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Agent Skill · 研究检索

pdfmd(pdfmd 搜索)

pdfmd 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。

pdfmd 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,权限为接触敏感数据;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 56,831。

总安装 445周安装 18GitHub Stars 公开资料未说明下载 140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:pdfmd(pdfmd 搜索)
来源仓库:https://github.com/wordflowlab/agentsdk
仓库路径:skills/pdfmd
安装命令:
npx skills add wordflowlab/agentsdk --skill "pdfmd"
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 wordflowlab/agentsdk --skill "pdfmd"

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。

发现并安装 AI 代理的技能。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。通过 npx 命令快速扩展 Agent 能力集。安装命令:npx skills add wordflowlab/agentsdk --skill "pdfmd"。建议查看技能详情以确认具体功能边界。

来源仓库内路径:skills/pdfmd

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 wordflowlab/agentsdk --skill "pdfmd";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

    它需要接触敏感数据,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

pdfmd 怎么安装?

在终端执行 npx skills add wordflowlab/agentsdk --skill "pdfmd"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

pdfmd 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。

pdfmd 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

pdfmd 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。

pdfmd 用的人多吗?

公开数据是累计安装 445 次,近一周安装 18 次,下载 140 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。

pdfmd 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

  • 需要接触敏感数据,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
pdfmd

pdfmd 搜索 · 本页

445—接触敏感数据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
pdfmd
description
将 PDF 文件转换为结构化的中文 Markdown 文本。只在用户明确要求“把 PDF 转成 Markdown/MD/文档”时使用本技能。
allowed-tools
["Bash", "Write"]
triggers
keywords

PDF to Markdown 转换 Skill(示例)

何时使用

当出现以下任一情况时,可以考虑启用本 Skill:

  • 用户说“把这个 PDF 转成 Markdown / MD / 文本 / 文档”
  • 用户上传或引用 PDF 文件,并要求“提取里面的正文”“翻译成中文 Markdown”等

如果用户只是一般性阅读 / 总结 PDF,而不要求导出 Markdown,可以直接阅读 PDF 文本或使用其他技能。

工作目录结构

在当前示例项目中,本 Skill 所在目录如下:

workspace/
  skills/
    pdfmd/
      SKILL.md
      pdf_extract.py

其中:

  • SKILL.md 为本说明文件
  • pdf_extract.py 是一个 Python 脚本,仅负责从 PDF 中提取纯文本(不调用任何大模型),

再由当前 Agent 使用已有的大模型配置完成翻译和 Markdown 转换。

注意:本 Skill 假设在执行环境中已经安装了 Python 以及依赖: - pypdf

给 Claude 的操作步骤(使用 SDK 内置能力)

当你判断应当使用本 Skill 时,请按以下顺序操作:

  1. 确认 PDF 文件路径

- 如果用户提供了路径(例如 docs/report.pdf),先确认该路径在当前工作区内。 - 如果用户上传了 PDF 文件,将其保存到本地工作目录(如 ./docs/),并记住实际路径。

  1. 选择输出路径

- 如果用户希望生成一个 Markdown 文件,可以选定输出路径,例如: - 输入:docs/report.pdf - 输出:docs/report.md

  1. 使用 Bash 调用 Python 脚本提取 PDF 文本

使用 Bash 工具执行 Python 脚本来读取 PDF 内容,例如(注意:命令在沙箱工作目录 workspace/ 下执行,因此路径从 skills/ 开始):

   python skills/pdfmd/pdf_extract.py \
     --input "<PDF 文件路径>" \
     --pages "<页码范围,可选,如 1-3,5>"

说明:

- --input:要读取的 PDF 文件路径(必填) - --pages:可选页码范围,例如 "1-3,5" - 脚本不会调用任何大模型,只会将提取出的纯文本打印到 stdout。

Bash 工具的返回中:

- ok: 命令是否执行成功(exit code 为 0) - output: 包含脚本的标准输出(即提取出的 PDF 文本)

  1. 在当前对话中使用大模型进行转换

在拿到 Bash 的输出后,不需要在 Skill 或脚本中直接调用任何外部大模型 API。 而是:

- 将 output 字段中的内容视为原始 PDF 文本; - 在当前 Agent 的对话中,结合本 Skill 的说明,向大模型发出请求: - 将文本翻译成中文; - 调整结构为合理的标题、段落、列表等; - 输出为标准的 Markdown 格式。

> 所有大模型调用由 SDK 的 provider/router 统一负责,自动使用当前 Agent 配置好的模型和路由策略, > Skill 不负责管理 API Key 或模型选择。

  1. 使用 Write 将 Markdown 保存到文件(如用户有此需求)

如果用户明确要求生成 Markdown 文件,可以在得到最终 Markdown 文本后,调用 Write 工具写入文件:

   {
     "path": "<输出 Markdown 文件路径>",
     "content": "<模型生成的中文 Markdown 文本>"
   }

然后可以通过正常的文件系统操作(如下载或后续处理)使用该文件。

  1. 根据用户需求做二次加工(可选)

- 如果用户还有额外要求(例如“只保留某几章”“简化为摘要”),在拿到 Markdown 后再用模型进行二次加工。 - 对于特别长的 Markdown,可以按章节或段落拆分处理,避免超出上下文限制。

错误处理与限制

  • 若 Python 脚本执行失败(Bash 返回 ok == false 或 exit code 非 0):

- 检查 PDF 路径是否正确; - 确认文件存在且为有效 PDF; - 检查是否已安装 pypdf 依赖。

  • 若生成的 Markdown 明显缺失内容或大量乱码:

- 向用户说明这是 PDF 原始排版 / 内嵌字体导致的限制。 - 根据情况建议尝试只转换部分页面,或改用其它方式获取内容。

安全注意事项

  • 本 Skill 通过 Python 脚本仅读取 PDF 文本,不执行其中任何代码,但仍建议只对可信来源的 PDF 使用本 Skill。
  • 大模型调用由 SDK 内部统一管理,Skill 不直接处理任何 API Key。

平台分布

Claude Code

32.32%
按下载量换算45

windsurf

21.77%
按下载量换算30

trae

17.73%
按下载量换算25

OpenCode

12.64%
按下载量换算18

Codex

8.9%
按下载量换算12

Antigravity

3.39%
按下载量换算5

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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