/opendataloader-pdf
PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。
$ npx -y skills add chujianyun/skills --skill opendataloader-pdf --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/opendataloader-pdf
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。
SKILL.md
opendataloader-pdf.SKILL.mdname: opendataloader-pdf
description: PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。
OpenDataLoader PDF
**PDF 解析器 · 基准测试第一 · RAG/LLM 数据提取利器**
功能定位
- **核心能力**:从任意 PDF 提取结构化数据(Markdown、JSON、HTML),带边界框坐标
- **技术亮点**:XY-Cut++ 读取顺序、Bounding Box 定位、AI 混合模式处理复杂页面
- **基准成绩**:综合 0.90(第一),表格 0.93,读取顺序 0.94(对标 Docling、Marker、MinerU 等)
- **许可证**:Apache 2.0(核心功能免费)
适用场景
- 批量提取 PDF 为 Markdown / JSON / HTML 用于 RAG 或 LLM 训练
- 需要边界框坐标做源码溯源(哪个段落来自 PDF 第几页哪个位置)
- 复杂表格、扫描件、含公式的学术 PDF
- PDF 无障碍化(Tagged PDF 生成,Q2 2026 免费开放)
安装
前提
- Java 11+
- Python 3.10+
pip install -U opendataloader-pdf
混合 AI 模式(复杂表格 / OCR / 公式):
pip install "opendataloader-pdf[hybrid]"
快速使用
CLI(适合单文件或批量)
# 快速模式:输出 Markdown + JSON
opendataloader-pdf input.pdf output_dir/
# 指定格式
opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ --format markdown,json,html
# 混合 AI 模式(复杂表格 / 扫描件)
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast input.pdf output_dir/
# 混合模式 + OCR(扫描件)
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --force-ocr input.pdf output_dir/
# 混合模式 + 公式识别
opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --hybrid-mode full input.pdf output_dir/
Python API
import opendataloader_pdf
# 批量处理(一次调用会启动 JVM,建议批量一次性传入)
opendataloader_pdf.convert(
input_path=["file1.pdf", "file2.pdf", "folder/"],
output_dir="output/",
format="markdown,json"
)模式选择指南
| 文档类型 | 模式 | 命令 | |---------|------|------| | 标准数字 PDF | 快速(默认) | `opendataloader-pdf file.pdf out/` | | 复杂/无线框表格 | 混合 | `opendataloader-pdf --hybrid docling-fast file.pdf out/` | | 扫描件 | 混合 + OCR | 同上 + `--force-ocr` | | 非英语扫描件 | 混合 + OCR | `--force-ocr --ocr-lang "ko,en"` | | 含数学公式 | 混合 + 公式 | `--hybrid docling-fast --hybrid-mode full` | | 图表需要描述 | 混合 + 图片描述 | `--enrich-picture-description --hybrid-mode full` |
输出格式说明
Markdown
保留标题层级、表格结构、列表嵌套,适合直接用于 chunking。
JSON(带边界框)
{
"pages": [{
"page_number": 1,
"elements": [{
"type": "heading",
"text": "...",
"bbox": [x0, y0, x1, y1],
"level": 1
}, {
"type": "table",
"bbox": [x0, y0, x1, y1],
"html": "..."
}]
}]
}每个元素都有 `bbox` 坐标,方便做源码溯源。
HTML
保留布局结构,适合渲染或进一步处理。
Gotchas
- **每次 `convert()` 调用会启动一个新的 JVM 进程**,所以批量文件建议一次传入,而不是循环多次调用
- 混合模式需要在后台启动服务器:`opendataloader-pdf-hybrid --port 5002`,然后客户端加 `--hybrid docling-fast`
- `--enrich-formula` 或 `--enrich-picture-description` 必须在混合服务器和客户端都加 `--hybrid-mode full`,否则强化功能静默跳过
- Java 选项修改后必须运行 `npm run sync`,它会重新生成 `options.json` 和所有 Python/Node.js 绑定
与其他工具的对比
| 引擎 | 综合分 | 表格 | 速度(秒/页) | |------|--------|------|--------------| | **opendataloader(混合)** | **0.90** | **0.93** | 0.43 | | docling | 0.86 | 0.89 | 0.73 | | marker | 0.83 | 0.81 | 53.93 | | mineru | 0.82 | 0.87 | 5.96 | | pymupdf4llm | 0.57 | 0.40 | 0.09 |
引用信息
- PyPI:`pip install opendataloader-pdf`
- npm:`npm install @opendataloader/pdf`
- Maven:`org.opendataloader:opendataloader-pdf-core`
- GitHub:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
- 基准测试:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-bench
Read more
name: opendataloader-pdf description: PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。
OpenDataLoader PDF
**PDF 解析器 · 基准测试第一 · RAG/LLM 数据提取利器**
功能定位
