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Agent Skill · 前端设计

extracting-pdf-text（extracting PDF text 命令行）

extracting-pdf-text 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。

extracting-pdf-text 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；许可证为 MIT，第三方扫描有提醒项，按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 1,341。

总安装 6,291周安装 257GitHub Stars 93下载 2,035核验 2026-05-01
前端设计需要联网GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计提醒CodexClaudeCursorGemini CLI

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
MIT

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：extracting-pdf-text（extracting PDF text 命令行）
来源仓库：https://github.com/letta-ai/skills
仓库路径：skills/extracting-pdf-text
安装命令：
npx skills add https://github.com/letta-ai/skills --skill extracting-pdf-text
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异；本站展示可直接复制的安装命令，安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/letta-ai/skills --skill extracting-pdf-text

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。

提供多种 PDF 文本提取方案，适配不同格式和复杂度需求。推荐 PyMuPDF 处理普通文本，pdfplumber 提取表格，OCR 应对扫描件。支持 Mistral OCR API 和 marker-pdf 端到端流水线，平衡精度与成本。安装前建议确认权限范围，注意依赖特定库和可能的网络调用。

extracting-pdf-text 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/extracting-pdf-text

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/letta-ai/skills --skill extracting-pdf-text；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

extracting-pdf-text 怎么安装？

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

extracting-pdf-text 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。

extracting-pdf-text 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。

extracting-pdf-text 是免费的吗？

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用，也不托管安装包；能否商用、要不要署名，以许可证原文为准。

extracting-pdf-text 用的人多吗？

公开数据是累计安装 6,291 次，近一周安装 257 次，下载 2,035 次，GitHub 93 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。

extracting-pdf-text 安全吗？

第三方扫描有提醒项，说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 3 个目录同时收录，说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT，商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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。

不太适合

  • 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
extracting-pdf-text

extracting PDF text 命令行 · 本页

6,29193需要联网MIT有提醒

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

Extracting PDF Text for LLMs

This skill provides tools and guidance for extracting text from PDFs in formats suitable for language model consumption.

Quick Decision Guide

PDF TypeBest ApproachScript
Simple text PDFPyMuPDFscripts/extract_pymupdf.py
PDF with tablespdfplumberscripts/extract_pdfplumber.py
Scanned/image PDF (local)pytesseractscripts/extract_with_ocr.py
Complex layout, highest accuracyMistral OCR APIscripts/extract_mistral_ocr.py
End-to-end RAG pipelinemarker-pdfpip install marker-pdf

Recommended Workflow

  1. Try PyMuPDF first - fastest, handles most text-based PDFs well
  2. If tables are mangled - switch to pdfplumber
  3. If scanned/image-based - use Mistral OCR API (best accuracy) or local OCR (free but slower)

Local Extraction (No API Required)

PyMuPDF - Fast General Extraction

Best for: Text-heavy PDFs, speed-critical workflows, basic structure preservation.

uv run scripts/extract_pymupdf.py input.pdf output.md

The script outputs markdown with preserved headings and paragraphs. For LLM-optimized output, it uses pymupdf4llm which formats text for RAG systems.

pdfplumber - Table Extraction

Best for: PDFs with tables, financial documents, structured data.

uv run scripts/extract_pdfplumber.py input.pdf output.md

Tables are converted to markdown format. Note: pdfplumber works best on machine-generated PDFs, not scanned documents.

Local OCR - Scanned Documents

Best for: Scanned PDFs when API access is unavailable.

uv run scripts/extract_with_ocr.py input.pdf output.txt

Requires: pytesseract, pdf2image, and Tesseract installed (brew install tesseract on macOS).

API-Based Extraction

Mistral OCR API

Best for: Complex layouts, scanned documents, highest accuracy, multilingual content, math formulas.

Pricing: ~1000 pages per dollar (very cost-effective)

export MISTRAL_API_KEY="your-key"
uv run scripts/extract_mistral_ocr.py input.pdf output.md

Features:

  • Outputs clean markdown
  • Preserves document structure (headings, lists, tables)
  • Handles images, math equations, multilingual text
  • 95%+ accuracy on complex documents

For detailed API options and other services, see references/api-services.md.

Output Format Recommendations

For LLM consumption, markdown is preferred:

  • Preserves semantic structure (headings become context boundaries)
  • Tables remain readable
  • Compatible with most RAG chunking strategies

For detailed comparisons of local tools, see references/local-tools.md.

平台分布

Claude Code

30.61%
按下载量换算623

Codex

22.9%
按下载量换算466

OpenCode

19.59%
按下载量换算399

Antigravity

11.44%
按下载量换算233

windsurf

8.34%
按下载量换算170

Cursor

3.45%
按下载量换算70

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项，安装前请自行复核。

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eachlabs/skills

eye-color-changer 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。