Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
前端设计敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

mineru-pdf-convertermineru PDF 转换器

Agent Skill

mineru-pdf-converter 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

294

周安装

12

GitHub Stars

44

下载量

95
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:mineru-pdf-converter(mineru PDF 转换器)
来源仓库:https://github.com/internscience/chemclaw
仓库路径:skills/mineru-pdf-converter
安装命令:
npx skills add https://github.com/internscience/chemclaw --skill mineru-pdf-converter
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/internscience/chemclaw --skill mineru-pdf-converter

简介

用于 PDF 文档格式转换和内容提取的工具支持。

  • 可转换为文本、HTML 或其他格式并保持结构。
  • 需配置合适的解析引擎和样式保留选项。
  • 转换前应检查文档加密和版权限制。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。
  • mineru-pdf-converter 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

MinerU PDF Converter | PDF转Markdown工具

将 PDF 文件转换为 Markdown 格式,完整保留图片、表格、公式和文档结构。支持超过 600 页的大文件自动分批处理。

功能特性

  • 提取文本、图片、表格、公式
  • 保留文档原始布局和格式
  • 自动处理超过 600 页的大文件(智能拆分、分批转换、自动合并)
  • 输出包含:

- full.md - 主 Markdown 文件 - images/ - 提取的图片目录 - *.json - 布局分析和内容元数据 - *_origin.pdf - 原始 PDF 副本

快速开始

环境准备

需要 Python 3.8+ 和依赖包:

pip install requests urllib3 pymupdf

API Token 配置

Skill 已内置 API Key,无需额外配置即可使用

如需使用自己的 Token,可通过以下方式(优先级从高到低):

# 方式1: 命令行参数(最高优先级)
python scripts/pdf_to_markdown.py paper.pdf -t YOUR_TOKEN

# 方式2: 环境变量
export MINERU_API_TOKEN="your-api-token"

# 方式3: 修改 Skill 内置 Key
# 编辑 API_KEY 文件 (位于 skill 目录下)

使用方法

命令行

# 单个文件(自动处理大文件)
python scripts/pdf_to_markdown.py paper.pdf -t $MINERU_API_TOKEN

# 批量转换整个目录
python scripts/pdf_to_markdown.py ./pdfs/ -t $MINERU_API_TOKEN -o ./output/

# 指定模型版本
python scripts/pdf_to_markdown.py paper.pdf -t $MINERU_API_TOKEN -m vlm

Python API

from scripts.pdf_to_markdown import convert_pdf, convert_large_pdf, batch_convert, get_api_token

# 获取 Token(自动从环境变量或 Skill 内置获取)
token = get_api_token()

# 单个文件转换(自动检测文件大小,大文件自动分批处理)
result = convert_large_pdf(
    token=token,
    pdf_path="large_paper.pdf",  # 支持任意页数
    output_dir="output/paper",
    model_version="vlm"
)
print(result["files"])  # 查看提取的所有文件
print(result.get("batches"))  # 如果分批处理,显示批次数量

# 批量转换
results = batch_convert(
    token=token,
    pdf_paths=["a.pdf", "b.pdf"],
    output_base_dir="output"
)

大文件处理说明

MinerU API 单文件限制 600 页。本 Skill 已内置智能处理:

  1. 自动检测:检测 PDF 页数是否超过 600 页
  2. 智能拆分:按 600 页为一批次拆分 PDF(使用 PyMuPDF)
  3. 分批转换:依次转换每个批次
  4. 自动合并:将各批次的 Markdown 和图片合并为完整文件
  5. 清理临时文件:处理完成后自动清理拆分产生的临时文件

示例输出(1655 页 PDF):

[LargePDF] 总页数: 1655
[LargePDF] 文件超过 600 页,需要分批处理
[Split] PDF 共 1655 页,将拆分为 3 个批次(每批最多 600 页)
[Split] 批次 1/3: 第 1-600 页 -> orca_part001.pdf
[Split] 批次 2/3: 第 601-1200 页 -> orca_part002.pdf
[Split] 批次 3/3: 第 1201-1655 页 -> orca_part003.pdf

# 各批次依次转换...

[Merge] 合并 3 个 Markdown 文件...
[LargePDF] 大文件处理完成!

参数说明

参数类型默认值说明
tokenstr-MinerU API Token (必填)
pdf_pathstr-PDF 文件路径或目录
output_dirstr"output"输出目录
model_versionstr"vlm"模型: vlm/pipeline/MinerU-HTML
max_waitint600每批最大等待时间(秒)

输出目录结构

output/
├── {pdf-name}/
│   ├── full.md              # 主 Markdown 文件(大文件为合并后的完整内容)
│   ├── images/              # 提取的图片
│   │   ├── batch0001_xxx.jpg  # 图片命名包含批次信息
│   │   └── ...
│   ├── layout.json          # 布局分析结果
│   ├── content_list_v2.json # 内容列表
│   └── *_origin.pdf         # 原始 PDF

模型版本选择

  • vlm - 视觉语言模型,适合学术论文、复杂排版 (推荐)
  • pipeline - 传统流水线,速度较快
  • MinerU-HTML - 针对 HTML 文件优化

限制与注意

  • 单文件最大 200MB
  • 单文件最多 600 页(本 Skill 已自动处理大文件拆分)
  • 每日免费额度 2000 页
  • 图片引用使用相对路径 images/xxx.jpg
  • 遇到 SSL 问题时脚本会自动处理代理绕过

依赖安装

# 必需依赖
pip install requests urllib3

# 大文件处理需要(用于拆分 PDF)
pip install pymupdf

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

33.81%
按下载量换算32

Claude

31.3%
按下载量换算30

Cursor

18.35%
按下载量换算17

Gemini CLI

9.62%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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