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mineru-pdf-parser

用 MinerU 将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于:(1) PDF转Markdown/JSON,(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像,(3) 解析学术论文、技术文档、商业报告,(4) 为RAG应用准备文档数据,(5) 批量处理PDF。触发关键词:"PDF解析"、"PDF转Markdown"、"提取PDF表格/公式"、"MinerU"、"parse PDF"等。不用于:PDF的阅读/填表/签名/拆分合并(用宿主pdf工具)、Word/PPT等非PDF格式解析、只需读几页内容的场景(直接读即可,不必转换)。

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下载 .skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name mineru-pdf-parser version 1.1.0 description 用 MinerU 将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于:(1) PDF转Markdown/JSON,(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像,(3) 解析学术论文、技术文档、商业报告,(4) 为RAG应用准备文档数据,(5) 批量处理PDF。触发关键词:"PDF解析"、"PDF转Markdown"、"提取PDF表格/公式"、"MinerU"、"parse PDF"等。不用于:PDF的阅读/填表/签名/拆分合并(用宿主pdf工具)、Word/PPT等非PDF格式解析、只需读几页内容的场景(直接读即可,不必转换)。 MinerU PDF Parser 将复杂PDF文档转换为机器可读的Markdown/JSON格式,适用于LLM和RAG应用。 安装 # 推荐使用uv安装 pip install uv uv pip install -U "mineru[all]" # 下载模型(首次使用) mineru-models-download 快速使用 命令行 # 解析单个PDF mineru -p input.pdf -o output_dir # 批量解析 mineru -p pdf_folder/ -o output_dir # 指定解析模式 mineru -p input.pdf -o output_dir --backend vlm # VLM模式(高精度) mineru -p input.pdf -o output_dir --backend pipeline # Pipeline模式(快速) mineru -p input.pdf -o output_dir --backend hybrid # 混合模式(平衡) Python API from mineru import MinerU mineru = MinerU() result = mineru.parse( "document.pdf" ) # 获取输出 markdown = result.to_markdown() json_data = result.to_json() 详细API见 references/api_reference.md 解析模式选择 模式 特点 适用场景 pipeline 快速、资源少 简单文档、纯文本PDF vlm 高精度、复杂布局 学术论文、公式表格文档 hybrid 平衡速度精度 通用场景 输出文件 {filename}.md - Markdown正文 {filename}_content_list.json - 结构化JSON images/ - 提取的图像 {filename}_middle.json - 中间结果(调试) 格式详情见 references/output_formats.md 最佳实践 学术论文 mineru -p paper.pdf -o output --backend vlm 批量处理 from mineru import MinerU import os mineru = MinerU(backend= "hybrid" ) for pdf in os.listdir( "pdfs/" ): if pdf.endswith( ".pdf" ): result = mineru.parse( f"pdfs/ {pdf} " ) result.save( f"output/ {pdf[:- 4 ]} /" ) RAG数据准备 sections = result.get_sections() for section in sections: vector_db.add(section.title, section.content) 启用GPU加速 修改 ~/.mineru.json 中 device-mode 为 cuda 。 更多见 references/best_practices.md 验收标准(解析任务完成前自查) 输出目录里 .md 与 _content_list.json 都存在,把实际路径回报用户 抽查 1-2 页对照原 PDF:表格/公式没有明显丢失或错乱;有问题主动告知而不是静默交付 backend 选择有依据(简单文本→pipeline;公式表格密集→vlm;拿不准→hybrid) 批量任务报告成功/失败清单,失败的给原因 已知陷阱 陷阱 具体表现 应对 首次运行缺模型 未执行 mineru-models-download 直接解析报错 安装后先跑模型下载;下载体积大,提前告知用户耗时 无 GPU 硬跑 vlm CPU 上 vlm 模式极慢,像卡死 无 GPU 时用 pipeline/hybrid;有 GPU 改 ~/.mineru.json 的 device-mode 为 cuda 扫描件预期过高 低清晰度扫描 PDF 解析质量差 提前告知扫描件效果取决于清晰度;结果差时换 backend 重试一次,仍差则如实报告 大文件内存压力 数百页 PDF 单次解析内存暴涨 大文件分批解析或按章节拆分 脚本 使用 scripts/mineru_parse.py 进行解析,支持错误处理和日志记录。
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该技能未提供触发词。

下载的 .skill 包内含以下字段。
字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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