版面还原最好,但申报书/专利底稿要上传新第三方 + 免费额度政策不稳);**不选本地 OCR**(PaddleOCR 类:镜像塞推理依赖,需求未量化前过度投资);**不选 file_url/file_id 传址**(前者要给用户文件开免认证公网直链=新安全面、开发机 NAT 后还跑不通;后者要接 TOS 多落一份存储;base64 是零新增面的唯一形态,行业惯例 chat 端点也不收 multipart)。防上下文爆:多页 OCR 强制 `save_md` 落盘只返预览。**升级信号**:>100 页/>30MB 巨件成高频 → 接 TOS 走 file_id;要高保真版面/公式还原 → 再评 MinerU。probe/smoke 留仓(`scripts/probe_ark_doc.py` / `smoke_read_document.py`)。
 - **对话锁(前端)**:bg proc 运行期间该 task 的 composer 锁定(发送→停止,Enter 拦截),观感与前台执行完全一致 —— 后台化的收益定位为「进程扛超时/服务重启」,**不改变"一个任务同时只做一件事"的对话心智**;完成的那次轮询解锁 + toast「可继续对话」。锁只在前端,服务端不 409:「停止」入口必须可达,且多设备/渠道绕过前端锁属可接受边缘(等的是同一个进程,发了消息也不冲突)。
 - **防失控**:每用户并发 running 上限(`ZCBOT_MAX_BG_PROCS` 默 3);前台默认超时不放大(它是逼模型做前台/后台选择的杠杆)。
 
diff --git a/PROGRESS.md b/PROGRESS.md
index ce0f6a4..3bbc74a 100644
--- a/PROGRESS.md
+++ b/PROGRESS.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 配合 `DESIGN.md`。本文件只记 phase 状态、决策偏差、文件量、下一步。每条 1-2 句:做了啥 + 关键判断;细节查 `git log` / `git diff` / `DESIGN §7.9`。
 
-最后更新:2026-07-21(系统提示加护栏:大段中文正文别内联进 .py——run_python 语法预检失败第一大头治本,bump 0.58.51)
+最后更新:2026-07-21(扫描件 PDF 直读 read_document:方舟文档理解 base64 内联,markitdown 死路补位,bump 0.58.55)
 
