适用场景
你需要把 PDF 文件长期归档（合同、发票、审计材料、投标文件、科研档案等），但又担心不同阅读器/系统下兼容性、字体嵌入、色彩配置、透明度与注释对象等细节导致“看得见但不合规”。PDF/A 是典型的归档标准：它强调可重现与可验证。这个在线工具的目标是：上传一个 PDF，一键做 PDF/A 合规检测，输出可读报告（包含规则、严重级别、对象定位、建议修复动作），并提供可选的“修复建议方案”（不强制自动改文件，但给出可执行步骤与命令）。
交付物清单（必须一次性产出）
请确保 AI 的输出可以直接落地运行/构建/部署，至少包含：
1) 完整项目源码（前端+后端或一体化），明确文件树；
2) 本地运行命令（开发/生产）；
3) Docker 一键部署（含 verapdf 运行环境）；
4) 测试用例（单元/集成至少一种）或 QA checklist；
5) 安全与资源限制说明（上传大小、超时、并发、临时文件清理）；
6) 输出报告格式（JSON + 可视化 HTML 或 Markdown）。
Prompt（直接复制）
你是资深全栈工程师 + DevOps。请为我生成一个“PDF/A 合规检测与修复建议”在线工具的完整可运行项目。
【核心能力】
- 前端：网页上传 PDF（拖拽/点击），显示文件基本信息（页数/大小/元数据）与检测进度。
- 后端：接收 PDF，调用 veraPDF（容器内可用）进行 PDF/A 合规校验，解析输出为结构化 JSON（规则ID、级别、页码/对象定位、信息文本）。
- 报告：
1) 生成可下载的 JSON 报告；
2) 在页面渲染“问题清单 + 筛选（严重/警告/信息）+ 搜索”；
3) 每条问题给出“修复建议”（例如：字体未嵌入→用 Ghost /ocrmypdf/重新导出设置；色彩配置→嵌入 ICC；XMP 元数据缺失→补充；透明度/注释→扁平化等）。
- 约束：不得生成任何图片/海报/插画/渲染图相关功能；只处理用户上传的 PDF。
【技术栈要求（可选其一，但必须自洽）】
方案A（推荐，简单可跑）：Next.js(前端) + Node.js(后端API) + Docker（包含 verapdf CLI）。
或 方案B：React/Vite + FastAPI(Python) + Docker（包含 verapdf CLI）。
【输出必须包含】
1) 项目文件树（tree 形式）
2) 每个关键文件的完整代码（不要省略为“略”），至少包括：
- 前端页面（上传、进度、结果展示）
- 后端上传接口与任务执行（同步可先实现，注意超时与大小限制）
- veraPDF 调用封装（捕获 stderr/stdout，返回规范化结构）
- 报告解析与建议生成模块（规则到建议的映射可用可扩展配置）
- Dockerfile / docker-compose.yml
3) 运行命令：
- 本地开发
- 构建与生产启动
- Docker 一键启动
4) 安全与性能：
- 上传大小限制（例如 30MB）
- 任务超时（例如 60s）
- 临时文件目录与清理策略
- 并发限制（至少给出方案：队列/信号量/worker）
5) 测试用例或 QA checklist：
- 至少覆盖：成功检测、非PDF拒绝、超大文件拒绝、超时处理、报告下载正确性
【功能细节】
- 上传后生成一个 jobId，前端轮询状态（如果你实现了异步）；若你选择同步接口，也要在 UI 提示“处理中”。
- 结果页展示：总体结论（是否通过 PDF/A）、问题数量统计、问题列表。
- 建议生成：给出“通用修复路径”与“命令示例”（可选）以及“风险提醒”（例如自动修复可能改变文本可搜索性）。
请直接开始输出项目，不要输出解释性长文；先给文件树，再逐文件输出代码，最后输出运行命令与 QA 清单。
实现要点（便于落地与扩展）
1) veraPDF 的输出既可以是文本，也可以是 JSON/ （取决于 CLI 参数与版本）。建议封装一层解析器，把“规则ID/位置/级别/消息”统一到你的数据模型，前端渲染就会非常稳定。
2) 建议模块不要写死在前端：用一个可扩展的映射表（如 JSON 配置或 TS/py 字典），按规则ID/关键字匹配生成建议，后续可以持续补充规则覆盖率。
3) 资源与安全：上传 PDF 是典型的风控入口。必须限制文件大小、限制处理时长、限制并发，并确保临时文件在任务结束后清理；同时要校验 MIME/扩展名并做简单的“PDF 头部”检测（%PDF）。
4) 输出报告建议同时提供：结构化 JSON（给程序用）+ 可读 HTML/Markdown（给人看）。可读报告里要把“问题→影响→建议→参考命令/设置”讲清楚。
测试用例或 QA checklist（发布时也可用）
检查点建议：上传合法 PDF 能返回 jobId/结果；上传非 PDF 返回明确错误；超大文件被拒绝且提示清晰；处理超时会中止并返回可理解的状态；报告 JSON 可下载且字段齐全；前端筛选/搜索无报错；重复提交同一文件能得到一致结果；容器重启后服务可用；临时文件不会无限增长。
部署与运维建议
建议以 Docker 部署：把前端、后端与 veraPDF 运行环境打包到同一 compose；对外只暴露 Web 端口。生产环境配反向代理（Nginx/Caddy），开启 HTTPS；设置请求体大小限制；并添加基本日志（请求、耗时、错误码、jobId）。如果要做异步队列，可选 BullMQ/Redis 或者简单的内存队列（单机）。
