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Agent Skill · 研究检索

latex(latex 文档)

latex 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

latex 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 70,604。

总安装 210周安装 9GitHub Stars 公开资料未说明下载 73核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:latex(latex 文档)
来源仓库:https://github.com/canyangliunian/agent-skills
仓库路径:skills/latex
安装命令:
npx skills add https://github.com/canyangliunian/agent-skills --skill latex
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/canyangliunian/agent-skills --skill latex

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

latex 技能支持将 PDF 转换为 AEA、经济研究等期刊模板的 LaTeX 文档并编译为 PDF。适用于学术论文排版,需先通过 marker_extract.py 抽取结构化内容,再套用预设模板。所有路径必须绝对引用,禁止修改 .cls/.sty/.bst 样式文件,仅允许替换正文内容。

依赖本地脚本与模板资产,需提前配置好 marker_extract.py 与 compile.py 运行环境。latex 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/latex

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/canyangliunian/agent-skills --skill latex;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

latex 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/canyangliunian/agent-skills --skill latex。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

latex 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

latex 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。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。

latex 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

latex 用的人多吗?

公开数据是累计安装 210 次,近一周安装 9 次,下载 73 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

latex 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
latex

latex 文档 · 本页

210—接触敏感数据未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

LaTeX

触发条件(满足其一)

  • 把 PDF 转为 AEA/经济研究/NAU/SCU 模板的 LaTeX/Beamer,并编译成 PDF
  • 需要从 PDF 抽取结构化内容(摘要/引言/文献综述/数据/方法/结果/结论)并写入模板
  • 需要完整流水线:marker_extract.py → 复制模板 → latex-server 写入 → compile.py
  • 只需要单点功能:marker_extract.py / 复制模板 / latex-server / compile.py

核心原则

  • 先抽取再写模板:有 PDF 时,必须先跑 marker_extract.py
  • 只改内容,不改样式:禁止修改 .cls/.sty/.bst
  • 路径一律绝对路径

资源导航(必须先看)

  • 脚本:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/

- marker_extract.py(PDF → 中间产物) - compile.py(编译 LaTeX)

  • 说明:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/references/

- marker_extract.md(参数与排错) - compile.md(编译参数与排错)

  • 模板:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/

- AEA:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/AEA/ - 经济研究:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/经济研究/ - NAU:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/NAU/ - SCU:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/SCU/

端到端流程(推荐主流程)

  1. 复制模板到工作目录(绝对路径)
  2. 运行 marker_extract.py:PDF → 中间产物

- 优先使用 --use_llm - 若不使用 LLM,默认使用 --torch_device mps - 一般不使用 --no_tables,如需使用必须先征询用户 - 默认超时 40 分钟 - 若出现 PermissionError(1, 'Operation not permitted'),必须输出两套完整可运行命令(含 LLM 与不含 LLM),供用户本地直接运行

  1. 整理结构内容:从 document.md / equations.tex / references.bib 提取并改写
  2. 用 latex-server 写入模板 .tex(仅改内容)
  3. 运行 compile.py 编译 PDF

公式处理策略(更新规则)

允许 尽可能插入 equations.tex 中的全部公式,并与 document.md 叙述对应,要求:

  • 可整段插入 equations.tex(或分段插入到对应章节)
  • 公式需与对应段落/章节一致(必要时加过渡说明)
  • 写入后需人工快速检查(符号与上下文一致)

单点功能(可独立使用)

A) 只做 PDF 抽取(marker_extract.py)

  • 脚本:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py
  • 说明:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/references/marker_extract.md

重要说明:仅支持单个 PDF 文件输入,不支持目录批量。

本地深度学习管线(不加 --use_llm):

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py \
  "/abs/path/to/your.pdf" \
  -o "/abs/path/to/marker_out"

LLM 管线(优先使用 chatanywhere):

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py \
  "/abs/path/to/your.pdf" \
  -o "/abs/path/to/marker_out" \
  --use_llm --provider chatanywhere

权限错误兜底(新增规则) 当遇到 PermissionError(1, 'Operation not permitted') 且无法通过常规权限设置解决时,必须输出 两套完整可运行命令(一套启用 LLM,一套不启用 LLM),示例:

不使用 LLM:

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py \
  "/abs/path/to/your.pdf" \
  -o "/abs/path/to/marker_out" \
  --torch_device mps

使用 LLM:

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py \
  "/abs/path/to/your.pdf" \
  -o "/abs/path/to/marker_out" \
  --use_llm --provider chatanywhere

LLM provider 支持:openai / deepseek / chatanywhere / ollama / openrouter

输出结构(每个 PDF 一个子目录):

  • document.md(正文)
  • equations.tex(公式)
  • images/(图片)
  • references.txt / references.bib
  • manifest.json
完整参数、模型选择与 API Key 说明见 marker_extract.md。

B) 只复制模板

cp -R /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/AEA /abs/path/AEA
cp -R /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/经济研究 /abs/path/erj
cp -R /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/NAU /abs/path/NAU
cp -R /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/SCU /abs/path/SCU

C) 只用 latex-server 写入模板

  • list_latex_files:列出入口 .tex
  • read_latex_file:读取全文定位
  • get_latex_structure:查看章节结构
  • edit_latex_file:精准插入/替换(仅改内容)
  • validate_latex:基础语法校验