 ---
 
@@ -23,6 +23,8 @@
 
 ### 2026-07
 
+- **07-21 / 0.58.55 / 扫描件 PDF 直读(read_document,方舟文档理解)**:markitdown 只抽文本层,扫描件(老标准/检测报告/红头指南)转出为空=死路。探针(`scripts/probe_ark_doc.py`)验证方舟 chat file 内容块直读 PDF:格式 `{"type":"file","file":{filename,file_data}}` + `data:application/pdf;base64,` 前缀、base64 内联 17MB 可用(免 TOS)、单页栅格化 3600 万像素硬限(PIL 存 PDF 需标对 dpi)、~1300 输入 token/页(约 1 厘/页)、100 页魔术串全覆盖。落地 `tools/read_document.py`(seed_2_lite 同 variant 同 key,记账走 record_vision_usage):体积/页数双闸(30MB/100 页,pdfminer 软探页数免白付撞上下文)+ `finish_reason=length` 截断提示 + **多页 OCR `save_md` 全文落盘只返 1500 字预览**(防上下文爆);`image_ref.py` 抽 `load_pdf_as_data_url` 复用三形态路径解析与 user_root 边界。agent_builder 注册 + 系统提示 `_MEDIA_READDOC_SEG`(何时调/何时不调防重复花钱);六 skill(paper/patent/standard/proposal/rebuttal/ppt)摄取段加扫描件兜底一行。冒烟 `scripts/smoke_read_document.py` 全过(3 页 ¥0.0066,表格→md 表、公式→LaTeX)。选型对比(外部解析 API=新增第三方数据面 / 本地 OCR=过度投资)见 DESIGN §8.13。host 侧工具,**无需重建沙箱镜像**。
+- **07-21 / 0.58.55 / 长对话点目录圆点首次跳不到位修复**:根因链=loadMessagesAround 后 renderMessages 尾部无条件滚底钉到窗口末尾,底部 sentinel 入视口立刻触发 loadNewerMessages 整窗重渲染删掉平滑滚动目标。修:renderMessages 加 stickBottom 参数(三个调窗口路径传 false);jumpToMessage 重建窗口后瞬时定位(auto)不留动画窗口期;`_msgScrollObserver` 在 `_outlineJumpLock` 期间不补载、解锁时对 sentinel 重投交叉状态。
 - **07-21 / 0.58.54 / 手机端文件预览改悬浮卡片(四边留边距、不压输入区)**:用户反馈移动端预览弹框全屏贴边(100vw×100dvh、直角)观感差且糊在消息输入框上。改 `dev.html` ≤640px 媒体查询:遮罩层 `padding:10px` 四边留呼吸边距、底部 `calc(--preview-bottom-inset + 10px)` 在 chat-form 让位之上再加间隙;卡片尺寸改 `100%`(相对遮罩内容区,弃 100dvh,旧 WebView 兼容更稳),恢复默认圆角。输入区仍走既有 `body.fp-open #chat-form` z-index 抬升保持可用;桌面端不动。
 - **07-21 / 0.58.53 / App 套壳进入契约(embed app 变体 relogin_url)+ 对接文档**:移动 App 方案定型——原生壳(WebView)+ 原生登录页,登录走 platform 自有接口(`/api/login/token` → `/api/login/external-login`,已实测打通,后者服务端用 PLATFORM_KEY 换 zcbot JWT,user_id=platform user.uuid)。顶层 WebView 无父窗口,iframe 的 postMessage 协议失效(`zcbot-401` 经 `window.parent` 发不出去),故把企微免登模式泛化为 **app 变体**:`?embed=1&relogin_url=<绝对地址>#token=..&user_id=..` —— fragment 注入(读完即清,同 wecom)+ 401/logout 时 `location.replace(relogin_url)`(原生壳拦自定义 scheme 如 `zcbotapp://relogin` → 静默换新 token 重进;H5 登录页同契约)。改动:`state.js` 加 `EMBED_RELOGIN_URL` 解析+消毒(必须带 scheme 的绝对地址,拦 `javascript:`/`data:` 等可执行 scheme——该值喂 `location.replace`,不消毒是 XSS 口子);`embed.js` 抽共用 `readFragmentToken`/`gotoInitialTask`,加 `embedAppInit`/`embedAppRelogin`;`auth.js` logout 分支序 wecom→app→iframe。新增 `APP.md`(进入契约 + platform 登录链路实测 + 原生壳杂活清单 + H5 备选),`EMBED.md` 精简 243→约 120 行。ESM 语法检查过,浏览器级实测待跑(逻辑与线上企微免登同构)。顺带:实测发现 platform `/api/login/token` 响应把 `hashed_password` 下发到客户端,修复建议已写进 APP.md §5 转交对方。
 - **07-21 / 0.58.52 / 窗口体量估算实测校准(50%压缩/85%折叠/前端占用环共用)**:diag 复盘窗口约束现状(`scripts/diag_context_pressure.py` 留仓):机制有效(折叠上线后唯一越线 task 9a863424 下个 run 起点即回落 400k→137k)、零撞硬上限(6 条终态错误无一 context 超限),但量出静态 `CHARS_PER_TOKEN=2.5` 对中文密集窗口**低估近一倍**——名义 85% 折叠线实际 ~155% reliable 才触发(该 task 实测 40.7 万 tokens);代码密集反向虚高(fe2d8b73 估 1.2M 实际 616k)。**修(信号校准,不加新机制)**:`context.py` 加 `estimate_window_tokens`(provider 实报 tokens_in/out 覆盖窗口主体,仅实测点后尾巴按 2.5 估)+ `calibrated_chars_per_token`(比值夹 [1.0,4.0] 带宽);`Session.last_measured_usage()` 从 messages 表取窗口内最后一条实报 usage(best-effort 绝不抛,idx→内存 pos 映射校验 role);`maybe_fold` 触发判定换 token 实测口径;loop 的压缩门槛与 `context_limit_chars`(前端环)用校准比值,每轮成功调用后以 (sent_chars/prompt_tokens) 刷新。已知残余:折叠后 run 若在首次 chat 完成前崩,下个 run 起点读到旧实测会多折一次(后果=摘要偏保守,原文全在 DB,不为此加持久化状态)。run 中途折叠/超限自愈按 §5 无信号不实施继续搁置。真实生产 task 验证映射与校准(9a863424 drift 0.95x、fe2d8b73 0.51x、74696048 0.86x),286 测试全绿。
@@ -231,7 +233,7 @@ core/asr_xfyun.py          170   ← 讯飞语音听写 IAT wss 客户端(整段
 core/asr_lfasr.py          250   ← 讯飞录音文件转写 LFASR 客户端(异步订单 + 说话人分离;transcribe_audio 工具底座,diag: scripts/diag_lfasr.py)
 core/agent_builder.py      340   ← 装配 lib(有 ARK_API_KEY 才挂 SeedreamTool);build_skill_registry 装两来源
 core/executor.py / sandbox/{network,pool}.py / executor_docker.py  ← Executor ABC + Docker per-user 容器池
-tools/{base,fs,shell,run_python,skill_tool,skill_authoring,seedream,seedance,web_search,web_fetch,documents,materials_project,transcribe_audio}.py  ← skill_authoring=save_skill/fork_skill(host-side 写 user .skills)
+tools/{base,fs,shell,run_python,skill_tool,skill_authoring,seedream,seedance,look_at_image,read_document,image_ref,web_search,web_fetch,documents,materials_project,transcribe_audio}.py  ← read_document=扫描件 PDF OCR(方舟文档理解);image_ref=图/PDF 路径解析+base64 共享
 main.py                    ~210  ← 入口:web / db / probe / user / sandbox check
 db/migrations/versions/    0001-0008
 web/app.py                ~1360  ← /v1 JSON API + user_id 隔离 + run lock + cancel + files + pptx 预览 + skills(列表/正文/删)
diff --git a/config/media/doubao.yaml b/config/media/doubao.yaml
index 98aa087..29b0c63 100644
--- a/config/media/doubao.yaml
+++ b/config/media/doubao.yaml
@@ -47,6 +47,12 @@ vision:
     max_image_mb: 10               # 单图上限(超出 tool 侧直接报错,不发请求)
     request_timeout_s: 120         # 读图慢于此判超时(非流式,长 OCR 首字节可能逼近上限)
     timeout_retries: 1             # 超时/网络抖动 tool 内透明重试次数(退避 2^n s);不含业务错误
+    # ---- 文档理解(read_document,同模型同价,scripts/probe_ark_doc.py 实测口径) ----
+    # 方舟 file 内容块直读 PDF(含扫描件):base64 内联,约 1300 token/页(每页约 1 厘)。
+    # 单页栅格化 3600 万像素硬限在 ARK 侧;这里只闸文件体积与页数(页数≈上下文占用)。
+    max_pdf_mb: 30                 # 单 PDF 体积上限(base64 后 x1.33;实测 17MB 内联可用)
+    max_pdf_pages: 100             # 单次页数上限(100 页≈13 万输入 token);更长先拆分卷
+    doc_request_timeout_s: 600     # 整本 OCR 输出量大,显著慢于单图(非流式)
 
