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Agent Skill · 前端设计

pdf-processing-pro(PDF processing 专业版)

pdf-processing-pro 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。

pdf-processing-pro 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,权限为执行命令;许可证为 MIT,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 1,081。

总安装 7,867周安装 345GitHub Stars 26下载 2,661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/nilecui/skillsbase
仓库路径:skills/pdf-processing-pro
安装命令:
npx skills add https://github.com/nilecui/skillsbase --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。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/nilecui/skillsbase --skill 'PDF Processing Pro'

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。

pdf-processing-pro 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 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。可通过 npx skills add 命令从指定仓库安装使用。

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。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/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 https://github.com/nilecui/skillsbase --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 https://github.com/nilecui/skillsbase --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 https://github.com/nilecui/skillsbase --skill 'PDF Processing Pro';npx skills add nilecui/skillsbase --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 7,867 次,近一周安装 345 次,下载 2,661 次,GitHub 26 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。

pdf-processing-pro 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。
  • 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
pdf-processing-pro

PDF processing 专业版 · 本页

7,86726执行命令MIT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 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

Claude Code

27.57%
按下载量换算734

OpenCode

24.32%
按下载量换算647

Antigravity

16.92%
按下载量换算450

Codex

12.88%
按下载量换算343

Gemini CLI

7.71%
按下载量换算205

windsurf

3.2%
按下载量换算85

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

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 https://github.com/nilecui/skillsbase --skill 'PDF Processing Pro';npx skills add nilecui/skillsbase --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。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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