nutrient-document-processing（文档处理）
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io.github.affaan-m/ECC/nutrient-document-processing
使用 Nutrient DWS API 处理、转换、OCR、提取、脱敏、签署和填写文档。支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX 和图像。适用于通过 Nutrient DWS API 转换、OCR、提取、脱敏、签署或填写文档时。
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“Batch Processing” 共 88 个结果
io.github.affaan-m/ECC/nutrient-document-processing
使用 Nutrient DWS API 处理、转换、OCR、提取、脱敏、签署和填写文档。支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX 和图像。适用于通过 Nutrient DWS API 转换、OCR、提取、脱敏、签署或填写文档时。
io.github.NeverSight/learn-skills.dev/mobile-post-processing
面向 Unity 的单通道后处理、URP Renderer Features 与移动端安全的屏幕特效。
io.github.a5c-ai/babysitter/backend-async-processing
实现后端异步与后台处理模式——事件驱动架构、消息队列、异步任务运行器与 Worker 池
io.github.github/awesome-copilot/react18-batching-patterns
提供诊断与修复 React 18 类组件自动批处理问题的精确模式。当类组件在异步方法、setTimeout、Promise 的 .then()/.catch() 或原生事件处理器中有多次 setState 调用时使用。编写任何 flushSync 之前先看本技能——其中的决策树可避免滥用 flushSync。也在修复 React 18 升级后中间态断言失效导致的测试失败时使用。
io.github.ECNU-ICALK/AutoSkill/refactor-python-loops-to-use-pandarallel-for-parallel-processing
将遍历列表的顺序 Python 循环转换为使用 pandarallel 库的并行操作，并确保在 FastAPI 或独立脚本中函数作用域正确。
io.github.ECNU-ICALK/AutoSkill/refactor-loops-to-pandarallel-parallel-processing
使用 pandarallel 库把顺序 Python 循环转换为并行代码，处理 DataFrame 转换、函数作用域与 FastAPI 集成。
io.github.FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/pdf-processing-pro
生产级 PDF 处理，支持表单、表格、OCR、校验与批量操作。用于生产环境中的复杂 PDF 流程、大批量 PDF 处理，或需要健壮错误处理与校验的场景。
io.github.FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/pdf-processing
从 PDF 文件中提取文本与表格、填写表单、合并文档。在处理 PDF 文件，或用户提到 PDF、表单、文档抽取时使用。
io.github.affaan-m/ECC/nutrient-document-processing
使用Nutrient DWS API处理、转换、OCR识别、提取、编辑、签名和填写文档。支持PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML和图像格式。
io.github.affaan-m/ECC/nutrient-document-processing
使用 Nutrient DWS API 处理、转换、OCR、提取、编辑、签署文档及填写表单。支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML 和图像格式。
io.github.Tencent/WeKnora/pdf-processing
从 PDF 文件提取文本与表格、填写表单、合并文档。当处理 PDF 文件或用户提到 PDF、表单、文档提取时使用。
io.github.MervinPraison/PraisonAI/pdf-processing
处理 PDF 文档并提取信息。当用户要求读取、分析或从 PDF 文件中提取数据时使用此技能。
io.github.davila7/claude-code-templates/pdf-processing-pro
可用于生产的 PDF 处理方案，支持表单、表格、OCR、校验与批量操作。适用于在生产环境中处理复杂的 PDF 工作流、大批量处理 PDF，或需要健壮错误处理与校验的场景。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/nextflow
端到端构建、运行和调试 Nextflow 数据流水线与 nf-core 工作流。只要用户提到 Nextflow、nf-core、.nf 文件、nextflow.config、DSL2、processes/channels/operators、samplesheet，或想运行社区流水线（如 nf-core/rnaseq、nf-core/sarek）、用 nf-test 编写和测试模块/subworkflow、配置执行器/容器（Docker、Singularity/Apptainer、Conda、Wave）、把工作流扩展到 HPC/SLURM 或云（AWS Batch、Google Batch、Azure、Kubernetes）、调试失败/续跑的运行，都应使用。即使用户没有说出 “Nextflow”，任何可复现的科学/生信工作流也应考虑使用，也包括编写 nf-core 合规的 pipeline、模块、配置和 lint。
io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-route-scan
使用 Python 版 IBM Equal Access 扫描器（scripts/a11y/a11y_scan.py）批量扫描 Langflow 前端路由的无障碍问题，输出 JSON/Markdown/HTML 报告。仅扫描每个路由的默认加载状态（弹窗需显式提供状态文件）。当被要求扫描单个或多个路由、为页面生成无障碍报告或批量检查静态路由时使用。只报告问题——不修复代码、不运行 Playwright/axe 测试、不做正式 Level 1 审计；这些场景见 ibm-a11y-testing-guide、ibm-a11y-level1-audit 与 ibm-a11y-pr-remediation。
io.github.benchflow-ai/skillsbench/pdf
处理 PDF 文件时务必使用此技能而非 Read 工具。Read 工具无法正确提取 PDF 中的表格。适用场景：(1) 读取任意 PDF 文件；(2) 从 PDF 提取表格；(3) 将 PDF 表格转换为 pandas DataFrame；(4) 处理多页 PDF。
io.github.asgeirtj/system_prompts_leaks/pdf
Professional PDF toolkit covering four production workflows: reports, creative visuals, academic LaTeX, and existing PDF processing. Routes automatically by document type and supports reports, posters, papers, resumes, extraction, merging, splitting, and form filling. Use this skill for any conversion whose output is a PDF: Office → PDF (.docx/.doc/.pptx/.ppt/.xlsx/.xls/.odt/.odp/.ods/.rtf/.csv/.txt → PDF), HTML → PDF, and LaTeX/.tex → PDF; also PDF → images, PDF → text, and PDF → tables when reading a PDF apart. Trigger when the user asks to convert, export, render, print, or turn a file into a PDF, or to merge/split/extract from one — including phrasings like 'Word转PDF', 'PPT转PDF', 'Excel转PDF', 'html转pdf', '导出为PDF', 'save/export as PDF', or 'PDF转图片/文字'.
io.github.vinta/awesome-python/preview-verdicts
当裁剪扫描、批量条目编辑或结构调整需要在改动 README.md 之前由维护者审查时，生成交互式保留/删除裁决预览（带逐行反馈控件的 HTML 页面），并处理维护者粘贴回来的反馈 JSON。
io.github.pytorch/pytorch/triaging-issues
Triages GitHub issues by routing to oncall teams, applying labels, and closing questions. Use when processing new PyTorch issues or when asked to triage an issue.
io.github.thedaviddias/Front-End-Checklist/no-unchecked-indexed-access
审计 tsconfig.json 是否缺少安全标志、审查数据处理流水线中用到数组索引访问的代码，或排查 TypeScript 未捕获的运行时 undefined 错误时使用。
io.github.pytorch/pytorch/triaging-issues
对 GitHub issue 进行分诊：路由到值班团队、打标签并关闭咨询类问题。在处理新的 PyTorch issue 或被要求分诊 issue 时使用。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/biopython
Provides Biopython workflows for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Supports batch processing, custom molecular-biology pipelines, BLAST automation, structure analysis, and motif analysis.
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/dask
Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/geomaster
Supports geospatial research workflows for remote sensing, vector and raster GIS, spatial statistics, terrain and network analysis, and machine learning for Earth observation. Use when processing satellite imagery, aligning coordinate systems and raster grids, accessing STAC catalogs, analyzing geospatial time series, or implementing scientific GIS workflows in Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, or Rust.