 video:
   # fast 放第一个 → 默认 variant(成本敏感场景优先);开通了 Pro 的用户从顶栏下拉切。
diff --git a/core/__init__.py b/core/__init__.py
index 0f37d23..5d2798f 100644
--- a/core/__init__.py
+++ b/core/__init__.py
@@ -1,3 +1,3 @@
 # zcbot 版本号单一事实源:web/app.py 的 FastAPI version、/healthz 返回、前端展示都引这里。
 # 改版本只动这一行。
-__version__ = "0.58.54"
+__version__ = "0.58.55"
diff --git a/core/agent_builder.py b/core/agent_builder.py
index ab0ed5d..7e539fa 100644
--- a/core/agent_builder.py
+++ b/core/agent_builder.py
@@ -46,6 +46,7 @@ from tools.materials_project import (
     MaterialsProjectSearchSummaryTool,
 )
 from tools.look_at_image import LookAtImageTool
+from tools.read_document import ReadDocumentTool
 from tools.check_process import CheckProcessTool
 from tools.run_python import RunPythonTool
 from tools.seedance import SeedanceTool
@@ -78,6 +79,10 @@ _MEDIA_LOOK_SEG = """\
 - `look_at_image` —— 看图 / 读图(豆包 Seed 2.0 Lite 视觉)。**你(主模型)是纯文本看不见图,要"看"图就调它**:OCR 文字、描述画面、读图表/表格/示意图、识别物体。**很慢(一次要几十秒),谨慎调用** —— 只在确实需要图的实际内容才调。
   - **何时调**:用户消息里出现 `[用户上传的参考图] <路径>` 且需要据图内容回答(问"这图里写了啥 / 是什么 / 表格数据多少");或要基于 task 内某张图(`figures/xxx.png`)的**实际内容**做事(不是改图,改图走 seedream)。传 `image=<路径>` + 可选 `question`,**把想知道的一次在 `question` 里问全**,别分多次看。
   - **何时不调**:用户只是要改图(走 seedream i2i)/ 只要文件名不关心内容 / 图是你自己刚生成的且 prompt 已知(无需再读)/ 图的内容对当前任务可有可无。**绝不对同一张图反复看**(每看一次都是几十秒等待)。"""
+_MEDIA_READDOC_SEG = """\
+- `read_document` —— 读 PDF(豆包 Seed 2.0 Lite 文档理解),**专治扫描件**:markitdown 对某 PDF 转出**空 / 近空**(纯图页无文本层)→ 用它逐页 OCR 成 markdown。每页约 1-2 厘钱,单次上限 100 页(更长先拆分卷)。
+  - **多页整本 OCR 必传 `save_md`**(如 `save_md='source/xxx.md'`):全文落文件、只返回预览,后续直接 read 那个 md;只问局部内容("第3章指标是什么")传 `question` 即可不落盘。
+  - **何时不调**:PDF 有文本层且 markitdown 已转出正文(直接用那份 md,别重复花钱);DOCX/PPTX/XLSX(走 markitdown);单张图片(走 look_at_image)。"""
 _MEDIA_SEEDREAM_SEG = """\
 - `seedream` —— 豆包图像生成 / 改图。产物自动落 `<task_dir>/figures/`。每次 **¥0.22**(联网 `search=true` 加 ¥0.05)。
   - **文生图**(不传 `reference_images`):从零按 prompt 画。**改图 i2i**(传 `reference_images=["figures/xxx.png"]`):在已有图上做像素级修改。**用户对刚生成 / 上传的图说"改成 X / 换个颜色 / 去掉某处" → 必须走改图(reference_images 指那张图),绝不重新文生图**(重画 = 完全不同的图,丢原构图)。v1 改图仅支持单张参考。
@@ -105,6 +110,7 @@ def _media_tools_block(has_ark: bool, image_tool: str) -> str:
     segs: list[str] = []
     if has_ark:
         segs.append(_MEDIA_LOOK_SEG)
+        segs.append(_MEDIA_READDOC_SEG)
     if image_tool == "seedream":
         segs.append(_MEDIA_SEEDREAM_SEG)
         segs.append(_MEDIA_DIAGRAM_FORK_SEG)
@@ -763,6 +769,18 @@ def build_agent(
                 user_root=ur_path,
             )
             tools[look_tool.name] = look_tool
+            # 文档理解(read_document):同 variant 同 key,扫描件 PDF OCR(markitdown 死路补位)
+            readdoc_tool = ReadDocumentTool(
+                ark_cfg=ark_cfg,
+                vision_variant_cfg=vis_variant,
+                variant_key=vis_key,
+                working_dir=working_dir_path,
+                task_id=task_id,
+                user_id=uid,
+                base_dir=tool_base,
+                user_root=ur_path,
+            )
+            tools[readdoc_tool.name] = readdoc_tool
 
