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Agent Skill · 研究检索

pdf-reader-cp3d(PDF reader cp3d 搜索)

pdf-reader-cp3d 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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-reader-cp3d 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 24,678。

总安装 3,951周安装 168GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,384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-0
版本
1.0.0

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-reader-cp3d(PDF reader cp3d 搜索)
来源仓库:https://github.com/cp3d1455926-svg/pdf-reader-cp3d
安装命令:
openclaw skills install pdf-reader-cp3d
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install pdf-reader-cp3d

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-reader-cp3d 提供 PDF 转 Markdown、智能摘要与重点提取功能。适用于长文档快速浏览与内容归档场景。输出简洁结构化文本,降低信息过载压力。安装命令:openclaw skills install pdf-reader-cp3d;支持命令行与 API 两种调用方式。

注意:摘要算法偏向高频主题,重要细节仍需通读原文确认。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install pdf-reader-cp3d;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

pdf-reader-cp3d 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install pdf-reader-cp3d。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

pdf-reader-cp3d 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-reader-cp3d 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。

pdf-reader-cp3d 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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-reader-cp3d 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,951 次,近一周安装 168 次,下载 1,384 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-reader-cp3d 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,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 OpenClaw,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

  • 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-reader-cp3d

PDF reader cp3d 搜索 · 本页

3,951—需要联网MIT-0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

name
pdf-reader-cp3d
version
1.0.0
description
PDF 阅读助手 - PDF 转 Markdown、智能摘要、重点提取

📄 PDF Reader - PDF 阅读助手

触发规则

关键词:

  • 读 PDF、PDF 转 markdown、PDF 摘要
  • 提取重点、总结 PDF
  • 这个 PDF 讲了什么
  • 转换 PDF、解析 PDF

场景:

  • 用户上传 PDF 文件
  • 用户需要 PDF 内容摘要
  • 用户想提取 PDF 重点
  • 用户需要 PDF 转其他格式

功能描述

核心功能

  1. PDF 内容提取

- 提取纯文本 - 保留标题结构 - 提取表格 - 提取图片(可选)

  1. PDF 转 Markdown

- 自动识别标题层级 - 转换列表、代码块 - 转换表格为 markdown 表格 - 保留引用格式

  1. 智能摘要

- 提取核心观点 - 生成内容大纲 - 提取关键数据 - 生成一句话总结

  1. 重点提取

- 高亮关键句子 - 提取定义/概念 - 提取结论/建议 - 提取数据/图表说明

  1. 问答功能

- 基于 PDF 内容问答 - "这篇论文的主要贡献是什么?" - "第三章讲了什么?" - "作者的观点是什么?"

支持的 PDF 类型

  • 📄 学术论文(arXiv、期刊)
  • 📚 电子书
  • 📊 报告/白皮书
  • 📝 文档/手册
  • 📋 表格/表单

输出格式

  • Markdown (.md)
  • 纯文本 (.txt)
  • HTML (.html)
  • JSON (结构化数据)

权限需求

  • [x] 文件读写(PDF 处理)
  • [x] 网络访问(可选:在线 API)
  • [ ] 外部 API(可选:PDF 解析服务)

技术实现

方案 1:本地处理(推荐)

# Python 库
- PyMuPDF (fitz) - 快速提取
- pdfplumber - 表格提取
- pymupdf4llm - PDF 转 Markdown

方案 2:在线 API

  • Adobe PDF Extract API
  • Amazon Textract
  • Google Document AI

示例对话

用户:[上传文件:research_paper.pdf]
助手:收到 PDF 文件!📄
- 文件名:research_paper.pdf
- 页数:12 页
- 大小:2.3 MB

需要我帮你做什么?
1. 提取全文
2. 生成摘要
3. 转 Markdown
4. 提取重点
5. 基于内容问答

用户:生成摘要
助手:【PDF 摘要】research_paper.pdf

📌 标题:Attention Is All You Need

👥 作者:Ashish Vaswani et al. (Google Brain)

📅 日期:2017

🎯 核心贡献:
1. 提出 Transformer 架构,完全基于注意力机制
2. 摒弃 RNN/CNN 的序列处理,实现并行化
3. 在翻译任务上达到 SOTA

📋 主要方法:
- Self-Attention 机制
- Multi-Head Attention
- Positional Encoding

📊 实验结果:
- WMT 2014 英德翻译:28.4 BLEU
- WMT 2014 英法翻译:41.0 BLEU
- 训练成本降低

💡 结论:
Transformer 为 NLP 领域带来革命性突破,
后续 BERT、GPT 等均基于此架构。

用户:转 Markdown
助手:✅ 已转换并保存:
📁 D:\OneDrive\Desktop\公众号文章\
esearch_paper.md

用户:这篇论文的主要创新点是什么?
助手:基于 PDF 内容,主要创新点:

1. **完全摒弃 RNN/CNN**
   传统序列模型需要按顺序处理,Transformer 实现完全并行

2. **Self-Attention 机制**
   让模型直接关注序列中任意位置的信息

3. **Multi-Head Attention**
   多个注意力头同时工作,捕捉不同维度的关系

4. **Positional Encoding**
   用位置编码替代序列顺序,保留位置信息

5. **训练效率提升**
   相比 RNN 训练速度提升数倍

数据存储

// ~/.openclaw/workspace/pdf-reader/history.json
{
  "processed_files": [
    {
      "filename": "research_paper.pdf",
      "processed_date": "2026-03-16",
      "pages": 12,
      "output_md": "D:\\...\\
esearch_paper.md",
      "summary": "Attention Is All You Need..."
    }
  ]
}

待办事项

  • [ ] 实现 PDF 文本提取
  • [ ] 实现 PDF 转 Markdown
  • [ ] 实现智能摘要
  • [ ] 实现问答功能
  • [ ] 添加批量处理

版本: 1.0.0 创建日期: 2026-03-16 作者: 小鬼 👻

平台分布

OpenClaw

87.53%
按下载量换算1,211

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

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。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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