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Agent Skill · 前端设计

pdf-parser-mineru(PDF parser mineru 文档)

pdf-parser-mineru 用于补充前端设计相关能力,适合在 Local Agent 中需要让 Agent 承接前端设计相关任务时使用。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-parser-mineru 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 3,946。

总安装 1,053周安装 43下载 341核验 2026-05-01
前端设计需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
许可证
unknown

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-parser-mineru(PDF parser mineru 文档)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:pdf-parser-mineru
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

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-parser-mineru 用于补充前端设计相关能力,支持文档解析。适合在 Local Agent 中处理结构化和非结构化 PDF 数据。使用时应参考来源仓库和 README 确认具体解析能力。安装前建议检查维护状态和是否会触发命令执行。当前安装方式未知,需进一步验证环境适配性。

pdf-parser-mineru 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:pdf-parser-mineru

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 pdf-parser-mineru。

  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-parser-mineru 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 pdf-parser-mineru。

pdf-parser-mineru 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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-parser-mineru 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-parser-mineru 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

pdf-parser-mineru 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,053 次,近一周安装 43 次,下载 341 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-parser-mineru 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

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Local Agent,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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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。

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
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adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
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bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
pdf-parser-mineru

PDF parser mineru 文档 · 本页

1,053—需要联网未明确未收录

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

Tool List

1. pdf_to_markdown

Convert PDF documents to Markdown format, preserving document structure, formulas, tables, and images.

Description: Use MinerU to parse PDF documents and output in Markdown format, supporting OCR, formula recognition, table extraction, and other features.

Parameters:

  • file_path (string, required): Absolute path to the PDF file
  • output_dir (string, required): Absolute path to the output directory
  • backend (string, optional): Parsing backend, options: hybrid-auto-engine (default), pipeline, vlm-auto-engine
  • language (string, optional): OCR language code, such as en (English), ch (Chinese), ja (Japanese), etc., defaults to auto-detection
  • enable_formula (boolean, optional): Whether to enable formula recognition, defaults to true
  • enable_table (boolean, optional): Whether to enable table extraction, defaults to true
  • start_page (integer, optional): Start page number (starting from 0), defaults to 0
  • end_page (integer, optional): End page number (starting from 0), defaults to -1 meaning parse all pages

Return Value:

{
  "success": true,
  "output_path": "/path/to/output",
  "markdown_content": "Converted Markdown content...",
  "images": ["List of image paths"],
  "tables": ["List of table information"],
  "formula_count": 10
}

Examples:

python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
  '{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output"}}'

# Use specific backend
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
  '{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "backend": "pipeline"}}'

# Parse specific pages
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
  '{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "start_page": 0, "end_page": 5}}'

2. pdf_to_json

Convert PDF documents to JSON format, including detailed layout and structural information.

Description: Use MinerU to parse PDF documents and output in JSON format, containing structured information such as text blocks, images, tables, formulas, etc.

Parameters:

  • file_path (string, required): Absolute path to the PDF file
  • output_dir (string, required): Absolute path to the output directory
  • backend (string, optional): Parsing backend, options: hybrid-auto-engine (default), pipeline, vlm-auto-engine
  • language (string, optional): OCR language code, such as en (English), ch (Chinese), ja (Japanese), etc., defaults to auto-detection
  • enable_formula (boolean, optional): Whether to enable formula recognition, defaults to true
  • enable_table (boolean, optional): Whether to enable table extraction, defaults to true
  • start_page (integer, optional): Start page number (starting from 0), defaults to 0
  • end_page (integer, optional): End page number (starting from 0), defaults to -1 meaning parse all pages

Return Value:

{
  "success": true,
  "output_path": "/path/to/output.json",
  "pages": [
    {
      "page_no": 0,
      "page_size": [595, 842],
      "blocks": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Text content",
          "bbox": [x, y, x, y]
        }
      ],
      "images": [],
      "tables": [],
      "formulas": []
    }
  ],
  "metadata": {
    "total_pages": 10,
    "author": "Author",
    "title": "Title"
  }
}

Examples:

python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
  '{"name": "pdf_to_json", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output"}}'

# Use specific backend and language
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
  '{"name": "pdf_to_json", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "backend": "hybrid-auto-engine", "language": "ch"}}'

Installation Instructions

1. Install MinerU

# Update pip and install uv
pip install --upgrade pip
pip install uv

# Install MinerU (including all features)
uv pip install -U "mineru[all]"

2. Verify Installation

# Check if MinerU is installed successfully
mineru --version

# Test basic functionality
mineru --help

3. System Requirements

  • Python Version: 3.10-3.13
  • Operating System: Linux / Windows / macOS 14.0+
  • Memory:

- Using pipeline backend: minimum 16GB, recommended 32GB+ - Using hybrid/vlm backend: minimum 16GB, recommended 32GB+

  • Disk Space: minimum 20GB (SSD recommended)
  • GPU (optional):

- pipeline backend: supports CPU-only - hybrid/vlm backend: requires NVIDIA GPU (Volta architecture and above) or Apple Silicon

Use Cases

  1. Academic Paper Parsing: Extract structured content such as formulas, tables, and images
  2. Technical Document Conversion: Convert PDF documents to Markdown for version control and online publishing
  3. OCR Processing: Process scanned PDFs and garbled PDFs
  4. Multilingual Documents: Supports OCR recognition for 109 languages
  5. Batch Processing: Batch convert multiple PDF documents

Backend Selection Recommendations

  • hybrid-auto-engine (default): Balanced accuracy and speed, suitable for most scenarios
  • pipeline: Suitable for CPU-only environments, best compatibility
  • vlm-auto-engine: Highest accuracy, requires GPU acceleration

Notes

  1. File Paths: All paths must be absolute paths
  2. Output Directory: Non-existent directories will be created automatically
  3. Performance: Using GPU can significantly improve parsing speed
  4. Page Numbers: Page numbers start counting from 0
  5. Memory: Processing large documents may consume more memory

Troubleshooting

Common Issues

  1. Installation Failure:

- Ensure using Python 3.10-3.13 - Windows only supports Python 3.10-3.12 (ray does not support 3.13) - Using uv pip install can resolve most dependency conflicts

  1. Insufficient Memory:

- Use pipeline backend - Limit parsing pages: start_page and end_page - Reduce virtual memory allocation

  1. Slow Parsing Speed:

- Enable GPU acceleration - Use hybrid-auto-engine backend - Disable unnecessary features (formulas, tables)

  1. Low OCR Accuracy:

- Specify the correct document language - Ensure the backend supports OCR (use pipeline or hybrid-*)

Related Resources

平台分布

Local Agent

98.85%
按下载量换算337

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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