Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

pdf-processing-pro(PDF processing 专业版)

pdf-processing-pro 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。

pdf-processing-pro 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,权限为执行命令;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,401。

总安装 8,580周安装 380GitHub Stars 公开资料未说明下载 5,050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
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:pdf-processing-pro(PDF processing 专业版)
来源仓库:https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
仓库路径:skills/pdf-processing-pro
安装命令:
npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro"

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。

pdf-processing-pro 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。适用于高级 PDF 处理需求,如 OCR 识别、表单提取或多页文档合并等复杂场景。

通过关键词匹配和来源仓库分析,帮助 Agent 快速获取相关技能或文档链接。安装命令为 npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro",需确认权限范围和维护状态。

建议结合原始 README 核验具体用法,注意是否会触发联网或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/pdf-processing-pro

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 microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro";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

    它需要执行命令,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

pdf-processing-pro 怎么安装?

在终端执行 npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

pdf-processing-pro 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。

pdf-processing-pro 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

pdf-processing-pro 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。

pdf-processing-pro 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,580 次,近一周安装 380 次,下载 5,050 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。

pdf-processing-pro 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
pdf-processing-pro

PDF processing 专业版 · 本页

8,580—执行命令MIT未收录

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

name
PDF Processing Pro
description
Production-ready PDF processing with forms, tables, OCR, validation, and batch operations. Use when working with complex PDF workflows in production environments, processing large volumes of PDFs, or requiring robust error handling and validation.

PDF Processing Pro

Production-ready PDF processing toolkit with pre-built scripts, comprehensive error handling, and support for complex workflows.

Quick start

Extract text from PDF

import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    text = pdf.pages[0].extract_text()
    print(text)

Analyze PDF form (using included script)

python scripts/analyze_form.py input.pdf --output fields.json
# Returns: JSON with all form fields, types, and positions

Fill PDF form with validation

python scripts/fill_form.py input.pdf data.json output.pdf
# Validates all fields before filling, includes error reporting

Extract tables from PDF

python scripts/extract_tables.py report.pdf --output tables.csv
# Extracts all tables with automatic column detection

Features

✅ Production-ready scripts

All scripts include:

  • Error handling: Graceful failures with detailed error messages
  • Validation: Input validation and type checking
  • Logging: Configurable logging with timestamps
  • Type hints: Full type annotations for IDE support
  • CLI interface: --help flag for all scripts
  • Exit codes: Proper exit codes for automation

✅ Comprehensive workflows

  • PDF Forms: Complete form processing pipeline
  • Table Extraction: Advanced table detection and extraction
  • OCR Processing: Scanned PDF text extraction
  • Batch Operations: Process multiple PDFs efficiently
  • Validation: Pre and post-processing validation

Advanced topics

PDF Form Processing

For complete form workflows including:

  • Field analysis and detection
  • Dynamic form filling
  • Validation rules
  • Multi-page forms
  • Checkbox and radio button handling

See FORMS.md

Table Extraction

For complex table extraction:

  • Multi-page tables
  • Merged cells
  • Nested tables
  • Custom table detection
  • Export to CSV/Excel

See TABLES.md

OCR Processing

For scanned PDFs and image-based documents:

  • Tesseract integration
  • Language support
  • Image preprocessing
  • Confidence scoring
  • Batch OCR

See OCR.md

Included scripts

Form processing

analyze_form.py - Extract form field information

python scripts/analyze_form.py input.pdf [--output fields.json] [--verbose]

fill_form.py - Fill PDF forms with data

python scripts/fill_form.py input.pdf data.json output.pdf [--validate]

validate_form.py - Validate form data before filling

python scripts/validate_form.py data.json schema.json

Table extraction

extract_tables.py - Extract tables to CSV/Excel

python scripts/extract_tables.py input.pdf [--output tables.csv] [--format csv|excel]

