Pdf Reader

👤 cp3d1455926-svg 📦 v1.0.0 ⭐ 3.9 ⬇️ 581 下載
📄 辦公效率 免費

📖 技能介紹


name: pdf-reader-cp3d version: 1.0.0 description: PDF 閱讀助手 - PDF 轉 Markdown、智慧摘要、重點提取


📄 PDF Reader - PDF 閱讀助手

觸發規則

關鍵詞: - 讀 PDF、PDF 轉 markdown、PDF 摘要 - 提取重點、總結 PDF - 這個 PDF 講了什麼 - 轉換 PDF、解析 PDF

場景: - 使用者上傳 PDF 檔案 - 使用者需要 PDF 內容摘要 - 使用者想提取 PDF 重點 - 使用者需要 PDF 轉其他格式

功能描述

核心功能

  1. PDF 內容提取
  2. 提取純文本
  3. 保留標題結構
  4. 提取表格
  5. 提取圖片(可選)

  6. PDF 轉 Markdown

  7. 自動識別標題層級
  8. 轉換列表、程式碼塊
  9. 轉換表格為 markdown 表格
  10. 保留引用格式

  11. 智慧摘要

  12. 提取核心觀點
  13. 生成內容大綱
  14. 提取關鍵資料
  15. 生成一句話總結

  16. 重點提取

  17. 高亮關鍵句子
  18. 提取定義/概念
  19. 提取結論/建議
  20. 提取資料/圖表說明

  21. 問答功能

    本技能來自小蔥技能站7w4.net。

  22. 基於 PDF 內容問答
  23. "這篇論文的主要貢獻是什麼?"
  24. "第三章講了什麼?"
  25. "作者的觀點是什麼?"

支援的 PDF 型別

  • 📄 學術論文(arXiv、期刊)
  • 📚 電子書
  • 📊 報告/白皮書
  • 📝 文件/手冊
  • 📋 表格/表單

輸出格式

  • Markdown (.md)
  • 純文本 (.txt)
  • HTML (.html)
  • JSON (結構化資料)

許可權需求

  • [x] 檔案讀寫(PDF 處理)
  • [x] 網路訪問(可選:線上 API)
  • [ ] 外部 API(可選:PDF 解析服務)

技術實現

方案 1:本地處理(推薦)

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

方案 2:線上 API

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

示例對話

使用者:[上傳檔案:research_paper.pdf]
助手:收到 PDF 檔案!📄
- 檔名:research_paper.pdf
- 頁數:12 頁
- 大小:2.3 MB

需要我幫你做什麼?
1. 提取全文
2. 生成摘要
3. 轉 Markdown
4. 提取重點
5. 基於內容問答

使用者:生成摘要
助手:【PDF 摘要】research_paper.pdf

📌 標題:Attention Is All You Need

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

📅 日期:2017

🎯 核心貢獻:
1. 提出 Transformer 架構,完全基於注意力機制
2. 摒棄 RNN/CNN 的序列處理,實現並行化
3. 在翻譯任務上達到 SOTA

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

📊 實驗結果:
- WMT 2014 英德翻譯:28.4 BLEU
- WMT 2014 英法翻譯:41.0 BLEU
- 訓練成本降低

💡 結論:
Transformer 為 NLP 領域帶來革命性突破,
後續 BERT、GPT 等均基於此架構。

使用者:轉 Markdown
助手:✅ 已轉換並儲存:
📁 D:\OneDrive\Desktop\公眾號文章\research_paper.md

使用者:這篇論文的主要創新點是什麼?
助手:基於 PDF 內容,主要創新點:

1. **完全摒棄 RNN/CNN**
   傳統序列模型需要按順序處理,Transformer 實現完全並行

2. **Self-Attention 機制**
   讓模型直接關注序列中任意位置的資訊

3. **Multi-Head Attention**
   多個注意力頭同時工作,捕捉不同維度的關係

4. **Positional Encoding**
   用位置編碼替代序列順序,保留位置資訊

5. **訓練效率提升**
   相比 RNN 訓練速度提升數倍

資料儲存

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

待辦事項

  • [ ] 實現 PDF 文本提取
  • [ ] 實現 PDF 轉 Markdown
  • [ ] 實現智慧摘要
  • [ ] 實現問答功能
  • [ ] 新增批次處理

版本: 1.0.0 建立日期: 2026-03-16 作者: 小鬼 👻

🤖 AI 評測

這個工具看起來功能挺多,有摘要、提取重點、問答等功能,文件寫得很詳細。但實際用起來會有問題——核心的 PDF 解析功能其實是模擬的,不是真的在處理你的檔案。相當於只給你展示了一個設計藍圖,房子的框架還沒蓋好。如果你想真正處理 PDF 檔案,這個工具暫時還達不到預期效果。

📊 多維度評分

適應性4
規範性4
有效性3.5
可靠性3.8
可信度4.8

📁 包含檔案 (4 個)

📄 README.md 1.7 KB
📄 SKILL.md 4.1 KB
📄 _meta.json 134 B
📄 pdf_reader.py 8.8 KB