     # 录音文件转写(transcribe_audio / 讯飞 LFASR):仅当 XFYUN_APPID +
     # XFYUN_LFASR_SECRET_KEY 齐了才挂(沿用"有 key 才注册")。与 IAT 语音听写是两个
diff --git a/scripts/probe_ark_doc.py b/scripts/probe_ark_doc.py
new file mode 100644
index 0000000..165dfda
--- /dev/null
+++ b/scripts/probe_ark_doc.py
@@ -0,0 +1,248 @@
+"""Probe: 方舟"文档理解"能不能直读扫描件 PDF(路线 A 验证,不动线上代码)。
+
+跑法: .venv/Scripts/python.exe scripts/probe_ark_doc.py [真实PDF路径]
+依赖 .env 里 ARK_API_KEY。**会真调豆包 seed-2.0-lite,产生 < ¥0.05 费用**。
+
+验证点:
+  1. 合成一份 3 页"扫描件"PDF(PIL 纯图页,无文本层,每页埋魔术串 + 中文段落/表格)
+  2. markitdown 对它抽不出文字(证明现状确实是死路)
+  3. chat/completions 的 file 内容块用哪种 JSON 形状能被接受(候选格式挨个试,
+     400 报错会带字段名,本身就是探针产出)
+  4. OCR 保真度:三页魔术串是否全命中(页覆盖)、中文/表格内容是否读出
+  5. usage tokens → 每页成本口径
+
+传真实 PDF 路径时跳过合成,直接测该文件(页数/体积上限、真实扫描件质量)。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import json
+import os
+import subprocess
+import sys
+import tempfile
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+
+# Windows 控制台默认 GBK,打印中文/特殊符号会崩 → 强制 stdout UTF-8
+try:
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")  # type: ignore[attr-defined]
+except Exception:
+    pass
+
+# 读 .env(同 smoke_look_at_image)
+env_file = ROOT / ".env"
+if env_file.exists():
+    for line in env_file.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
+        line = line.strip()
+        if not line or line.startswith("#") or "=" not in line:
+            continue
+        k, _, v = line.partition("=")
+        os.environ.setdefault(k.strip(), v.strip())
+
+from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
+
+from core.ark_client import ArkClient, ArkConfig, ArkError
+
+def _magic(i: int) -> str:
+    """第 i 页(0 起)的魔术串,确定性可复算。"""
+    return f"ZCBOT-DOC-P{i + 1}-{7391 + i * 613}"
+
+# 每页正文:标题 + 段落 + 第 2 页一个小表格,模拟真实扫描标准的版面
+PAGE_LINES = [
+    [
+        "水泥胶砂强度检验方法(模拟扫描件 第1页)",
+        "本方法规定了水泥胶砂抗压强度与抗折强度的测定步骤。",
+        "试验室温度应保持在 20 ± 2 摄氏度,相对湿度不低于 50%。",
+        "校验码: {magic}",
+    ],
+    [
+        "第2页 配合比与龄期",
+        "胶砂配比  水泥 450g  标准砂 1350g  水 225g",
+        "龄期(d)   3      7      28",
+        "抗压(MPa) 22.5   35.0   52.5",
+        "校验码: {magic}",
+    ],
+    [
+        "第3页 结果处理",
+        "以三条试体抗折结果的算术平均值作为试验结果。",
+        "当三个值中有超出平均值 ±10% 时,应剔除后重新计算。",
+        "校验码: {magic}",
+    ],
+]
+
+_FONT_CANDIDATES = [
+    r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",
+    r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",
+    r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc",
+]
+
+
+def _load_font(size: int) -> ImageFont.FreeTypeFont | ImageFont.ImageFont:
+    for p in _FONT_CANDIDATES:
+        if Path(p).exists():
+            return ImageFont.truetype(p, size)
+    return ImageFont.load_default()
+
+
+def make_scanned_pdf(dest: Path, n_pages: int = 3) -> None:
+    """N 页纯图 PDF(A4 150dpi,无文本层)—— 模拟扫描件。
+
+    前 3 页用真实版面(段落 + 表格),之后的页是短页(标题 + 魔术串),
+    专测页数上限 / 页覆盖。1-bit 模式控体积(黑字白底扫描件本就近似双色)。
+    """
+    font = _load_font(36)
+    pages = []
+    for i in range(n_pages):
+        img = Image.new("RGB", (1240, 1754), (255, 255, 255))
+        d = ImageDraw.Draw(img)
+        lines = (PAGE_LINES[i] if i < len(PAGE_LINES)
+                 else [f"第{i + 1}页 附录条款", "本页为附录占位内容。", "校验码: {magic}"])
+        y = 120
+        for line in lines:
+            d.text((100, y), line.format(magic=_magic(i)), fill=(0, 0, 0), font=font)
+            y += 90
+        # 1-bit 模式绕开本环境 PIL 缺 JPEG 编码器的问题(RGB 页会走 DCT/JPEG),
+        # 且体积最小(P 模式实测一页 4MB+,多页测试撑爆请求)
+        pages.append(img.convert("1", dither=Image.Dither.NONE))
+    # resolution=150:页物理尺寸=px/150 英寸 ≈ A4。缺省 72dpi 会把页标成 A4 两倍大,
+    # 方舟按固定 dpi 栅格化 PDF 页,超尺寸页撞"单页 3600 万像素"上限(probe 实测报错)
+    pages[0].save(dest, save_all=True, append_images=pages[1:], resolution=150.0)
+
+
+def check_markitdown_dead_end(pdf: Path) -> None:
+    """现状对照:markitdown 对纯图 PDF 应抽不出正文。"""
+    exe = ROOT / ".venv" / "Scripts" / "markitdown.exe"
+    cmd = [str(exe) if exe.exists() else "markitdown", str(pdf)]
+    try:
+        r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=120,
+                           encoding="utf-8", errors="replace")
+        text = (r.stdout or "").strip()
+        print(f"[markitdown] exit={r.returncode} 抽出正文 {len(text)} 字符"
+              + (f" → 非空?! 前 200 字: {text[:200]!r}" if text else " → 空(证实扫描件死路)"))
+    except Exception as e:
+        print(f"[markitdown] 跑不了({type(e).__name__}: {e}),跳过对照")
+
+
+# file 内容块候选形状:方舟文档说 file_id/file_data/file_url 三选一,但块的外层
+# JSON 没抓到 → 挨个试,400 报错信息(带字段名)也是探针产出
+def _candidate_blocks(b64: str, filename: str) -> list[tuple[str, dict]]:
+    data_url = f"data:application/pdf;base64,{b64}"
+    return [
+        ("openai_file_data_url",
+         {"type": "file", "file": {"filename": filename, "file_data": data_url}}),
+        ("openai_file_raw_b64",
+         {"type": "file", "file": {"filename": filename, "file_data": b64}}),
+        ("ark_file_url_data",
+         {"type": "file_url", "file_url": {"url": data_url}}),
+    ]
+
+
+QUESTION = (
+    "这是一份多页 PDF 文档。请逐页把其中的文字完整 OCR 出来,"
+    "每页以「== 第N页 ==」开头,保留表格数据与换行,不要总结不要遗漏。"
+)
+
+# 多页模式只要校验码清单:把"页覆盖上限"和"输出 token 上限"两个变量拆开测
+QUESTION_MAGIC_ONLY = (
+    "这是一份多页 PDF 文档,每页都有一行「校验码: ZCBOT-DOC-...」。"
+    "请按页序把每页的校验码逐行列出(格式:第N页 <校验码>),只要校验码,别的不用输出。"
+)
+
+
+def main() -> int:
+    cfg = ArkConfig.load()
+    if cfg is None:
+        print("[SKIP] ARK_API_KEY 未设(或 doubao.yaml 缺失)")
+        return 0
+    vcfg = (cfg.raw.get("vision") or {}).get("seed_2_lite") or {}
+    model_id = vcfg.get("model_id", "doubao-seed-2-0-lite-260428")
+    print(f"[setup] model={model_id} base={cfg.base_url}")
+
+    n_pages = 3
+    if len(sys.argv) > 2 and sys.argv[1] == "--pages":
+        n_pages = int(sys.argv[2])
+        pdf = None
+    elif len(sys.argv) > 1:
+        pdf = Path(sys.argv[1])
+    else:
+        pdf = None
+
+    if pdf is not None:
+        synthetic = False
+        print(f"[setup] 使用真实 PDF: {pdf}")
+    else:
+        pdf = Path(tempfile.mkdtemp(prefix="zcbot_probe_")) / "scanned_probe.pdf"
+        make_scanned_pdf(pdf, n_pages)
+        synthetic = True
+        print(f"[setup] 合成扫描件 PDF: {pdf}"
+              f"({pdf.stat().st_size} bytes, {n_pages} 页, 无文本层)")
+
+    check_markitdown_dead_end(pdf)
+
+    b64 = base64.b64encode(pdf.read_bytes()).decode()
+    print(f"[setup] base64 体积 {len(b64) / 1024:.0f} KB")
+
+    question = QUESTION_MAGIC_ONLY if (synthetic and n_pages > 5) else QUESTION
+    resp = None
+    accepted = None
+    for name, block in _candidate_blocks(b64, pdf.name):
+        body = {
+            "model": model_id,
+            "messages": [{
+                "role": "user",
+                "content": [{"type": "text", "text": question}, block],
+            }],
+        }
+        print(f"[try] 格式 {name} ...")
+        try:
+            with ArkClient(cfg, timeout_s=300) as client:
