literature-parsing

name	literature-parsing
description	将 PDF 文献转换为 Markdown 文件，并提取所有图表图片。使用 MinerU (opendatalab) 进行工业级高质量解析。
trigger	["PDF 转 Markdown","PDF 转换","文献解析","提取图片","PDF to Markdown","convert PDF","extract figures","PDF 转 markdown","解析文献","PDF 提取","PDF 转文字"]

Literature Parsing Skill

将 PDF 文献完整转换为 Markdown 文件，并自动提取所有图表和图片。使用 MinerU (opendatalab) 进行工业级高质量解析。

触发条件

• 用户提供 PDF 文件并要求转换为 Markdown
• 提到"PDF 转 Markdown"、"文献解析"
• 说"提取 PDF 中的图片"、"extract figures from PDF"
• 需要批量处理多个 PDF 文件

功能特性

• ✅ PDF → Markdown 转换 - 保留标题、段落、列表、公式等结构
• ✅ 智能空格处理 - 自动修复中英文之间的空格
• ✅ 图表提取 - 提取 PDF 中嵌入的真实图片
• ✅ 表格识别 - 检测并转换表格为 Markdown 格式
• ✅ 公式保留 - LaTeX 格式数学公式
• ✅ 元数据提取 - 提取标题、作者等信息
• ✅ 批量处理 - 支持同时处理多个 PDF
• ✅ 结构化输出 - 生成组织良好的 Markdown 文档

核心技术

组件	用途
MinerU	工业级 PDF 解析引擎 (opendatalab)
Pipeline Backend	文本提取、布局分析
OCR	扫描版 PDF 文字识别

输出结构

转换后的目录结构：

output_folder/
├── document.md          # 主 Markdown 文件
├── images/              # 提取的图片
│   ├── xxx.jpg
│   ├── yyy.jpg
│   └── ...
└── document_metadata.json  # 文档元数据

使用方法

对话框中使用

将这个 PDF 转换为 Markdown
解析这篇文献，提取所有图片
PDF to Markdown with figures
批量转换这些 PDF 文件

命令行使用

# 基本转换（自动模式）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output

# 文本 PDF（速度快）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -m txt

# 扫描版 PDF（使用 OCR）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -m ocr

# 指定语言（提高 OCR 准确率）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -l en

# 使用 GPU 加速
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -d cuda

直接使用 MinerU

# 基本用法
mineru -p paper.pdf -o ./output

# 文本模式（无图片，速度快）
mineru -p paper.pdf -o ./output -m txt

# OCR 模式（扫描版）
mineru -p paper.pdf -o ./output -m ocr

# 指定语言
mineru -p paper.pdf -o ./output -l ch

# 指定设备
mineru -p paper.pdf -o ./output --device cpu

参数说明

参数	简写	说明	默认值
--input	-i	输入 PDF 文件路径	-
--output	-o	输出目录	~/.openclaw/media/literature-parsing
--method	-m	解析方法：auto/txt/ocr	auto
--lang	-l	OCR 语言：ch/en 等	ch
--device	-d	设备：cpu/cuda	cpu
--quiet	-q	安静模式（输出 JSON）	false

输出示例

基本转换

$ python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output
✓ 开始处理：paper.pdf
  输出目录：./output
  解析方法：auto
  设备：cpu
✓ 处理完成：paper.pdf
  Markdown: paper.md
  图片数量：12 张
✓ 文件已整理到：./output/paper

✅ 转换完成！
📄 Markdown: ./output/paper/paper.md
🖼️  图片：./output/paper/images (12 张)
📊 元数据：./output/paper/paper_metadata.json

批量处理

# 处理目录中所有 PDF
for pdf in *.pdf; do
  python3 scripts/literature_parsing.py -i "$pdf" -o ./output
done

Markdown 输出格式

生成的 Markdown 文件结构：

# 论文标题

作者信息

# Abstract

摘要内容...

# 1. Introduction

正文内容，保留 LaTeX 公式：$E = mc^2$

![Figure 1](images/xxx.jpg)

## 2. Methods

### 2.1 Data Collection

| Column 1 | Column 2 |
|----------|----------|
| Data A   | Data B   |

![Figure 2](images/yyy.jpg)

# References

[1] Author A, et al. Title. Journal, 2023.

