Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

opendataloader-pdfopendataloader PDF 工具

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

930

周安装

38

GitHub Stars

534

下载量

298
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:opendataloader-pdf(opendataloader PDF 工具)
来源仓库:https://github.com/chujianyun/skills
仓库路径:skills/opendataloader-pdf
安装命令:
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill opendataloader-pdf
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill opendataloader-pdf

简介

opendataloader-pdf 是从 PDF 提取结构化数据的利器,支持 Markdown、JSON、HTML 输出及边界框坐标标注。

  • 采用 XY-Cut++ 算法与 AI 混合模式,擅长处理复杂表格与扫描文档。
  • 综合基准得分 0.90(第一),尤其擅长表格提取与读取顺序还原。
  • 可用于 RAG 训练、源码溯源或无障碍化改造,需 Java 11+ 与 Python 3.10+ 环境。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

OpenDataLoader PDF

PDF 解析器 · 基准测试第一 · RAG/LLM 数据提取利器

功能定位

  • 核心能力:从任意 PDF 提取结构化数据(Markdown、JSON、HTML),带边界框坐标
  • 技术亮点:XY-Cut++ 读取顺序、Bounding Box 定位、AI 混合模式处理复杂页面
  • 基准成绩:综合 0.90(第一),表格 0.93,读取顺序 0.94(对标 Docling、Marker、MinerU 等)
  • 许可证:Apache 2.0(核心功能免费)

适用场景

  • 批量提取 PDF 为 Markdown / JSON / HTML 用于 RAG 或 LLM 训练
  • 需要边界框坐标做源码溯源(哪个段落来自 PDF 第几页哪个位置)
  • 复杂表格、扫描件、含公式的学术 PDF
  • PDF 无障碍化(Tagged PDF 生成,Q2 2026 免费开放)

安装

前提

  • Java 11+
  • Python 3.10+
pip install -U opendataloader-pdf

混合 AI 模式(复杂表格 / OCR / 公式):

pip install "opendataloader-pdf[hybrid]"

快速使用

CLI(适合单文件或批量)

# 快速模式:输出 Markdown + JSON
opendataloader-pdf input.pdf output_dir/

# 指定格式
opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ --format markdown,json,html

# 混合 AI 模式(复杂表格 / 扫描件)
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast input.pdf output_dir/

# 混合模式 + OCR(扫描件)
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --force-ocr input.pdf output_dir/

# 混合模式 + 公式识别
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --hybrid-mode full input.pdf output_dir/

Python API

import opendataloader_pdf

# 批量处理(一次调用会启动 JVM,建议批量一次性传入)
opendataloader_pdf.convert(
    input_path=["file1.pdf", "file2.pdf", "folder/"],
    output_dir="output/",
    format="markdown,json"
)

模式选择指南

文档类型模式命令
标准数字 PDF快速(默认)opendataloader-pdf file.pdf out/
复杂/无线框表格混合opendataloader-pdf --hybrid docling-fast file.pdf out/
扫描件混合 + OCR同上 + --force-ocr
非英语扫描件混合 + OCR--force-ocr --ocr-lang "ko,en"
含数学公式混合 + 公式--hybrid docling-fast --hybrid-mode full
图表需要描述混合 + 图片描述--enrich-picture-description --hybrid-mode full

输出格式说明

Markdown

保留标题层级、表格结构、列表嵌套,适合直接用于 chunking。

JSON(带边界框)

{
  "pages": [{
    "page_number": 1,
    "elements": [{
      "type": "heading",
      "text": "...",
      "bbox": [x0, y0, x1, y1],
      "level": 1
    }, {
      "type": "table",
      "bbox": [x0, y0, x1, y1],
      "html": "..."
    }]
  }]
}

每个元素都有 bbox 坐标,方便做源码溯源。

HTML

保留布局结构,适合渲染或进一步处理。

Gotchas

  • 每次 convert() 调用会启动一个新的 JVM 进程,所以批量文件建议一次传入,而不是循环多次调用
  • 混合模式需要在后台启动服务器:opendataloader-pdf-hybrid --port 5002,然后客户端加 --hybrid docling-fast
  • --enrich-formula--enrich-picture-description 必须在混合服务器和客户端都加 --hybrid-mode full,否则强化功能静默跳过
  • Java 选项修改后必须运行 npm run sync,它会重新生成 options.json 和所有 Python/Node.js 绑定

与其他工具的对比

引擎综合分表格速度(秒/页)
opendataloader(混合)0.900.930.43
docling0.860.890.73
marker0.830.8153.93
mineru0.820.875.96
pymupdf4llm0.570.400.09

引用信息

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.93%
按下载量换算104

Claude

27.42%
按下载量换算82

Cursor

18.74%
按下载量换算56

Gemini CLI

9.48%
按下载量换算28

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills