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Agent Skill · 前端设计

docling-convert(文档转换)

docling-convert 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。

docling-convert 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,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 8,606。

总安装 272周安装 11GitHub Stars 1下载 85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:docling-convert(文档转换)
来源仓库:https://github.com/mhliulgy/my-skills
仓库路径:skills/docling-convert
安装命令:
npx skills add https://github.com/mhliulgy/my-skills --skill docling-convert
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/mhliulgy/my-skills --skill docling-convert

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。

通过本地 Docling 服务执行批量文档转换。封装 Gradio API 调用和归档提取流程。支持重复性工作脚本化执行。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。需预先部署本地服务并配置访问地址。

docling-convert 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/docling-convert

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/mhliulgy/my-skills --skill docling-convert;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

    它需要需要联网,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

docling-convert 怎么安装?

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

docling-convert 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。

docling-convert 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

docling-convert 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。

docling-convert 用的人多吗?

公开数据是累计安装 272 次,近一周安装 11 次,下载 85 次,GitHub 1 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。

docling-convert 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。

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
docling-convert

文档转换 · 本页

2721需要联网未明确通过

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

Docling Convert

Use this skill to run document conversion through a local Docling service instead of ad-hoc parsing.

Quick Start

  • Assume the Docling service is already deployed locally and reachable at http://localhost:5001.
  • Prefer scripts/docling_gradio_convert.py for repeatable work. It wraps the documented Gradio API and handles submission, waiting, and archive extraction.
  • Install the required client before running the script:
pip install gradio_client
  • If URL jobs need placeholder image repair and beautifulsoup4 is missing, install it:
pip install beautifulsoup4 lxml
  • Read references/gradio-api-workflow.md only when changing endpoints, tuning advanced options, or debugging output layouts.

Workflow

  1. Classify the inputs. Use the file flow for local paths and the URL flow for web pages. Do not mix files and URLs in one API request; if the user gives both, run two jobs.
  2. Choose the outputs. Default to md. Add json when the user also needs structured output. Add html, text, or doctags only when the task explicitly needs them.
  3. Choose the processing options. Keep pipeline=standard, ocr=true, force_ocr=false, pdf_backend=dlparse_v4, and table_mode=accurate unless the task calls for a change. Keep image_export_mode=embedded when the goal is to preserve extracted images. The wrapper post-processes embedded Markdown images into real files under images/. Turn on enrichment flags only when the user explicitly wants code, formulas, picture classification, or picture descriptions. For URL jobs, the wrapper also normalizes Markdown output by injecting stable front matter, preserving unknown existing front matter keys, and prepending # title only when the document body does not already start with that title.
  4. Run the wrapper script.
# Single file
python scripts/docling_gradio_convert.py report.pdf

# Batch files with Markdown + JSON
python scripts/docling_gradio_convert.py "*.pdf" --to-format md --to-format json

# Single URL
python scripts/docling_gradio_convert.py https://example.com/article --output-dir ./article

# Single URL with optional sidecar files
python scripts/docling_gradio_convert.py https://example.com/article --save-source-html --save-manifest

# Alternate service URL
python scripts/docling_gradio_convert.py slides.pptx --service-url http://localhost:5001
  1. Verify the extracted results. The script always requests return_as_file=true, downloads the returned artifact, extracts it into the chosen output directory, rewrites embedded Markdown images into local files when needed, and for URL conversions can backfill Docling image placeholders from the source page. URL Markdown outputs are post-processed after extraction so the final .md contains normalized front matter plus a title heading when needed. Inspect the produced Markdown plus any extracted image assets before presenting the result to the user.

Output Conventions

  • Prefer the script defaults unless the user asks for a different layout.
  • For a single local file, extract into a sibling directory named after the input stem.
  • For a single URL, extract into docling-<slug> under the current working directory.
  • For multiple inputs, extract into docling-files-batch or docling-urls-batch under the current working directory, unless --output-dir is supplied.
  • If the user supplies --output-dir and both file and URL jobs are needed, the script creates files/ and urls/ subdirectories to keep the results separate.

Script Notes

  • Use scripts/docling_gradio_convert.py --dry-run... to verify grouping, endpoint selection, and destination paths without contacting the service.
  • Let the script infer the Gradio UI URL from the service root. http://localhost:5001 becomes http://localhost:5001/ui/.
  • Let the script ask /change_ocr_lang for the default OCR language set when --ocr-lang is not provided. Fall back to en,fr,de,es if the endpoint is unavailable.
  • Treat a missing gradio_client installation as an environment issue and fix it with pip install gradio_client instead of rewriting the workflow.
  • If a URL conversion returns <!-- 🖼️❌ Image not available... -->, let the wrapper fetch the source page, collect article images, download them into images/, and replace placeholders in order.
  • URL post-processing fetches the source page once and reuses that HTML for metadata extraction, title normalization, and optional sidecar output instead of maintaining a separate capture flow.
  • Existing front matter keys outside the managed set are preserved; managed keys are url, title, description, author, published, cover_image, language, captured_at, converter, pipeline, ocr, and ocr_lang.
  • Use --save-source-html to write source.html for single URL jobs, and --save-manifest to write manifest.json with the conversion settings and output summary.
  • Sidecar files are skipped for multi-URL batch jobs even if the flags are set.

Resources

scripts/docling_gradio_convert.py

Use this wrapper for deterministic Docling conversions. It supports:

  • local files, URLs, and wildcard expansion
  • batch conversion
  • OCR and enrichment flags
  • archive download and extraction
  • output directory planning
  • dry-run validation

references/gradio-api-workflow.md

Read this reference when you need:

  • the endpoint mapping for file versus URL jobs
  • the argument names expected by the Gradio client
  • the wait_task_finish tuple layout
  • the defaults adopted by this skill

平台分布

Codex

37.14%
按下载量换算32

Claude

29.1%
按下载量换算25

Cursor

20.82%
按下载量换算18

Gemini CLI

10.13%
按下载量换算9

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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