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Agent Skill · 前端设计

convert-pdf-to-epub(convert PDF TO epub 命令行)

convert-pdf-to-epub 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。

convert-pdf-to-epub 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 6,985。

总安装 436周安装 18GitHub Stars 20下载 143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:convert-pdf-to-epub(convert PDF TO epub 命令行)
来源仓库:https://github.com/koreyba/claude-skill-pdf-to-epub
仓库路径:skills/convert-pdf-to-epub
安装命令:
npx skills add https://github.com/koreyba/claude-skill-pdf-to-epub --skill convert-pdf-to-epub
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/koreyba/claude-skill-pdf-to-epub --skill convert-pdf-to-epub

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

convert-pdf-to-epub 将 PDF 文档高质量转换为 EPUB 格式,支持章节识别与脚注链接。适用于电子书制作、阅读体验优化或多设备兼容发布场景。采用三阶段流程:分析结构、应用配置、验证质量,可选第四阶段适配调整。需确保输入 PDF 可访问且输出路径有写权限,避免处理加密或损坏文件。

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。

来源仓库内路径:skills/convert-pdf-to-epub

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/koreyba/claude-skill-pdf-to-epub --skill conve…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

convert-pdf-to-epub 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/koreyba/claude-skill-pdf-to-epub --skill convert-pdf-to-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

convert-pdf-to-epub 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。

convert-pdf-to-epub 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

convert-pdf-to-epub 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。

convert-pdf-to-epub 用的人多吗?

公开数据是累计安装 436 次,近一周安装 18 次,下载 143 次,GitHub 20 星。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。

convert-pdf-to-epub 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
convert-pdf-to-epub

convert PDF TO epub 命令行 · 本页

43620只读未明确未通过

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

PDF to EPUB Converter

Convert PDF documents to high-quality EPUB files with automatic chapter detection, image optimization, and footnote hyperlinking.

Quick Start

# Run conversion (from skill directory)
python -m scripts.convert input.pdf output.epub

# Validate result
python -m scripts.validate input.pdf output.epub

Workflow Overview

The conversion follows a 3-phase process with an optional 4th phase for adaptation:

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  1. ANALYZE     │ ──► │  2. CONVERT     │ ──► │  3. VALIDATE    │
│  - PDF structure│     │  - Apply config │     │  - Check quality│
│  - Generate cfg │     │  - Build EPUB   │     │  - Report issues│
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘
                                                        │
                                                        ▼
                                              ┌─────────────────┐
                                              │  4. ADAPT       │
                                              │  (if needed)    │
                                              │  - Tune config  │
                                              │  - Modify code  │
                                              └─────────────────┘

Phase 1: Analyze

Before converting, analyze the PDF to determine the best configuration:

# Open PDF and examine structure
import fitz  # pymupdf
doc = fitz.open("input.pdf")

# Check for:
# 1. Number of pages
# 2. Presence of images
# 3. Multi-column layout (compare text block x-coordinates)
# 4. Footnotes/endnotes (numbers in margins or at page bottom)
# 5. Font sizes (for heading detection thresholds)

Generate initial config based on analysis:

  • Fiction book: Use default y_sort reading order
  • Academic paper: Enable xy_cut for columns
  • Magazine: Enable image optimization, use xy_cut

Ask user to confirm the proposed configuration before proceeding.

Phase 2: Convert

Run the conversion with the generated config:

from conversion.converter import Converter
from conversion.models import ConversionConfig

config = ConversionConfig(
    page_ranges=PageRanges(skip=[1, 2], content=(3, -3)),
    exclude_regions=ExcludeRegions(top=0.05, bottom=0.05),
    reading_order_strategy="y_sort",  # or "xy_cut" for columns
    image_optimization=ImageOptimizationConfig(enabled=True),
)

converter = Converter(strategy="simple")
result = converter.convert(pdf_path, epub_path, config)

# Check confidence
if result.reading_order_confidence < 0.7:
    print("Warning: Low confidence in reading order")

Phase 3: Validate

Always validate the conversion result:

from validation.completeness_checker import CompletenessChecker
from validation.order_checker import OrderChecker

# Check text completeness
completeness = CompletenessChecker().check(pdf_text, epub_text)
print(f"Completeness: {completeness.score:.1%}")  # Should be > 95%

# Check reading order
order = OrderChecker().check(pdf_chunks, epub_chunks)
print(f"Order score: {order.score:.1%}")  # Should be > 80%

Quality gates:

  • Completeness < 95%: Text is being lost
  • Order score < 80%: Reading order is wrong

Phase 4: Adapt (if validation fails)

See Decision Tree below.


