agentsclimarketplace

Ai pdf

Skill allinherog-star/ai-skills/skills/ai-pdf

AI Skills(ai-skills.ai)是一个面向各行各业的 AI 技能库。可直接用于openclaw,Hermes,qclaw,claude code,codex等智能体平台。为你的职业发展、行业竞争力,增加更多可能。

Install
npx -y skills add allinherog-star/ai-skills --skill ai-pdf

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

PDF 整理助手适合运营、产品、市场营销、technical在用户提出“PDF 重点是什么”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

SKILL.md

5.0 KB, as published. Nobody here has run it

ai-pdf PDF 整理助手

快速开始

更多技能

概述

PDF 整理助手用于回答「PDF 重点是什么」、文档处理、资料审阅、摘要,适合运营、产品、市场营销、technical在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合PDF 正文或摘录、可粘贴 PDF OCR 文本、目录、重点章节、表格摘录或用户已复制…等输入,整理关键上下文,并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,便于继续执行、复盘或交付。

什么时候使用

适用场景

  • 用户提出“PDF 重点是什么”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
  • 运营、产品、市场营销、technical需要围绕PDF 整理助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
  • 用户已经准备了阅读目标(例如快速理解、风险排查、投前阅读、合同初筛、资料转写或生成对外简报。)、报告读者(说明谁会阅读这份 PDF 审阅结果,例如管理层、客户、法务、研究团队或内部同事。)、公开 PDF 链接(填写无需登录即可访问的 PDF 链接;受权限保护的文件请改为上传或粘贴正文。),希望整理成可执行的分析或优化结果
  • 用户需要把PDF 整理助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:

命令示例

基础调用

python3 scripts/run.py --params '{}'

带常用参数调用

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"阅读目标"}'

参数说明

参数类型必填默认说明
goalstring-例如快速理解、风险排查、投前阅读、合同初筛、资料转写或生成对外简报
audiencestring-说明谁会阅读这份 PDF 审阅结果,例如管理层、客户、法务、研究团队或内部同事
materialUrlstring-填写无需登录即可访问的 PDF 链接;受权限保护的文件请改为上传或粘贴正文;需要传可访问的完整 URL
materialFilestring-上传需要摘要、审阅、提取要点或转成简报的 PDF 文件
materialTextstring-可粘贴 PDF OCR 文本、目录、重点章节、表格摘录或用户已复制出的段落
brandRequirementsstring-补充术语偏好、敏感信息处理、必须保留的页码线索、不能外传的内容和输出语气

完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json

参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。

示例请求

下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py,runner 会把它们发送给 AI Skills API。

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"阅读目标"}'

等价的 --params JSON:

{
  "goal": "阅读目标"
}

返回结果示例

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}

交付内容

  • 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
  • 输入材料解读:结合阅读目标(例如快速理解、风险排查、投前阅读、合同初筛、资料转写或生成对外简报。)、报告读者(说明谁会阅读这份 PDF 审阅结果,例如管理层、客户、法务、研究团队或内部同事。)、公开 PDF 链接(填写无需登录即可访问的 PDF 链接;受权限保护的文件请改为上传或粘贴正文。)提炼关键上下文和判断依据。
  • 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

结果使用建议

  • 先判断输出是否回答了用户关于「PDF 整理助手」的核心问题。
  • 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,以及是否给出明确下一步动作。
  • 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

运行前准备

  • AISKILLS_BASE_URL:默认 https://ai-skills.ai
  • AISKILLS_API_KEY:必填,用于认证调用
  • AISKILLS_TENANT_ID:默认 default

Gives 0 of the 12 instructions most pdf office docs skills give

Counted across 635 of the 690 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

  • extract text using pdfplumberin 92 of 635, across 25 files
  • create PDFs using reportlabin 83 of 635, across 16 files
  • read FORMS.md to fill out PDF formsin 80 of 635, across 13 files
  • OCR scanned PDFs using pytesseractin 77 of 635, across 10 files
  • merge or split PDFs using qpdfin 70 of 635, across 3 files
  • use Excel formulas instead of hardcoded calculated valuesin 68 of 635, across 12 files
  • unpack edit xml and repack existing documentsin 63 of 635, across 8 files
  • document sources for hardcoded valuesin 61 of 635, across 9 files
  • write minimal python code without unnecessary commentsin 59 of 635, across 7 files
  • run the recalculation script after adding or modifying formulasin 58 of 635, across 6 files
  • fix all identified formula errors and recalculatein 58 of 635, across 6 files
  • format years as text stringsin 57 of 635, across 5 files

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once.

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.