egbertie
egbertie/satisficing-institute
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直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/egbertie/satisficing-institute --skill mineru命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
生产级AI会议笔记处理系统。支持多种输入格式，智能提取行动项、责任人、截止时间，自动生成结构化会议纪要和TODO清单。具备准确性自检、局限标注、鲁棒性测试等生产级特性。
A/B测试生成器 - 生成可测试的文案/设计变体： 1. 全局考虑：覆盖标题、CTA、说服角度等测试维度 2. 系统考虑：元素选择→变体生成→测试设计→结果分析闭环 3. 迭代机制：根据测试结果优化变体生成策略 4. Skill化：标准接口，可按维度独立生成 5. 流程自动化：自动生成测试方案和变体
学术级深度研究标准Skill - 满足5个标准： 1. 全局考虑：六层模型全覆盖（范式→情报→证据→多维→逻辑→迭代） 2. 系统考虑：研究设计→执行→验证→报告完整闭环 3. 迭代机制：三轮自我修正循环，持续优化研究质量 4. Skill化：标准SKILL.md格式，可安装可调用 5. 流程自动化：六层检查自动执行，质量门控自动验证
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | mineru |
| description | 用 MinerU API 解析 PDF/Word/PPT/图片为 Markdown，支持公式、表格、OCR。适用于论文解析、文档提取。 |
OpenDataLab 出品
PDF/Word/PPT/图片 → 结构化 Markdown，公式表格全保留！
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 官网 | https://mineru.net/ |
| API 文档 | https://mineru.net/apiManage/docs |
| GitHub | https://github.com/opendatalab/MinerU |
| 类型 | 格式 |
|---|---|
| 论文、书籍、扫描件 | |
| 📝 Word | .docx |
| 📊 PPT | .pptx |
| 🖼️ 图片 | .jpg, .png (OCR) |
# Header 认证
Authorization: Bearer {YOUR_API_KEY}
# 1. 提交任务
curl -X POST "https://mineru.net/api/v4/extract/task" \
-H "Authorization: Bearer $MINERU_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"url": "https://arxiv.org/pdf/2410.17247",
"enable_formula": true,
"enable_table": true,
"layout_model": "doclayout_yolo",
"language": "en"
}'
# 返回: {"task_id": "xxx", "status": "pending"}
# 2. 轮询结果
curl "https://mineru.net/api/v4/extract/task/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer $MINERU_TOKEN"
# 返回: {"status": "done", "result": {...}}
# 1. 获取上传 URL
curl -X POST "https://mineru.net/api/v4/file-urls/batch" \
-H "Authorization: Bearer $MINERU_TOKEN" \
-d '{"file_names": ["paper1.pdf", "paper2.pdf"]}'
# 2. 上传文件到返回的 presigned URLs
# 3. 批量提交任务
curl -X POST "https://mineru.net/api/v4/extract/task/batch" \
-H "Authorization: Bearer $MINERU_TOKEN" \
-d '{"files": [{"url": "...", "name": "paper1.pdf"}, ...]}'
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
url | string | 文件 URL (支持 http/https) |
enable_formula | bool | 启用公式识别 (默认 true) |
enable_table | bool | 启用表格识别 (默认 true) |
layout_model | string | doclayout_yolo (快) / layoutlmv3 (准) |
language | string | en / ch / auto |
model_version | string | pipeline / vlm / MinerU-HTML |
| 版本 | 速度 | 准确度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
pipeline | ⚡ 快 | 高 | 常规文档 |
vlm | 🐢 慢 | 最高 | 复杂版面 |
MinerU-HTML | ⚡ 快 | 高 | 网页样式输出 |
解析完成后下载的 ZIP 包含：
output/
├── full.md # 完整 Markdown
├── content_list.json # 结构化内容
├── images/ # 提取的图片
└── layout.json # 版面分析结果
# 1. 创建论文目录
mkdir -p "./paper-reading/[CVPR 2025] NewPaper"
cd "./paper-reading/[CVPR 2025] NewPaper"
# 2. 提交解析任务
TASK_ID=$(curl -s -X POST "https://mineru.net/api/v4/extract/task" \
-H "Authorization: Bearer $MINERU_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://arxiv.org/pdf/XXXX.XXXXX"}' | jq -r '.task_id')
# 3. 等待完成 & 下载
# (轮询 status 直到 done，然后下载 result.zip)
# 4. 解压
unzip result.zip -d .
在 ~/.bashrc 或 OpenClaw config 中设置：
export MINERU_TOKEN="your_api_key_here"
| 限制 | 数值 |
|---|---|
| 单文件大小 | 200 MB |
| 单文件页数 | 600 页 |
| 并发任务数 | 根据套餐 |
arXiv 论文直接用 URL
https://arxiv.org/pdf/2410.17247
中文论文用 language: ch
复杂表格用 vlm 模型
批量处理省 quota
论文解析不再手动复制粘贴！📖