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mineru-pdf-parser

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使用MinerU将复杂PDF转换为LLM友好的Markdown/JSON格式,提取文本、表格、公式等。适用于RAG数据准备、学术论文解析及批量处理。提供CLI和Python API,支持多种后端模式以平衡速度与精度。

skills/Geek-skills-mineru-pdf-parser/SKILL.md staruhub/ClaudeSkills

Trigger Scenarios

PDF转Markdown 提取PDF表格/公式 RAG文档预处理 学术论文解析

Install

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --skill mineru-pdf-parser -g -y
More Options

Use without installing

npx skills use staruhub/ClaudeSkills@mineru-pdf-parser

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --skill mineru-pdf-parser -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add staruhub/ClaudeSkills --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "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.jsondevice-modecuda

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_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。

Version History

  • 3d4045d Current 2026-07-25 08:18

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Indexed
2026-07-25 08:18

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