+                resp = client.post_json("/chat/completions", body, timeout_s=300)
+            accepted = name
+            print(f"[OK] 格式 {name} 被接受")
+            break
+        except ArkError as e:
+            print(f"[reject] {name}: {e}")
+
+    if resp is None:
+        print("\n[FAIL] 所有候选格式都被拒 —— 看上面报错定位正确字段名,"
+              "或该模型版本不支持 file 输入(需查文档理解模型列表)")
+        return 2
+
+    content = ((resp.get("choices") or [{}])[0].get("message") or {}).get("content") or ""
+    if isinstance(content, list):
+        content = "\n".join(c.get("text", "") for c in content if isinstance(c, dict))
+    usage = resp.get("usage") or {}
+    tin = int(usage.get("prompt_tokens", 0) or 0)
+    tout = int(usage.get("completion_tokens", 0) or 0)
+    cost = (tin * float(vcfg.get("price_cny_per_mtoken_input", 0.6))
+            + tout * float(vcfg.get("price_cny_per_mtoken_output", 3.6))) / 1e6
+
+    print(f"\n[usage] tokens={tin}+{tout} cost≈¥{cost:.4f} accepted_format={accepted}")
+    print(f"[response]\n{content}\n")
+
+    if synthetic:
+        flat = content.replace(" ", "").replace("-", "")
+        magics = [_magic(i) for i in range(n_pages)]
+        hits = [m for m in magics if m.replace("-", "") in flat]
+        missed = [m for m in magics if m not in hits]
+        print(f"[verify] 魔术串命中 {len(hits)}/{n_pages}"
+              + (f" 漏: {missed[:5]}{'...' if len(missed) > 5 else ''}" if missed else ""))
+        if n_pages <= 5:
+            cn_hit = "标准砂" in content and "抗压" in content
+            print(f"[verify] 中文表格关键词(标准砂/抗压)命中: {cn_hit}")
+        else:
+            cn_hit = True
+        if not missed and cn_hit:
+            print(f"\n[PASS] {n_pages} 页全覆盖:file 输入 + 扫描件 OCR 验证通过")
+            return 0
+        print("\n[WARN] 部分未命中 —— 人工核对上面 response 判断保真度")
+        return 1
+    print("[DONE] 真实 PDF 模式:人工核对上面 response")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())
diff --git a/scripts/smoke_read_document.py b/scripts/smoke_read_document.py
new file mode 100644
index 0000000..aab7c76
--- /dev/null
+++ b/scripts/smoke_read_document.py
@@ -0,0 +1,116 @@
+"""Smoke: read_document(豆包文档理解)端到端走通 + 扫描件 OCR + save_md 落盘验证。
+
+跑法: .venv/Scripts/python.exe scripts/smoke_read_document.py
+依赖 .env 里 ARK_API_KEY / ZCBOT_DB_URL。**会真调豆包文档理解,产生 < ¥0.01 费用**。
+
+校验:
+  1. 合成 3 页扫描件 PDF(复用 probe_ark_doc 的生成器,无文本层)
+  2. ReadDocumentTool.execute(save_md=...) 返回 banner + saved: + 预览
+  3. save_md 文件落盘且三页魔术串全命中(页覆盖 + OCR 保真)
+  4. usage_events 多一行 kind="vision",units 含 document 路径
+  5. _count_pdf_pages 软探页数 = 3(页数闸门的数据源)
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+import uuid
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts"))
+
+try:
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")  # type: ignore[attr-defined]
+except Exception:
+    pass
+
+# probe_ark_doc import 时自带 .env 加载 + sys.path 处理
+from probe_ark_doc import _magic, make_scanned_pdf
+
+from sqlalchemy import text
+
+from core.ark_client import ArkConfig
+from core.storage import session_scope
+from core.storage.models import Task, User
+from tools.read_document import ReadDocumentTool, _count_pdf_pages
+
+
+def main() -> int:
+    cfg = ArkConfig.load()
+    if cfg is None:
+        print("[SKIP] ARK_API_KEY 未设(或 doubao.yaml 缺失),无法测真接口")
+        return 0
+    vision_cfg = (cfg.raw.get("vision") or {})
+    if not vision_cfg:
+        print("[SKIP] doubao.yaml 无 vision 段")
+        return 0
+    variant_key, variant_cfg = next(iter(vision_cfg.items()))
+    print(f"[setup] variant={variant_key} model={variant_cfg.get('model_id')} "
+          f"max_pdf_mb={variant_cfg.get('max_pdf_mb')} "
+          f"max_pdf_pages={variant_cfg.get('max_pdf_pages')}")
+
+    uid = uuid.uuid4()
+    tid = uuid.uuid4()
+    ws_user = ROOT / "workspace" / "users" / str(uid)
+    wd = ws_user / "smoke_readdoc"
+    pdf = wd / "upload" / "scan.pdf"
+    pdf.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    make_scanned_pdf(pdf, 3)
+    print(f"[setup] 合成扫描件 {pdf.name}({pdf.stat().st_size} bytes, 3 页, 无文本层)")
+
+    n = _count_pdf_pages(pdf)
+    assert n == 3, f"_count_pdf_pages 应 3,实际 {n}"
+    print(f"[OK] _count_pdf_pages = {n}")
+
+    with session_scope() as s:
+        s.add(User(user_id=uid))
+    with session_scope() as s:
+        s.add(Task(task_id=tid, user_id=uid, name="smoke_readdoc", working_dir=str(wd)))
+
+    tool = ReadDocumentTool(
+        ark_cfg=cfg,
+        vision_variant_cfg=variant_cfg,
+        variant_key=variant_key,
+        working_dir=wd,
+        task_id=tid,
+        user_id=uid,
+        base_dir=wd,
+        user_root=ws_user,
+    )
+
+    print("[call] execute(document='upload/scan.pdf', save_md='source/scan.md')")
+    result = tool.execute(document="upload/scan.pdf", save_md="source/scan.md")
+    print(f"[tool result]\n{result}\n")
+    if result.startswith("[Error]"):
+        print("[FAIL] tool 返回错误")
+        return 2
+    assert "saved:" in result, "返回里缺 saved: 行"
+
+    saved = wd / "source" / "scan.md"
+    assert saved.is_file(), f"save_md 未落盘: {saved}"
+    body = saved.read_text(encoding="utf-8")
+    flat = body.replace(" ", "").replace("-", "")
+    magics = [_magic(i) for i in range(3)]
+    hits = [m for m in magics if m.replace("-", "") in flat]
+    assert len(hits) == 3, f"魔术串命中 {len(hits)}/3(漏 {set(magics) - set(hits)})"
+    print(f"[OK] save_md 落盘 {len(body)} 字符,3/3 魔术串命中")
+
+    with session_scope() as s:
+        rows = s.execute(text(
+            "SELECT kind, model_profile, units, cost_cny FROM usage_events "
+            "WHERE task_id = :tid"
+        ), {"tid": str(tid)}).all()
+    assert len(rows) == 1, f"usage_events 行数应 1,实际 {len(rows)}"
+    row = rows[0]
+    assert row.kind == "vision", f"kind 应 vision,实际 {row.kind}"
+    assert "document" in row.units, f"units 缺 document: {row.units}"
+    print(f"[OK] usage_events: kind={row.kind} model={row.model_profile} "
+          f"cost_cny={row.cost_cny} units={row.units}")
+
+    print("\n[PASS] smoke_read_document 全部通过")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())
diff --git a/skills/paper/SKILL.md b/skills/paper/SKILL.md
index bc9a28b..5fc127d 100644
--- a/skills/paper/SKILL.md
+++ b/skills/paper/SKILL.md
@@ -62,6 +62,8 @@ markitdown <path>/ref_paper.pdf    -o <task_dir>/source/ref.md
 markitdown https://.../guide       -o <task_dir>/source/guide.md
 ```
 
+某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR:`read_document(document='<path>/xxx.pdf', save_md='source/xxx.md')`,产物同样是 md。
+
 转完后阶段一直接 `read <task_dir>/source/*.md` 拿事实,**实验数据一律以用户素材为准,不得自造**。
 
 ## 阶段一:八条对齐(写 spec)
diff --git a/skills/patent/SKILL.md b/skills/patent/SKILL.md
index f713b22..ab1e2c8 100644
--- a/skills/patent/SKILL.md
+++ b/skills/patent/SKILL.md
@@ -30,6 +30,8 @@ markitdown <path>/论文.pdf      -o <task_dir>/source/论文.md
 markitdown https://example.com/ -o <task_dir>/source/外部.md
 ```
 