- **核心能力**:从任意 PDF 提取结构化数据(Markdown、JSON、HTML),带边界框坐标
- **技术亮点**:XY-Cut++ 读取顺序、Bounding Box 定位、AI 混合模式处理复杂页面
- **基准成绩**:综合 0.90(第一),表格 0.93,读取顺序 0.94(对标 Docling、Marker、MinerU 等)
- **许可证**:Apache 2.0(核心功能免费)
适用场景
- 批量提取 PDF 为 Markdown / JSON / HTML 用于 RAG 或 LLM 训练
- 需要边界框坐标做源码溯源(哪个段落来自 PDF 第几页哪个位置)
- 复杂表格、扫描件、含公式的学术 PDF
- PDF 无障碍化(Tagged PDF 生成,Q2 2026 免费开放)
安装
前提
- Java 11+
- Python 3.10+
pip install -U opendataloader-pdf
混合 AI 模式(复杂表格 / OCR / 公式):
pip install "opendataloader-pdf[hybrid]"
快速使用
CLI(适合单文件或批量)
# 快速模式:输出 Markdown + JSON opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ # 指定格式 opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ --format markdown,json,html # 混合 AI 模式(复杂表格 / 扫描件) opendataloader-pdf --hybrid docling-fast input.pdf output_dir/ # 混合模式 + OCR(扫描件) opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --force-ocr input.pdf output_dir/ # 混合模式 + 公式识别 opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --hybrid-mode full input.pdf output_dir/
Python API
import opendataloader_pdf
# 批量处理(一次调用会启动 JVM,建议批量一次性传入)
opendataloader_pdf.convert(
input_path=["file1.pdf", "file2.pdf", "folder/"],
output_dir="output/",
format="markdown,json"
)模式选择指南
| 文档类型 | 模式 | 命令 | |---------|------|------| | 标准数字 PDF | 快速(默认) | `opendataloader-pdf file.pdf out/` | | 复杂/无线框表格 | 混合 | `opendataloader-pdf --hybrid docling-fast file.pdf out/` | | 扫描件 | 混合 + OCR | 同上 + `--force-ocr` | | 非英语扫描件 | 混合 + OCR | `--force-ocr --ocr-lang "ko,en"` | | 含数学公式 | 混合 + 公式 | `--hybrid docling-fast --hybrid-mode full` | | 图表需要描述 | 混合 + 图片描述 | `--enrich-picture-description --hybrid-mode full` |
输出格式说明
Markdown
保留标题层级、表格结构、列表嵌套,适合直接用于 chunking。
JSON(带边界框)
{
"pages": [{
"page_number": 1,
"elements": [{
"type": "heading",
"text": "...",
"bbox": [x0, y0, x1, y1],
"level": 1
}, {
"type": "table",
"bbox": [x0, y0, x1, y1],
"html": "..."
}]
}]
}每个元素都有 `bbox` 坐标,方便做源码溯源。
HTML
保留布局结构,适合渲染或进一步处理。
Gotchas
- **每次 `convert()` 调用会启动一个新的 JVM 进程**,所以批量文件建议一次传入,而不是循环多次调用
- 混合模式需要在后台启动服务器:`opendataloader-pdf-hybrid --port 5002`,然后客户端加 `--hybrid docling-fast`
- `--enrich-formula` 或 `--enrich-picture-description` 必须在混合服务器和客户端都加 `--hybrid-mode full`,否则强化功能静默跳过
- Java 选项修改后必须运行 `npm run sync`,它会重新生成 `options.json` 和所有 Python/Node.js 绑定
与其他工具的对比
| 引擎 | 综合分 | 表格 | 速度(秒/页) | |------|--------|------|--------------| | **opendataloader(混合)** | **0.90** | **0.93** | 0.43 | | docling | 0.86 | 0.89 | 0.73 | | marker | 0.83 | 0.81 | 53.93 | | mineru | 0.82 | 0.87 | 5.96 | | pymupdf4llm | 0.57 | 0.40 | 0.09 |
引用信息
- PyPI:`pip install opendataloader-pdf`
- npm:`npm install @opendataloader/pdf`
- Maven:`org.opendataloader:opendataloader-pdf-core`
- GitHub:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
- 基准测试:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-bench
这是悟鸣公开维护的一组 Agent Skills,偏实战、偏工作流,主要服务于 AI 工具使用、文档解读、项目配置、运维排障与技能分发。 和“技能清单”相比,这个仓库更适合被理解成一张能力地图:每个 skill 不只是一个说明文件,而是围绕某一类任务组织起来的可复用能力单元。
Repo: chujianyun/skills
Other skills on chujianyun-skills.
agent-md-advisor
AGENTS.md / CLAUDE.md 最佳实践顾问。用于用户询问 agents markdown、AGENTS.md、CLAUDE.md、Claude Code memory、AI…
agent-optimizer
Agent 设计顾问与审查工具。基于 12-Factor AgentOps 最佳实践,用于:(1) 探讨 Agent 架构设计方案;(2) 审查现有…
alltuu-downloader
喔图(alltuu.com)云摄影相册批量下载工具。当用户需要从 alltuu.com / m.alltuu.com 相册批量下载原图时使用此技能。支持下载原图(6720x4480…
article-interpreter
文章解读助手。对用户提供的文章(URL、Markdown、PDF、粘贴文本)进行结构化解读,输出包含总览、关键要点、个人启发、批判性思考和延伸思考的 Markdown…

