소스 정보
- 저장소
- HKUDS/OpenSpace
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 17일 03:43
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 7,423
- 포크
- 901
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/HKUDS/OpenSpace --skill local-pdf-extraction명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Incremental audio production with duration mismatch handling, adaptive stem extension, and pre-mix alignment verification
Audio production with diagnostic analysis, timecode parsing from documents, and verified export workflow
Incremental audio production with duration alignment handling, per-stem verification, and adaptive extension strategies
SOC 직업 분류 기준
| name | local-pdf-extraction |
| description | Extract text from local PDFs using pdftotext or PyMuPDF via run_shell |
Use this skill when you need to extract text from PDF files that exist locally on the filesystem, and read_file returns binary data instead of readable text.
read_file on PDFs returns binary/garbled data instead of textFirst, list directory contents to find all PDF files:
ls -la *.pdf
# or for recursive search
find . -name "*.pdf" -type f
Choose one of these methods based on available tools:
# Extract single PDF
pdftotext input.pdf output.txt
# Batch extract all PDFs in directory
for pdf in *.pdf; do
pdftotext "$pdf" "${pdf%.pdf}.txt"
done
python3 << 'EOF'
import fitz # PyMuPDF
import glob
import os
for pdf_path in glob.glob("*.pdf"):
doc = fitz.open(pdf_path)
text = ""
for page in doc:
text += page.get_text()
txt_path = pdf_path.replace(".pdf", ".txt")
with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)
print(f"Extracted: {pdf_path} -> {txt_path}")
EOF
Once extracted, use read_file to read the .txt files:
# Now you can read the text files normally
content = read_file(filetype="txt", file_path="document.txt")
Proceed with your analysis, summarization, or data extraction on the text content.
# Step 1: Find PDFs
ls -la *.pdf
# Step 2: Extract all PDFs to text
for pdf in *.pdf; do
pdftotext "$pdf" "${pdf%.pdf}.txt"
done
# Step 3: Verify extraction
ls -la *.txt
Or as a Python script via run_shell:
python3 << 'SCRIPT'
import fitz, glob
for pdf in glob.glob("*.pdf"):
doc = fitz.open(pdf)
text = "".join(page.get_text() for page in doc)
with open(pdf.replace(".pdf", ".txt"), "w") as f:
f.write(text)
print(f"Done: {pdf}")
SCRIPT
apt-get install poppler-utils or use PyMuPDF methodpdftoppm + tesseractread_file directly on PDFs for text extractionrun_shell with pdftotext or PyMuPDF for reliable extraction.txt files for further processing