Text extraction

extract_text.py - Extract text with formatting preservation

python scripts/extract_text.py input.pdf [--output text.txt] [--preserve-formatting]

Utilities

merge_pdfs.py - Merge multiple PDFs

python scripts/merge_pdfs.py file1.pdf file2.pdf file3.pdf --output merged.pdf

split_pdf.py - Split PDF into individual pages

python scripts/split_pdf.py input.pdf --output-dir pages/

validate_pdf.py - Validate PDF integrity

python scripts/validate_pdf.py input.pdf

Common workflows

Workflow 1: Process form submissions

# 1. Analyze form structure
python scripts/analyze_form.py template.pdf --output schema.json

# 2. Validate submission data
python scripts/validate_form.py submission.json schema.json

# 3. Fill form
python scripts/fill_form.py template.pdf submission.json completed.pdf

# 4. Validate output
python scripts/validate_pdf.py completed.pdf

Workflow 2: Extract data from reports

# 1. Extract tables
python scripts/extract_tables.py monthly_report.pdf --output data.csv

# 2. Extract text for analysis
python scripts/extract_text.py monthly_report.pdf --output report.txt

Workflow 3: Batch processing

import glob
from pathlib import Path
import subprocess

# Process all PDFs in directory
for pdf_file in glob.glob("invoices/*.pdf"):
    output_file = Path("processed") / Path(pdf_file).name

    result = subprocess.run([
        "python", "scripts/extract_text.py",
        pdf_file,
        "--output", str(output_file)
    ], capture_output=True)

    if result.returncode == 0:
        print(f"✓ Processed: {pdf_file}")
    else:
        print(f"✗ Failed: {pdf_file} - {result.stderr}")

Error handling

All scripts follow consistent error patterns:

# Exit codes
# 0 - Success
# 1 - File not found
# 2 - Invalid input
# 3 - Processing error
# 4 - Validation error

# Example usage in automation
result = subprocess.run(["python", "scripts/fill_form.py", ...])

if result.returncode == 0:
    print("Success")
elif result.returncode == 4:
    print("Validation failed - check input data")
else:
    print(f"Error occurred: {result.returncode}")

Dependencies

All scripts require:

pip install pdfplumber pypdf pillow pytesseract pandas

Optional for OCR:

# Install tesseract-ocr system package
# macOS: brew install tesseract
# Ubuntu: apt-get install tesseract-ocr
# Windows: Download from GitHub releases

Performance tips

  • Use batch processing for multiple PDFs
  • Enable multiprocessing with --parallel flag (where supported)
  • Cache extracted data to avoid re-processing
  • Validate inputs early to fail fast
  • Use streaming for large PDFs (>50MB)

Best practices

  1. Always validate inputs before processing
  2. Use try-except in custom scripts
  3. Log all operations for debugging
  4. Test with sample PDFs before production
  5. Set timeouts for long-running operations
  6. Check exit codes in automation
  7. Backup originals before modification

Troubleshooting

Common issues

"Module not found" errors:

pip install -r requirements.txt

Tesseract not found:

# Install tesseract system package (see Dependencies)

Memory errors with large PDFs:

# Process page by page instead of loading entire PDF
with pdfplumber.open("large.pdf") as pdf:
    for page in pdf.pages:
        text = page.extract_text()
        # Process page immediately

Permission errors:

chmod +x scripts/*.py

Getting help

All scripts support --help:

python scripts/analyze_form.py --help
python scripts/extract_tables.py --help

For detailed documentation on specific topics, see:

平台分布

trae

30.81%
按下载量换算1,556

Antigravity

21.24%
按下载量换算1,073

windsurf

18.14%
按下载量换算916

Claude Code

13.47%
按下载量换算680

Codex

7.81%
按下载量换算394

Gemini CLI

3.55%
按下载量换算179

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add microck/ordinary-claude-skills --skill "pdf-processing-pro" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。

继续浏览同类 Skills