# 🏗️ SPECKIT_PLAN: Архитектура

## Модуль 1: Анализатор улик (`evidence_analyzer.py`)
- Открывает `evidence.png`.
- Использует Gemini Vision API (или локальный OCR) для извлечения сущностей: НОМЕР, ДАТА, СТАТУС.
- Возвращает словарь метаданных.

## Модуль 2: Конвертер и Теггер (`pdf_tagger.py`)
- Принимает картинку или документ и метаданные.
- Для картинок: создает страницу A4, вставляет картинку, сверху через `reportlab` рисует текстовый блок с метаданными (Header-тег).
- Для существующих PDF: использует `PyPDF2`, чтобы "наложить" (watermark) текстовый слой с тегами поверх оригинальной страницы.
- Для DOCX: использует `LibreOffice` (headless) или `python-docx` для первичной конвертации в PDF, затем тегирует.

## Модуль 3: Распаковщик (`unzipper.py`)
- Безопасная распаковка ZIP во временную директорию (игнорируя мусорные файлы macOS/Windows).

## Модуль 4: Сборщик (Merger - `pipeline_main.py`)
- Оркестрирует процесс.
- Проходит по всем каталогам дел в `/raw/`.
- Вызывает Модуль 1, затем Модуль 3, затем Модуль 2 для каждого файла.
- Объединяет все обработанные PDF в единый `TOTAL_GIS_ARCHIVE.pdf`.

## Модуль 5: Google Drive Uploader (`gdrive_uploader.py`)
- Использует готовый `domovoy_google_creds.json`.
- Ищет файл `TOTAL_GIS_ARCHIVE.pdf` на Диске. Если есть — обновляет (Update_Media), если нет — загружает (Insert).