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PDF解析工具，将PDF转换为LLM友好的Markdown格式
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Coordinate multi-agent academic research workflows with sanitized Paperclip-style handoffs, verification gates, and release-safe outputs.
实现前的信心评估：检查理解和准备的充分程度
任意输入（代码、文档、论文、图片）→ 知识图谱 → 聚类社区 → HTML + JSON + 审计报告
知识库维护 — 扫描新资料、入库、健康检查、统计查询
生成 draw.io 图表（.drawio），可选导出 PNG/SVG/PDF
编排端到端自主 AI 研究项目，双循环架构：内循环快速实验迭代，外循环综合分析引导方向
| name | Geek-skills-mineru-pdf-parser |
| version | 2.0.0 |
| description | PDF解析工具，将PDF转换为LLM友好的Markdown格式 |
将 PDF 文档转换为 Markdown 格式。
使用 mcp__mineru-mcp__parse_documents 工具（已配置，无需本地安装）：
参数:
file_sources: "/path/to/file.pdf" 或 URL（支持 PDF/PPT/PPTX/DOC/DOCX/图片）
language: "ch" | "en"（默认 "ch"）
enable_ocr: true | false（默认 false）
page_ranges: "2,4-6"（可选，指定页码范围）
输出: Markdown 文本
保存结果到 Obsidian vault: G:\obsidian\Papers\<AuthorYear_ShortTitle>\<name>.md
MinerU 3.0 使用 client-server 架构：
# 解析 PDF（默认 hybrid-auto-engine 模式）
mineru -p input.pdf -o output_dir
# 指定 backend
mineru -p input.pdf -o output_dir -b pipeline # 快速，4GB VRAM
mineru -p input.pdf -o output_dir -b vlm-auto-engine # 高精度，8GB VRAM
| Backend | VRAM | 精度 | 说明 |
|---|---|---|---|
pipeline | 4GB | 86+ | 快速，支持 CPU fallback |
vlm-auto-engine | 8GB | 90+ | 高精度 |
hybrid-auto-engine | 8GB | 90+ | 默认，平衡 |
vlm-http-client | 2GB | 90+ | 远程 VLM 服务 |
export MINERU_MODEL_SOURCE=huggingface # 或 modelscope
mineru-models-download # 交互式选择