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将任意 PDF 文件高质量转换为 Markdown 格式。支持复杂布局、表格、公式、图片提取，自动处理大文件分页，提供多种输出模式。基于 OpenDataLoader PDF - Benchmark #1 准确率。使用方法: /pdf2md <pdf路径> [--output=<输出目录>] [--mode=fast|hybrid] [--extract-images=true|false] [--ocr-lang=<语言>]
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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。
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/renky1025/agent-skills --skill pdf2md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。
正在显示 SKILL.md
| name | pdf2md |
| description | 将任意 PDF 文件高质量转换为 Markdown 格式。支持复杂布局、表格、公式、图片提取，自动处理大文件分页，提供多种输出模式。基于 OpenDataLoader PDF - Benchmark #1 准确率。使用方法: /pdf2md <pdf路径> [--output=<输出目录>] [--mode=fast|hybrid] [--extract-images=true|false] [--ocr-lang=<语言>] |
| user_invocable | true |
| version | 1.0.0 |
基于 OpenDataLoader PDF 的高精度 PDF 解析工具，将 PDF 完美转换为 Markdown 格式，特别适合 AI/RAG 工作流。
/pdf2md <PDF路径> [--output=<目录>] [--mode=fast|hybrid] [--extract-images=true|false] [--ocr] [--ocr-lang=<语言>]
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
PDF路径 | 单个PDF文件或包含PDF的文件夹 | 必填 |
--output | 输出目录 | ~/Downloads/pdf2md-output/ |
--mode | 处理模式: fast(本地) 或 hybrid(AI增强) | fast |
--extract-images | 是否提取图片 | true |
--ocr | 强制启用OCR(扫描版PDF) | false |
--ocr-lang | OCR语言: en, ch_sim, ch_tra, ja, ko 等 | en |
--formula | 提取数学公式为LaTeX(hybrid模式) | false |
--charts | 生成图表AI描述(hybrid模式) | false |
在使用前，必须验证环境是否就绪：
# 1. 检查 Java 版本 (需要 11+)
java -version
# 2. 检查 Python 版本 (需要 3.10+)
python3 --version
# 3. 检查 OpenDataLoader 是否安装
pip show opendataloader-pdf
# 4. 检查 hybrid 模式依赖 (如果使用)
pip show opendataloader-pdf[hybrid]
# 基础转换
python3 pdf2md/pdf2md.py document.pdf
# Hybrid 模式（高质量，支持复杂表格/公式）
python3 pdf2md/pdf2md.py document.pdf --mode=hybrid
# 扫描版PDF（带OCR）
python3 pdf2md/pdf2md.py scan.pdf --mode=hybrid --ocr --ocr-lang=ch_sim
# 学术论文（含公式）
python3 pdf2md/pdf2md.py paper.pdf --mode=hybrid --formula
# 批量处理文件夹
python3 pdf2md/pdf2md.py ./pdfs/ --mode=hybrid --output=./output/
# 检查环境
python3 pdf2md/pdf2md.py --check
# 安装依赖
python3 pdf2md/pdf2md.py --install
参数:
input PDF文件或文件夹路径
可选参数:
-o, --output 输出目录 (默认: ~/Downloads/pdf2md-output)
-m, --mode 处理模式: fast 或 hybrid (默认: fast)
--no-images 不提取图片
--ocr 启用OCR (扫描版PDF)
--ocr-lang OCR语言 (默认: en, 可选: ch_sim/ch_tra/ja/ko)
--formula 提取数学公式为LaTeX (hybrid模式)
--charts 生成图表AI描述 (hybrid模式)
--port Hybrid后端端口 (默认: 5002)
--check 仅检查环境依赖
--install 安装/更新依赖
如果未安装，助手会自动执行：
# 基础安装
pip install -U opendataloader-pdf
# 混合模式安装(推荐，支持OCR/公式/图表)
pip install -U "opendataloader-pdf[hybrid]"
完整实现见 pdf2md/pdf2md.py，上文「使用 pdf2md CLI 工具」一节已覆盖全部能力：环境检查、单文件/批量转换、混合模式后端、OCR、公式、图片与表格后处理、失败重试。
本技能不要求手动复现下方历史步骤说明——直接调用 CLI 即可。如确需了解内部逻辑，以 pdf2md.py 源码为准（该脚本本身已包含上述全部步骤的实现，文档与源码不再重复维护，避免漂移）。
转换完成后，输出目录结构如下：
output/
├── document.md # 主Markdown文件
├── document.json # 结构化JSON（含边界框坐标）
├── summary.json # 处理摘要
└── images/ # 提取的图片
├── image_001.png
├── image_002.png
└── ...
# 文档标题
## 第一章 介绍
这是一段正文内容。OpenDataLoader 会正确保留**粗体**和*斜体*。
### 表格示例
| 列1 | 列2 | 列3 |
|-----|-----|-----|
| A1 | B1 | C1 |
| A2 | B2 | C2 |
### 图片示例
### 数学公式
行内公式: $E = mc^2$
块级公式:
$$
\frac{f(x+h) - f(x)}{h}
$$
## 第二章 方法
...
A: 使用 mode=hybrid，它会自动处理复杂/无边框表格
A: 添加 --ocr 参数，并确保使用 --mode=hybrid
A: OpenDataLoader 会自动流式处理，如遇内存问题，改用 mode=fast
A: 确保使用 --extract-images=true（默认开启），并检查输出目录的 images 文件夹
A: 使用 --mode=hybrid --formula，公式会以LaTeX格式输出
A: 数字PDF应正常显示，扫描版PDF使用 --ocr --ocr-lang=ch_sim
| 文档类型 | 模式 | 速度 | 准确率 |
|---|---|---|---|
| 简单数字PDF | fast | 20页/秒 | 0.72 |
| 复杂表格PDF | hybrid | 2页/秒 | 0.93 |
| 扫描版PDF | hybrid+OCR | 1页/秒 | 0.90+ |
pip install opendataloader-pdfpip install "opendataloader-pdf[hybrid]"Apache 2.0 - 与 OpenDataLoader PDF 保持一致