依赖安装

# 安装 MinerU
pip install 'mineru[all]'

# 如果遇到 numpy 版本问题
pip install 'numpy<2.0' 'pandas<3.0'

特性说明

文本提取改进

• ✅ 智能空格修复 - 自动在中英文之间添加空格
• ✅ 保留布局 - 使用先进的布局分析
• ✅ 段落识别 - 自动检测段落边界
• ✅ 标题检测 - 识别标题层级

图片提取改进

• ✅ 嵌入图片提取 - 提取真实嵌入的图片
• ✅ 格式保留 - 保持原始图片格式（JPG/PNG）
• ✅ 按哈希命名 - 自动去重

公式处理

• ✅ LaTeX 保留 - 内联公式 $...$ 和显示公式 $$...$$
• ✅ 数学符号 - 完整保留数学符号

表格处理

• ✅ 自动检测 - 识别 PDF 中的表格
• ✅ Markdown 转换 - 转换为标准 Markdown 表格

注意事项

• ✅ 自动创建目录 - 输出目录不存在时自动创建
• ✅ 图片去重 - 使用 MD5 哈希值自动去重
• ✅ 错误处理 - 损坏的 PDF 会跳过并报告
• ⚠️ 扫描版 PDF - 使用 -m ocr 模式
• ⚠️ 加密 PDF - 需要先解密
• ⚠️ 复杂布局 - 多栏复杂排版可能影响转换质量

错误处理

错误	说明	解决方案
File not found	PDF 文件不存在	检查文件路径
Invalid PDF	PDF 格式损坏	尝试修复或重新下载
Permission denied	无读取权限	检查文件权限
No images found	未找到图片	PDF 可能使用矢量图形
Timeout	处理超时（>10 分钟）	尝试 -m txt 模式或减小文件

与其他技能配合

与 chemical_file_converter 配合

处理化学文献时，可以：

1. literature-parsing: 提取 PDF 中的分子结构和反应式图片
2. chemical_file_converter: 转换提取的化学结构文件格式

与 mol_paper_renderer 配合

生成高质量论文：

1. mol_paper_renderer: 生成出版级分子图片
2. literature-parsing: 将包含这些图片的 PDF 转换为 Markdown

完整工作流程示例

示例 1: 单篇文献转换

# 转换单篇 PDF
python3 scripts/literature_parsing.py -i nature_paper.pdf -o ./papers/nature

# 查看结果
ls -la ./papers/nature/
# paper.md
# images/xxx.jpg ...
# paper_metadata.json

示例 2: 批量文献库处理

# 批量转换
mkdir -p ~/papers/library
for pdf in ~/downloads/*.pdf; do
  python3 scripts/literature_parsing.py -i "$pdf" -o ~/papers/library
done

示例 3: 只处理特定页面

# 使用 MinerU 直接处理
mineru -p paper.pdf -o ./output -s 0 -e 9  # 只处理前 10 页

性能优化

文本 PDF（无图片）

# 使用 txt 模式，速度更快
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -m txt

扫描版 PDF

# 使用 OCR 模式
python3 scripts/literature_parsing.py -i scanned.pdf -o ./output -m ocr

# 指定语言提高准确率
python3 scripts/literature_parsing.py -i scanned.pdf -o ./output -m ocr -l en

CPU/GPU 选择

# 使用 CPU（兼容性好）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -d cpu

# 使用 GPU（速度快，需要 CUDA）
python3 scripts/literature_parsing.py -i paper.pdf -o ./output -d cuda

输出目录白名单

重要：为了能在飞书等平台上发送生成的文件，输出目录必须在白名单内：

• ✅ ~/.openclaw/media/
• ✅ ~/.openclaw/workspace/
• ✅ ~/.openclaw/agents/

本 skill 默认输出到 ~/.openclaw/media/literature-parsing/，可以直接分享！

技术细节

MinerU 优势

MinerU 是 opendatalab 开源的工业级 PDF 解析工具：

• 📊 布局分析 - 准确识别标题、段落、表格、图片
• 📐 公式识别 - 完整保留 LaTeX 数学公式
• 🖼️ 图片提取 - 提取真实嵌入的图片
• 📝 OCR 支持 - 支持扫描版 PDF
• 🌍 多语言 - 支持 109 种语言 OCR

与之前版本对比

特性	PyMuPDF	MinerU
文本提取	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
公式保留	❌	✅
表格识别	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
布局分析	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
OCR 支持	❌	✅
扫描版支持	❌	✅

处理流程

1. 布局分析 - 识别页面布局、文本区域、图片区域
2. 文本提取 - 从 PDF 中提取文本内容
3. 公式识别 - 识别并保留 LaTeX 公式
4. 表格识别 - 检测表格并转换为 Markdown
5. 图片提取 - 提取嵌入的图片
6. OCR（可选） - 对扫描版进行文字识别
7. 格式整理 - 生成结构化的 Markdown 文档