+某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR:`read_document(document='<path>/xxx.pdf', save_md='source/xxx.md')`,产物同样是 md。
+
 代码仓库 / 单文件代码 → 直接 `read`,关键算法在哪个函数、参数怎么传、跟现有方案差异在哪 —— 边读边记到 spec 草稿里。
 
 ## 阶段一: 专利点挖掘与筛选
diff --git a/skills/ppt/SKILL.md b/skills/ppt/SKILL.md
index 08efa79..5b185e7 100644
--- a/skills/ppt/SKILL.md
+++ b/skills/ppt/SKILL.md
@@ -38,7 +38,7 @@ model: glm.pro52
 - `icons/` —— **5 套图标库**(tabler-outline/tabler-filled/chunk-filled/phosphor-duotone/simple-icons,共 1.1w+)。executor 写 `<use data-icon="<lib>/<name>">`,finalize 自动从这里内嵌(默认目录,无需预取);锁 inventory 前用 `ls templates/icons/<lib>/ | grep <关键词>` 验名
 - `design_spec_reference.md` / `spec_lock_reference.md` —— **spec 产出骨架**,策略阶段写 spec 前必读
 
-**素材摄取**:用 `markitdown` CLI 把 PDF/DOCX/PPTX/XLSX/HTML/URL 转 Markdown,落 `<project_dir>/sources/<name>.md`。
+**素材摄取**:用 `markitdown` CLI 把 PDF/DOCX/PPTX/XLSX/HTML/URL 转 Markdown,落 `<project_dir>/sources/<name>.md`。某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR(`save_md` 指到同一位置),产物同样是 md。
 
 ## 工作目录约定
 
diff --git a/skills/proposal/SKILL.md b/skills/proposal/SKILL.md
index 99c24de..b2efc17 100644
--- a/skills/proposal/SKILL.md
+++ b/skills/proposal/SKILL.md
@@ -35,6 +35,8 @@ markitdown <path>/budget.xlsx     -o <task_dir>/source/budget.md
 markitdown https://example.com/x  -o <task_dir>/source/policy.md
 ```
 
+某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(红头指南常见,纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR:`read_document(document='<path>/xxx.pdf', save_md='source/xxx.md')`,产物同样是 md。
+
 转完后 spec 阶段直接 `read <task_dir>/source/*.md` 拿事实,不要凭印象写。
 
 ## 阶段一: 八条对齐
diff --git a/skills/rebuttal/SKILL.md b/skills/rebuttal/SKILL.md
index a061b3f..ba51dc8 100644
--- a/skills/rebuttal/SKILL.md
+++ b/skills/rebuttal/SKILL.md
@@ -48,6 +48,8 @@ markitdown <path>/decision_letter.eml  -o <task_dir>/source/decision.md
 markitdown <path>/manuscript.docx      -o <task_dir>/source/manuscript.md
 ```
 
+某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR:`read_document(document='<path>/xxx.pdf', save_md='source/xxx.md')`,产物同样是 md。
+
 缺原稿也能做分诊和回复框架,但**改稿说明只能占位**;主动向用户要。用户若有自己的逐条应对腹稿(中文随手记也行),一并收进 `source/notes.md` —— 这是后面动作映射的关键输入。
 
