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pdf-to-markdown
将任意学术 PDF 转换为结构化 Markdown,支持表格、公式、图注。用于非 arXiv 论文的解析(arXiv 论文请优先使用 alphaxiv-paper-lookup)。当用户说"帮我读/解析/分析这篇论文"且论文不在 arXiv 上时触发。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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将任意学术 PDF 转换为结构化 Markdown,支持表格、公式、图注。用于非 arXiv 论文的解析(arXiv 论文请优先使用 alphaxiv-paper-lookup)。当用户说"帮我读/解析/分析这篇论文"且论文不在 arXiv 上时触发。
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基于 SOC 职业分类
SDP 双模型 6 审稿人 + 交叉审核系统。含拒稿信预演。当用户说"审稿"、"review"、"帮我看看这篇论文写得怎么样"时触发。
Nexus 统一入口。意图识别 + 模式路由 + 首次引导 + Autopilot 模式。当用户提出任何学术研究相关请求时触发(调研、找论文、构思 idea、写论文、审稿、做实验等)。
基于 Evidence Graph + Knowledge Graph 进行学术 idea 构思与评估。双阶段流程:Phase 1 用 ToT 思维树系统性探索,Phase 2 用 SDP 跨模型红队攻击。当用户说"帮我想 idea"、"brainstorm"、"研究方向"、"有什么可以做的"时触发。
Review code changes for correctness, regressions, edge cases, style issues, and unnecessary churn. Use when checking diffs, reviewing pull-request-like changes, or doing independent quality review. Triggers on "review this", "check my changes", "code review", "代码审查".
Perform safe, reviewable refactors. Use when restructuring code, moving responsibilities, renaming across modules, or reducing duplication without intended behavior changes. Triggers on "refactor X", "rename Y across the project", "extract helper", "重构".
typed knowledge-graph 抽象层 (Wave B.3)。把分散在 evidence_graph / corpus_ledger / story_skeleton 的结构升级成 paper / idea / claim / experiment / mechanism / baseline 节点 + supports / contradicts / derives_from / cites / replicates / falsifies 边。通过 4 个 MCP tool 维护 artifacts/research_wiki.json,并用 export_to_evidence_graph 投影回 evidence_graph schema。
| name | pdf-to-markdown |
| description | 将任意学术 PDF 转换为结构化 Markdown,支持表格、公式、图注。用于非 arXiv 论文的解析(arXiv 论文请优先使用 alphaxiv-paper-lookup)。当用户说"帮我读/解析/分析这篇论文"且论文不在 arXiv 上时触发。 |
将学术 PDF 转换为结构化 Markdown,保留论文的组织结构。
需要安装 marker-pdf 包:
pip install marker-pdf
parsed_mds/{filename}.md检查 marker 是否安装
python -c "import marker; print('marker ready')"
未安装则执行 pip install marker-pdf
调用 marker 解析 PDF
marker_single "{pdf_path}" --output_dir "{project_dir}/parsed_mds/"
验证输出
import pymupdf
doc = pymupdf.open(pdf_path)
text = "\n\n".join(page.get_text() for page in doc)
返回路径
论文需要解析
├─ 有 arXiv ID → alphaxiv-paper-lookup(秒级,预处理好的 Markdown)
└─ 无 arXiv ID → pdf-to-markdown(marker 本地解析,几十秒)
└─ marker 失败 → PyMuPDF 文本提取(兜底)
nougat(pip install nougat-ocr)claim-extractor Skill 使用