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超级简历 WonderCV 出品,3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师(面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略)。 触发条件:用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备,或提到 CV/简历/求职。 不触发条件:用户讨论普通写作(非简历)、询问其他文档, 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式:(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容);(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | pdf-figure-extractor |
| description | 从PDF论文中精确提取Figure图片,自动分析PDF结构、定位caption位置、裁剪干净图形,并验证图片质量。支持学术新闻稿、论文写作等场景的自动化图片处理。 |
import fitz
doc = fitz.open(pdf_path)
page = doc[page_num]
# 获取所有文本块
blocks = page.get_text("blocks")
for block in blocks:
x0, y0, x1, y1, text, block_no, block_type = block
if "Fig." in text or "Figure" in text:
print(f"Figure相关: y={y0:.0f}-{y1:.0f}, {text[:50]}...")
# 搜索Fig. X的精确位置
text_instances = page.search_for(f"Fig. {fig_num}")
for inst in text_instances:
print(f"Fig.{fig_num}位置: y={inst.y0:.0f}-{inst.y1:.0f}")
根据caption位置判断图形区域:
| Caption位置 | 图形区域 |
|---|---|
| y=400 (页面中部) | y=100-395 (caption上方) |
| y=666 (页面底部) | y=350-660 (caption上方) |
| y=326 (页面底部) | y=100-320 (caption上方) |
rect = fitz.Rect(50, y_start, page.rect.width - 50, y_end)
pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2), clip=rect)
pix.save(f"fig{fig_num}.png")
检查清单:
原因: 裁剪范围太大 解决: 缩小y_end,确保在caption之前结束
原因: 裁剪范围太小 解决: 扩大y_start/y_end,包含完整图形
原因: 裁剪范围包含了caption区域 解决: 根据caption的y坐标精确调整裁剪边界
matrix=fitz.Matrix(2, 2)"提取PDF图片", "从PDF提取Figure", "PDF图片裁剪", "学术论文图片提取"