 ## 阶段一:拆条 + 对齐 spec
diff --git a/skills/standard/SKILL.md b/skills/standard/SKILL.md
index 6e1ae81..9ce3c59 100644
--- a/skills/standard/SKILL.md
+++ b/skills/standard/SKILL.md
@@ -39,6 +39,8 @@ markitdown <path>/数据.xlsx      -o <task_dir>/source/data.md
 markitdown https://example.com/  -o <task_dir>/source/policy.md
 ```
 
+某 PDF 转出为空 / 近空 = 扫描件(老标准 / 检测报告常见,纯图无文本层)→ 改用 `read_document` 工具 OCR:`read_document(document='<path>/xxx.pdf', save_md='source/xxx.md')`,产物同样是 md。
+
 ## 阶段一: 定层级与体裁 + 八条对齐 (spec)
 
 产物:**task 级 spec 文件**(标准"宪法",阶段二每章前都要重读)。文件路径按 system prompt 的《task 级「宪法」文件命名约定》:
diff --git a/tools/image_ref.py b/tools/image_ref.py
index fa01069..3987124 100644
--- a/tools/image_ref.py
+++ b/tools/image_ref.py
@@ -104,3 +104,41 @@ def load_image_as_data_url(
 
     b64 = base64.b64encode(raw).decode("ascii")
     return f"data:{mime};base64,{b64}", display_fn(resolved), ""
+
+
+def load_pdf_as_data_url(
+    rel: str,
+    *,
+    working_dir: Path,
+    user_root: Optional[Path],
+    display_fn: Callable[[Path], str],
+    max_bytes: int,
+) -> tuple[str, str, str]:
+    """PDF 版 load_image_as_data_url:同一套三形态解析 + user_root 边界 + 大小上限。
+
+    返回 (data_url, display_path, error);data URL 前缀必须是
+    `data:application/pdf;base64,`(方舟硬校验,probe_ark_doc 实测)。
+    """
+    resolved = resolve_in_root(rel, working_dir, user_root)
+    if resolved is None:
+        return "", "", (
+            f"[Error] 文档找不到或越界: {rel!r}。请传 task_dir 内已存在 PDF 的相对路径"
+            f"(如 'source/xxx.pdf',或用户消息里给的上传路径)。"
+        )
+    if resolved.suffix.lower() != ".pdf":
+        return "", "", (
+            f"[Error] 仅支持 .pdf(实际 {resolved.suffix or '(无扩展名)'})。"
+            f"DOCX/PPTX/XLSX 等有文本层的格式请用 markitdown 转换。"
+        )
+    try:
+        raw = resolved.read_bytes()
+    except OSError as e:
+        return "", "", f"[Error] 读取文档失败: {type(e).__name__}: {e}"
+    if len(raw) > max_bytes:
+        mb = len(raw) / 1024 / 1024
+        return "", "", (
+            f"[Error] 文档 {mb:.1f}MB 超过 {max_bytes // 1024 // 1024}MB 上限。"
+            f"先拆分 / 压缩再传。"
+        )
+    b64 = base64.b64encode(raw).decode("ascii")
+    return f"data:application/pdf;base64,{b64}", display_fn(resolved), ""
diff --git a/tools/read_document.py b/tools/read_document.py
new file mode 100644
index 0000000..3d0437d
--- /dev/null
+++ b/tools/read_document.py
@@ -0,0 +1,275 @@
+"""read_document: 让纯文本主模型"读"扫描件 / 图片型 PDF。
+
+markitdown 只能抽 PDF 的文本层,扫描件(纯图页)抽出来是空的 —— 这条死路由本 tool
+补上:整份 PDF base64 内联喂豆包 seed-2.0-lite 的文档理解(方舟按页栅格化后视觉
+OCR),产出 markdown 全文。格式 / 上限 / 成本均经 scripts/probe_ark_doc.py 实测:
+file 内容块 + `data:application/pdf;base64,` 前缀;单页栅格化 3600 万像素上限;
+输入约 1300 token/页(100 页约 ¥0.09)。
+
+与 look_at_image 同一 model / key / 记账通道(usage_events kind="vision"),
+配置在 config/media/doubao.yaml 的 vision 段(max_pdf_mb / max_pdf_pages)。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import time
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Optional
+from uuid import UUID
+
+from core.ark_client import ArkClient, ArkConfig, ArkError, ArkTimeoutError
+from core.storage.usage import record_vision_usage
+
+from .base import Tool, compact_tool_output
+from .image_ref import _CONTAINER_ROOT, load_pdf_as_data_url, resolve_in_root
+
+_DEFAULT_QUESTION = (
+    "这是一份多页 PDF 文档。请逐页把其中的文字完整 OCR 成 markdown:"
+    "每页以「== 第N页 ==」开头;表格转成 markdown 表格;保留标题层级与段落换行;"
+    "公式尽量用 LaTeX;不要总结、不要遗漏、不要自行补充原文没有的内容。"
+)
+
+# 保存到文件时,tool 返回值里带的正文预览长度(全文在文件里,预览只为让模型确认质量)
+_PREVIEW_CHARS = 1500
+
+
+def _count_pdf_pages(pdf: Path) -> Optional[int]:
+    """软探页数(pdfminer 随 markitdown[pdf] 已在依赖里);解析不了返 None 不拦路。"""
+    try:
+        from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
+        from pdfminer.pdfpage import PDFPage
+        from pdfminer.pdfparser import PDFParser
+
+        with open(pdf, "rb") as f:
+            return sum(1 for _ in PDFPage.create_pages(PDFDocument(PDFParser(f))))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+class ReadDocumentTool(Tool):
+    name = "read_document"
+    description = (
+        "Read a PDF (including SCANNED/image-only PDFs that markitdown can't extract) using "
+        "Doubao Seed 2.0 Lite document understanding — OCRs every page into markdown. "
+        "Use when markitdown output for a PDF is empty/near-empty (scanned document), or to "
+        "ask a specific question about a PDF's content. Pass the PDF path; optionally "
+        "`question` (default: full per-page OCR to markdown) and `save_md` (relative path to "
+        "write the full text, e.g. 'source/xxx.md' — recommended for multi-page docs so the "
+        "full text lands in a file instead of flooding context). Costs roughly 0.001-0.002 "
+        "CNY per page; docs over the page limit must be split first."
+    )
+    parameters = {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+            "document": {
+                "type": "string",
+                "description": (
+                    "PDF 相对路径(task_dir 内,如 'source/xxx.pdf',或用户消息里"
+                    "`[用户上传的文件]` 行给的路径)。"
+                ),
+            },
+            "question": {
+                "type": "string",
+                "description": (
+                    "想从文档里知道什么(可选)。如「第3章的检测指标是什么」。"
+                    "不传则默认逐页完整 OCR 成 markdown。"
+                ),
+            },
+            "save_md": {
+                "type": "string",
+                "description": (
+                    "把全文写到这个相对路径(可选,如 'source/xxx.md')。多页 OCR 建议必传:"
+                    "全文落文件,tool 只返回开头预览,不撑爆上下文。"
+                ),
+            },
+        },
+        "required": ["document"],
+    }
+
+    def __init__(
+        self,
+        *,
+        ark_cfg: ArkConfig,
+        vision_variant_cfg: dict,
+        variant_key: str,
+        working_dir: Path,
+        task_id: UUID,
+        user_id: UUID,
+        base_dir: Optional[Path] = None,
+        user_root: Optional[Path] = None,
+    ) -> None:
+        super().__init__(base_dir, user_root=user_root)
+        self.ark_cfg = ark_cfg
+        self.cfg = vision_variant_cfg
+        self.variant_key = variant_key
+        self.working_dir = Path(working_dir)
+        self.task_id = task_id
+        self.user_id = user_id
+
+    def execute(
+        self,
+        document: str,
+        question: Optional[str] = None,
+        save_md: Optional[str] = None,
+    ) -> str:
+        if not (document or "").strip():
+            return "[Error] document(PDF 路径)不能为空"
+
+        cfg = self.cfg
+        max_bytes = int(float(cfg.get("max_pdf_mb", 30)) * 1024 * 1024)
