搜索「PDF」的结果

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-processor

执行基础的本地 PDF 操作（合并、拆分、提取页面/文本/表格、创建），适用于用户要求在不依赖外部服务的情况下离线处理 PDF。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-to-ppt-pack

以完全离线的工作流将研究论文 PDF 转换为文献汇报 PPTX 演示文稿（提取文本/图片、映射图注、总结发现并生成幻灯片）。当需要把 PDF 变成演示文稿时使用，尤其适用于包含图表的科学论文。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-extract-experimental-materials

从 PDF（或由 PDF 提取的文本/Markdown）中提取实验材料与仪器信息，生成三张 CSV 表；当论文/报告包含 Materials and Methods、Key Resources Table、Reagents、Antibodies、Consumables、Software、Equipment、Instruments 或 Reagent Preparation 等章节时使用。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-extract

从 PDF 提取可选中文本以及整页或分页图像（含表格），输出为 Markdown，带逐页标题与图像链接；当你同时需要可读文本和页面视觉素材用于制作 PPT、审阅或分析时使用。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-ppt

从论文 PDF 生成文献汇报 PPTX 演示文稿。当你需要提取论文元数据、概述研究、解读 Results/Figures/Tables，并按图与文 1:1 对应及版式规则生成幻灯片时使用（由“PDF 转 PPT”“文献汇报幻灯片”“把这篇论文做成演示”之类请求触发）。

io.github.opensquilla/opensquilla/pdf-toolkit

结构化的 `.pdf` 操作：提取文本/表格、从多个 PDF 合并页面、按页码范围拆分 PDF、填写 PDF 表单字段，以及从 JSON 生成全新 PDF。当用户想要程序化处理 PDF 而无需自然语言改写时触发——示例：从报告中拉取表格、合并三个 PDF、提取第 5-12 页、填写报税表，或基于数据构建新 PDF。与 `nano-pdf` 不同：后者由 LLM 按一句话改写整页；本技能是通过 pypdf、pdfplumber 与 reportlab 完成的确定性字节级操作。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/pdf-convert-compdf

PDF 转换工具包，具备 AI 版面分析与 OCR 能力。将 PDF 转换为 Word、Markdown、JSON、PPT、CSV、HTML 与 XML，便于 LLM 无缝处理数据

io.github.ForceInjection/AI-fundamentals/pdf_translator

从 PDF 文件提取文本、翻译成目标语言，并将结果保存为 Markdown 文件。当用户想翻译 PDF 文档或要求“把 PDF 转成中文”时使用本技能

io.github.agent0ai/space-agent/pdf-report

从结构化数据或 HTML 创建并下载由浏览器生成的 PDF。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/pdf-official

本指南讲解使用 Python 库与命令行工具完成核心 PDF 处理操作。高级特性、JavaScript 库与更多示例参见 reference.md。如需填写 PDF 表单，请阅读 forms.md 并按其说明操作。

io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/zotero-pdf2zh-guide

Zotero 文献管理器的 PDF 中文翻译插件

io.github.benchflow-ai/skillsbench/pdf-editing

使用 PyMuPDF 读取和编辑 PDF 文档的完整指南。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-checklist-generation

在沙箱中使用 Python 库生成结构化 PDF 清单与报告。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-checklist-generator

用 Python 库生成含表格、分节与评分标准的结构化 PDF 清单和报告。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-checklist-workflow

在 execute_code_sandbox 中用 Python 库生成含表格、分节与评分的结构化 PDF 文档。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-debug-unbuffered

使用无缓冲输出并检查 stderr 以显示真实 traceback，调试 Python PDF 生成错误。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-download-extract-fallback-enhanced-29b2f4

完整 PDF 生命周期：下载、提取，并用 reportlab 生成结构化文档。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-download-extract-fallback-enhanced-899f5b

渐进式工具链 PDF 提取，明确按 read_file、run_shell、execute_code_sandbox 的顺序执行。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-download-extract-fallback-enhanced-e27e0c

PDF 文本提取工具级联：shell pdftotext 优先，Python 方案作为回退。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-download-extract-fallback-enhanced

按顺序工具链提取 PDF：先 read_file，再 run_shell/pdftotext，最后 execute_code_sandbox/PyMuPDF。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-download-extract-fallback

多步骤 PDF 下载与文本提取，采用逐级降级的回退策略。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-engine-fallback

当 pandoc 失败时，换用其他引擎重试 PDF 生成。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdftotext-fallback

当 read_file 返回二进制数据时，通过 shell 调用 pdftotext 恢复 PDF 文本提取。

io.github.HKUDS/OpenSpace/pdf-verification

生成后用 PyPDF2 以编程方式校验 PDF 页数与文件完整性。