在当今数字化时代，电子证据在法律诉讼中扮演着越来越重要的角色。然而，传统手工证据整理方法往往耗时耗力，还容易出错。

周末在处理一个民事诉讼案件的证据时，使用AI编写Python脚本来辅助整理过程，个人感受是对于证据量较大的案件，利用Python脚本可以显著提高文档处理效率。

本文介绍AI编程的脚本在电子证据整理中的几个应用，希望能为对AI的感兴趣的人群提供参考，也希望大家都勇于尝试借助AI编程实现任务自动化。

长图截短图

微信聊天记录作为电子证据，出现的频率非常高。手机软件提供的截长图功能为提取聊天记录提供了非常大的便利。但是直接将长图作为证据提交给法院，显然不利于法官的阅读，律师也可能给法官和当事人留下不好的印象。同时，直接截取的长图往往超出了普通打印机的处理能力。而手动截图又容易出现信息遗漏或重复。

为了解决这个问题，我把需求提交给 Deekseek coder，让 AI 编写了一个 Python 脚本，并在多轮优化后，实现长图自动化分割为短图。具体可实现以下功能：

1. 自动识别提供图片的尺寸；

2. 按照指定的比例将长图分割为多个片段；

3. 设置重叠区域（如 100 像素），确保图片连贯性和避免文字被截断；

4. 使用长图名称+序号命名每个片段。

例如，这可能是一张典型的、客户提供的微信聊天记录：

显然这个文件不能直接作为证据提交。这是使用 Python 脚本处理的过程，输入待处理文件后，花了 16 秒切分为了 22 张图片：

相邻的图片首尾也有部分重叠区域，确保图片连贯性和避免文字被截断：

单张图片转PDF

在整理电子证据时，经常需要将多张图片（聊天截图、网页截图、照片、发票等）整合编排进 PDF 文件内。但是，如果直接将不同大小或比例的图片转换为 PDF，很可能会导致页面排版混乱，影响整体的专业性和可读性。

比如，将各类大小不一的图片转为 PDF 格式，效果可能是这样的：

为此，我让AI编写了另一个 Python 脚本，自动识别图片的大小，将图片保存在 A4 大小的 PDF 页面中，确保图片按比例缩放保存在 PDF 中，最终输出的图片都放在统一大小的A4页面中；如果图片是横向的，PDF 页面也自动使用横向模式。

运行脚本后，可以将补充大小的图片，保存到 A4 页面的 PDF 中：

多张图片合并为一页PDF

将图片保存为 PDF 格式时，有时为了阅读便利需要将多张相关的图片合并到同一页 PDF 中，以便更好地展示证据之间的关联性，以更少的页面展示更多的信息。比如长图截短图后，可以将两张张短图或四张短图合并为一张 PDF，如果手工操作显然耗时费力。

为此，我让 AI 编写了一个 Python 脚本，自动化实现图片编排：

运行脚本处理前面长图截短图环节生成的 22 张图片后，花了 15 秒生成了组合在一起的 PDF 文件：

这是生成的微信聊天截图组成的 PDF 文件：

将多个PDF合并、为PDF批量添加页码

在整理完各类证据后，需要将多个PDF文件合并成一个完整的证据文件并为文件添加页码。AI编写的脚本可以实现按照PDF文件标题顺序（需要提前编号）合并，生成一个完整的、有序的PDF文档。

为PDF批量添加页码功能相对简单，很多办公软件如WPS也能实现，但为了完整的工作流，也将其纳入了自动化脚本中。

结语

目前，上述工作流程是分步骤进行的。今后将工作流进一步梳理清晰后，未来可以将这些步骤整合成一个完整的自动化流程。实际上，除了上述文件处理环节外，文件批量自动重命名、提取文件名称制作目录（如制作底稿目录）、批量提取格式文件（如商标、专利证书）内容等，都可以借助AI编程实现自动化，并且处理过程中还可以接入大模型的API，进一步提升处理能力。

理想的情况是，证据编排工作，我们只需指定一个包含各类电子证据的文件夹，然后让脚本按顺序、分步骤对电子证据进行处理，最终一次性生成一份已编好页码的完整电子证据文件，并自动生成初步的证据目录。

这种全自动化的工作流将极大地提高证据整理的效率，减少人为错误，让法律从业者能够将更多的精力集中在案件分析和策略制定上。

现阶段AI还无法做到直接调用各类软件实现上述工作流，但AI编程能力已十分强大，完全不需要用户具备任何编程基础，即可借助AI编程提供的各类脚本，实现标准、重复任务的快捷处理。

Andrej Karpathy说「最新的热门编程语言是英语」，我是这么理解的，AI 让不具备编程基础的人通过自然语言即可编程，任何人都应该尝试一下。使用AI编写的脚本批量处理任务，也会带来极大的愉悦体验。