+        data_url, disp, err = load_pdf_as_data_url(
+            document.strip(),
+            working_dir=self.working_dir,
+            user_root=self.user_root,
+            display_fn=self._display,
+            max_bytes=max_bytes,
+        )
+        if err:
+            return err
+
+        # 页数软闸:约 1300 token/页,超过上限会撞模型上下文窗口 → 白付一次失败调用。
+        # pdfminer 解析不了(加密/损坏)不拦,让 API 报错兜底。
+        max_pages = int(cfg.get("max_pdf_pages", 100))
+        resolved = resolve_in_root(document.strip(), self.working_dir, self.user_root)
+        n_pages = _count_pdf_pages(resolved) if resolved is not None else None
+        if n_pages is not None and n_pages > max_pages:
+            return (
+                f"[Error] 文档 {n_pages} 页超过单次 {max_pages} 页上限(上下文约束)。"
+                f"先把 PDF 拆成不超过 {max_pages} 页的分卷再逐卷调用。"
+            )
+
+        q = (question or "").strip() or _DEFAULT_QUESTION
+        model_id = cfg["model_id"]
+        timeout_s = float(cfg.get("doc_request_timeout_s", 600))
+        endpoint = cfg.get("endpoint", "/chat/completions")
+
+        body: dict[str, Any] = {
+            "model": model_id,
+            "messages": [
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": [
+                        {"type": "text", "text": q},
+                        {
+                            "type": "file",
+                            "file": {"filename": Path(disp).name, "file_data": data_url},
+                        },
+                    ],
+                }
+            ],
+        }
+
+        # 超时透明重试,理由同 look_at_image(避免主模型整调用重发、base64 重传)
+        max_attempts = int(cfg.get("timeout_retries", 1)) + 1
+        resp = None
+        for attempt in range(max_attempts):
+            try:
+                with ArkClient(self.ark_cfg, timeout_s=timeout_s) as client:
+                    resp = client.post_json(endpoint, body, timeout_s=timeout_s)
+                break
+            except ArkTimeoutError as e:
+                if attempt == max_attempts - 1:
+                    return f"[Error] read_document API: {e}(已重试 {attempt} 次仍超时)"
+                print(
+                    f"[read_document] timeout, retrying ({attempt + 1}/{max_attempts - 1}): {e}",
+                    flush=True,
+                )
+                time.sleep(2 ** attempt)
+            except ArkError as e:
+                return f"[Error] read_document API: {e}"
+
+        answer, truncated = self._extract_answer(resp)
+        if not answer:
+            return (
+                "[Error] 文档理解响应缺内容(模型未返回文本)。"
+                "可能 PDF 损坏 / 页面超单页像素上限,稍后重试或先重存该 PDF。"
+            )
+
+        usage = resp.get("usage") or {}
+        tin = int(usage.get("prompt_tokens", 0) or 0)
+        tout = int(usage.get("completion_tokens", 0) or 0)
+
+        cost_cny = 0.0
+        try:
+            cost = record_vision_usage(
+                task_id=self.task_id,
+                user_id=self.user_id,
+                model_profile=f"doubao.{self.variant_key}",
+                prompt_tokens=tin,
+                completion_tokens=tout,
+                input_cny_per_mtoken=float(cfg.get("price_cny_per_mtoken_input", 0)),
+                output_cny_per_mtoken=float(cfg.get("price_cny_per_mtoken_output", 0)),
+                extra_units={"document": disp},
+            )
+            cost_cny = float(cost)
+        except Exception as e:
+            print(f"[read_document] record_vision_usage failed: {type(e).__name__}: {e}", flush=True)
+
+        banner = (
+            f"[read_document] model={model_id} · document={disp}"
+            + (f" · pages={n_pages}" if n_pages else "")
+            + f" · tokens={tin}+{tout} · cost=¥{cost_cny:.4f}"
+        )
+        trunc_note = (
+            "\n[注意] 输出被模型 token 上限截断,末尾页可能缺失 —— "
+            "用 question 按页段分次问(如「只 OCR 第 51-100 页」)补齐。"
+        ) if truncated else ""
+
+        if save_md and save_md.strip():
+            saved_disp, save_err = self._save_md(save_md.strip(), answer)
+            if save_err:
+                # 保存失败不吞掉 OCR 结果:降级为直接返回(截断保护)
+                return f"{banner}\n{save_err}(全文改为直接返回)\n\n{compact_tool_output(answer)}{trunc_note}"
+            preview = answer[:_PREVIEW_CHARS]
+            more = f"\n...(预览截断,全文 {len(answer)} 字符在文件里)" if len(answer) > _PREVIEW_CHARS else ""
+            return f"{banner}\nsaved: {saved_disp}\n\n{preview}{more}{trunc_note}"
+
+        return f"{banner}\n\n{compact_tool_output(answer)}{trunc_note}"
+
+    def _save_md(self, rel: str, text: str) -> tuple[str, str]:
+        """把全文写到 task 内。返回 (display_path, error)。
+
+        与读取侧 resolve_in_root 同款三形态(相对 / 宿主绝对 / 容器 `/workspace/...`),
+        但目标是写入 —— 不要求文件已存在,只做 user_root 边界校验。
+        """
+        p = Path(rel)
+        is_container = rel == _CONTAINER_ROOT or rel.startswith(_CONTAINER_ROOT + "/")
+        if self.user_root is not None and is_container:
+            target = self.user_root / rel[len(_CONTAINER_ROOT):].lstrip("/")
+        elif p.is_absolute():
+            target = p
+        else:
+            target = self.working_dir / p
+        target = target.resolve()
+        root = (self.user_root or self.working_dir).resolve()
+        try:
+            target.relative_to(root)
+        except ValueError:
+            return "", f"[Error] save_md 越界: {rel!r}(须在 task 目录内)"
+        try:
+            target.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            target.write_text(text, encoding="utf-8")
+        except OSError as e:
+            return "", f"[Error] 写入 {rel} 失败: {type(e).__name__}: {e}"
+        return self._display(target), ""
+
+    @staticmethod
+    def _extract_answer(resp: dict) -> tuple[str, bool]:
+        """取 choices[0].message.content 文本 + 是否被输出上限截断(finish_reason=length)。"""
+        choices = resp.get("choices")
+        if not (isinstance(choices, list) and choices and isinstance(choices[0], dict)):
+            return "", False
+        truncated = choices[0].get("finish_reason") == "length"
+        msg = choices[0].get("message")
+        if not isinstance(msg, dict):
+            return "", truncated
+        content = msg.get("content")
+        if isinstance(content, str):
+            return content.strip(), truncated
+        if isinstance(content, list):
+            parts = [
+                c.get("text", "")
+                for c in content
+                if isinstance(c, dict) and c.get("type") == "text"
+            ]
+            return "\n".join(p for p in parts if p).strip(), truncated
+        return "", truncated