Decision Tree: When Things Go Wrong

Validation failed?
│
├─► Text loss > 5%?
│   ├─► Check exclude_regions (headers/footers being cut?)
│   │   → Try: exclude_regions.top: 0.03 (reduce from 0.05)
│   ├─► Check page_ranges (skipping too many pages?)
│   │   → Try: page_ranges.skip: [] (don't skip any)
│   └─► Still failing? → See reference/troubleshooting.md#text-loss
│
├─► Wrong reading order?
│   ├─► PDF has columns?
│   │   → Try: reading_order_strategy: "xy_cut"
│   ├─► Columns detected but wrong?
│   │   → Try: multi_column.threshold: 0.3 (more sensitive)
│   └─► Still failing? → See reference/troubleshooting.md#order
│
├─► Headings not detected?
│   ├─► Headings only slightly larger than body?
│   │   → Try: heading_detection.font_size_threshold: 1.1
│   └─► Custom font patterns?
│   │   → May need to modify structure_classifier.py (ADAPTABLE)
│
├─► Footnotes not linking?
│   ├─► Non-standard format (not [1] or (1))?
│   │   → Add pattern to FootnoteDetector.PATTERNS
│   └─► See reference/troubleshooting.md#footnotes
│
└─► Other issue?
    └─► See reference/troubleshooting.md

Three-Layer Architecture

The codebase is organized into three layers with different modification policies:

Layer 1: FROZEN (Do Not Modify)

These files implement fixed specifications or deterministic algorithms:

FileReason
core/epub_builder.pyEPUB3 spec is fixed
core/text_segmenter.pyValidation depends on identical chunking
validation/*Metrics must be reproducible

Never modify these files unless there's a fundamental bug.

Layer 2: CONFIGURABLE (Try Config First)

Before changing code, try adjusting configuration:

ConversionConfig:
├── page_ranges         # Which pages to process
├── exclude_regions     # Margins to ignore (headers/footers)
├── multi_column        # Column detection settings
├── reading_order_strategy  # "y_sort" or "xy_cut"
├── heading_detection   # Font size thresholds
├── footnote_processing # Footnote patterns
├── image_optimization  # Compression settings
└── metadata           # Title, author, language

See reference/config-tuning.md for all parameters.

Layer 3: ADAPTABLE (Can Modify If Config Fails)

These files contain heuristics that may need tuning for specific PDFs:

FileWhat You Can Modify
conversion/strategies/*Create new strategy subclass
detectors/structure_classifier.pyHeading detection heuristics
detectors/reading_order/*Add custom sorter algorithm
detectors/footnote_detector.pyAdd new footnote patterns

See reference/code-adaptation.md for guidelines.


Project Structure

<skill-directory>/
├── SKILL.md                     # This file
├── requirements.txt             # Python dependencies
├── core/                        # FROZEN: Core algorithms
│   ├── epub_builder.py          # EPUB3 file creation
│   ├── pdf_extractor.py         # PDF text/image extraction
│   ├── text_segmenter.py        # Deterministic chunking
│   └── image_optimizer.py       # Image compression
│
├── conversion/                  # Main conversion logic
│   ├── converter.py             # Orchestrator
│   ├── models.py                # Data classes & configs
│   ├── strategies/              # ADAPTABLE: Conversion strategies
│   │   ├── base_strategy.py     # Template method pattern
│   │   └── simple_strategy.py
│   └── detectors/               # ADAPTABLE: Detection heuristics
│       ├── structure_classifier.py
│       ├── reading_order/
│       ├── footnote_detector.py
│       └── endnote_formatter.py
│
├── validation/                  # FROZEN: Quality checking
│   ├── completeness_checker.py
│   └── order_checker.py
│
├── scripts/                     # CLI entry points
│   ├── analyze.py
│   ├── convert.py
│   └── validate.py
│
├── reference/                   # Documentation
│   ├── workflow.md
│   ├── architecture.md
│   ├── troubleshooting.md
│   ├── config-tuning.md
│   └── code-adaptation.md
│
└── examples/                    # Example configurations
    ├── fiction-simple.json
    ├── academic-multicol.json
    └── magazine-images.json

Example Configurations

Fiction Book (simple layout)

{
  "page_ranges": {"skip": [1, 2], "content": [3, -3]},
  "exclude_regions": {"top": 0.05, "bottom": 0.05},
  "reading_order_strategy": "y_sort",
  "heading_detection": {"font_size_threshold": 1.2}
}

Academic Paper (2-column)

{
  "page_ranges": {"skip": [1], "content": [2, -1]},
  "exclude_regions": {"top": 0.08, "bottom": 0.08},
  "reading_order_strategy": "xy_cut",
  "multi_column": {"enabled": true, "threshold": 0.4}
}

Magazine (images + columns)

{
  "reading_order_strategy": "xy_cut",
  "multi_column": {"enabled": true, "column_count": 2},
  "image_optimization": {
    "enabled": true,
    "max_width": 800,
    "jpeg_quality": 75
  }
}

Reference Documentation

For detailed information, see:


Common Commands

# Full conversion with validation (from skill directory)
python -m scripts.convert input.pdf output.epub && \
python -m scripts.validate input.pdf output.epub

# Analyze PDF structure
python -m scripts.analyze input.pdf

Quality Metrics

After conversion, always check:

MetricGoodWarningBad
Text completeness> 98%95-98%< 95%
Reading order> 90%80-90%< 80%
Confidence> 0.80.6-0.8< 0.6

If any metric is in "Warning" or "Bad" range, follow the Decision Tree above.

平台分布

Codex

33.92%
按下载量换算49

Claude

31.65%
按下载量换算45

Cursor

19.24%
按下载量换算28

Gemini CLI

9.51%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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