替换摘要(示例):

{
  "file_path": "/abs/path/to/main.tex",
  "operation": "replace",
  "search_text": "\\begin{abstract}",
  "new_text": "\\begin{abstract}\n这里替换为你的摘要内容。\n\\end{abstract}"
}

在某章节后插入“实证结果”小节(示例):

{
  "file_path": "/abs/path/to/main.tex",
  "operation": "insert_after",
  "search_text": "\\section{数据与方法}",
  "new_text": "\\section{实证结果}\n这里写实证结果正文。\n"
}

D) 只编译(compile.py)

  • 脚本:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/compile.py
  • 说明:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/references/compile.md

最稳妥方式:

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/compile.py \
  --path "/abs/path/to/main.tex" \
  --output "/abs/path/to/project"

macOS 常见:指定可写 tmpdir(避免 Ghostscript 写系统临时目录失败):

python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/compile.py \
  --path "/abs/path/to/main.tex" \
  --output "/abs/path/to/project" \
  --tmpdir "/abs/path/to/project/.tmp"

编译输出:

  • PDF:<output>/build_pdf/
  • 日志:<output>/build_logs/

最小可运行示例工程(NAU Beamer + marker_extract 输出)

目标:在 NAU 模板目录内完成“抽取→写入→编译”。

  1. 复制 NAU 模板
cp -R /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/assets/NAU /abs/path/to/NAU
  1. 运行 marker_extract.py 生成中间产物(优先 LLM+chatanywhere)
python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/marker_extract.py \
  "/abs/path/to/your.pdf" \
  -o "/abs/path/to/marker_out" \
  --use_llm --provider chatanywhere
  1. 在 /abs/path/to/NAU/slide.tex 中写入内容
  • 正文来自:/abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>/document.md
  • 公式来源:结合 document.md 的上下文,尽可能插入 equations.tex 中的全部公式,可整段或分段写入
  • 参考文献来自:/abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>/references.bib

公式写入示例(从 equations.tex 选取后粘贴):

\begin{equation}
Y_{it} = \alpha + \beta X_{it} + \gamma Z_{it} + \varepsilon_{it}
\end{equation}

图片插入(示例):

% 直接插图
\includegraphics[width=0.8\textwidth]{/abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>/images/fig1.png}

% figure 环境
\begin{figure}[htbp]
  \centering
  \includegraphics[width=0.7\textwidth]{/abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>/images/fig1.png}
  \caption{样本文字或图注}
  \label{fig:sample}
\end{figure}

参考文献最小引用示例:

文献回顾见 \cite{smith2020example}。

% 末尾
\bibliography{/abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>/references.bib}

NAU 封面字段示例(中文):

\title{研究标题:产业组织理论应用}
\author{凌贵旺}
\institute{南京农业大学经济管理学院}
\date{2025-12-31}

NAU 封面字段示例(英文):

\title{Industrial Organization: An Application}
\author{Guiwang Ling}
\institute{College of Economics and Management, Nanjing Agricultural University}
\date{2025-12-31}

从 document.md 拆分为章节(模板片段):

\section{引言}
% 从 document.md 抽取引言段落,整理为连贯文字

\section{文献综述}
% 从 document.md 抽取相关段落,去除重复与噪声

\section{数据与方法}
% 抽取数据来源、变量定义与识别策略

\section{实证结果}
% 结合图表与回归结果,给出结构化叙述

\section{结论与启示}
% 总结主要发现与政策含义
  1. 编译
python /Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/scripts/compile.py \
  --path "/abs/path/to/NAU/slide.tex" \
  --output "/abs/path/to/NAU"

FAQ 入口

  • 抽取与 LLM 相关问题:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/references/marker_extract.md
  • 编译与日志排错:/Users/lingguiwang/.codex/skills/latex/references/compile.md

常见问题(快速定位)

  • 参考文献不出:确认 .bib 路径 + biber/bibtex 可用(见 compile.md)
  • 中文字体告警:优先 xelatex/lualatex,检查字体
  • 图片/表格找不到:检查 \\includegraphics{} 路径,isolated 模式注意 ../ 依赖
  • Ollama 502/超时:确保 NO_PROXY 包含 localhost,127.0.0.1(见 marker_extract.md)

检查清单(交付前)

  • 已用 marker_extract.py 生成 document.md/equations.tex/references.bib
  • 仅修改 .tex 内容区,未改 .cls/.sty/.bst
  • 所有路径为绝对路径
  • compile.py 指定 --output,必要时指定 --tmpdir
  • 查看 build_logs,确认无致命错误
  • 若使用 LLM 自动写入公式,已人工核对符号与上下文一致

交付模板(YAML 附录)

project_root: /abs/path/to/project
template: NAU
pdf_input: /abs/path/to/your.pdf
marker_out: /abs/path/to/marker_out/<pdf_stem>
main_tex: /abs/path/to/main.tex
compile_output: /abs/path/to/project
compile_logs: /abs/path/to/project/build_logs
notes: ""

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Codex

35.28%
按下载量换算26

Claude

28.44%
按下载量换算21

Cursor

19.83%
按下载量换算14

Gemini CLI

8.52%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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