# 🎯 SPECKIT_SPEC: Требования

## 1. ЧТО мы строим? (User Story)
Как владелец юридического архива, я хочу, чтобы все сырые данные (скриншоты и ZIP с вложениями), выкачанные Жнецом из ГИС ЖКХ, автоматически обрабатывались, тегировались и собирались в один большой структурированный PDF-файл. Этот файл должен автоматически загружаться на Google Drive для последующего анализа в NotebookLM.

## 2. ЗАЧЕМ? (Бизнес-ценность)
NotebookLM лучше всего работает с едиными, хорошо структурированными и размеченными документами. Добавление тегов (Номер обращения, Дата, Время) прямо на страницы PDF обеспечивает жесткий "Grounding" — NotebookLM сможет давать точные ссылки на даты при генерации исковых заявлений, исключая галлюцинации ИИ.

## 3. Критерии приемки (Acceptance Criteria)
1. Скрипт перебирает все папки в `/volume1/web/legal/gis/raw/`.
2. Извлекает `evidence.png`, распознает на нем номер обращения, статус, дату и время.
3. Конвертирует `evidence.png` в PDF, накладывая поверх картинки жирный текстовый тег (например, `[ОБРАЩЕНИЕ №73... | ДАТА: ...]`).
4. Распаковывает `attachments.zip`.
5. Конвертирует документы (Word, TXT, картинки) из ZIP в PDF. Если это уже PDF — просто читает его.
6. Накладывает те же текстовые теги на первую (или каждую) страницу вложенных документов.
7. Склеивает скриншот-PDF и вложения-PDF в единый блок по данному обращению.
8. Склеивает все блоки обращений в один файл `TOTAL_GIS_ARCHIVE.pdf`.
9. Загружает файл на Google Диск, перезаписывая старую версию.
10. Отправляет уведомление в Telegram об успешной загрузке.