前言¶

在 Agent 工作流里，合同、报表、扫描件常以 PDF 形式出现。若只靠模型「读文件」，很难稳定完成表格导出、扫描件 OCR、合并拆分或加密脱敏。把步骤写进 Skill，可以让 Agent 按固定模块调用 Python 工具链，而不是每次临时拼凑脚本。

下面介绍 SkillHub 上的 filesystem-v23（坐标 @user_9ebebf30/filesystem-v2）。安装后实际落地的是 PDF Intelligence Suite（SKILL.md 内技能名为 pdf-intelligence-suite）。SkillHub 列表页当前简介写的是「Rust 无头浏览器自动化」，与包内文档不一致；功能与用法应以安装包中的 SKILL.md、README.md 为准。

这是什么¶

filesystem-v23 是社区发布者 user_9ebebf30 在 SkillHub 上架的 ai-agent 类 Skill，版本 1.0.2，来源 community，标签 requires_api_key=false（无需额外 API Key）。

包内说明将其定位为一站式 PDF 处理：文本与布局提取、表格识别、OCR、格式转换、页面操作、加密与水印等，面向需要让 Agent 稳定处理本地 PDF 的开发者。SKILL.md 标注的上游主页为 https://github.com/kaiyuelv/pdf-intelligence-suite。

SkillHub 页面统计（以抓取资料为准）：评分约 100000，下载 817 次，安装 1 次。

核心功能¶

以下能力均来自包内 SKILL.md 与 README.md，按模块划分：

1. 文本提取（PDFExtractor）：纯文本或保留布局；可按页、按区域（bbox）提取；支持关键词搜索。
2. 表格识别（TableExtractor）：识别表格并导出 CSV/Excel；支持 lattice（有边框）与 stream（无边框）策略。
3. OCR（OCRProcessor）：面向扫描件与图片型 PDF，依赖本机 Tesseract，可配置中英文等语言包。
4. 格式转换（PDFConverter）：PDF 转 Word、Excel、图片、纯文本、HTML 等。
5. 页面操作（PDFManipulator）：合并、拆分、旋转、删除、提取、插入、重排页面。
6. 安全处理（PDFSecurity）：加密、解密、文字或图片水印等。
7. 工具函数：如 get_pdf_info 读取页数、元数据、是否加密等。

技术依赖在文档中写明：PyPDF2、pdfplumber、camelot-py、pytesseract、pdf2image、reportlab、Pillow 等；OCR 与 PDF 转图通常还需要系统级 Tesseract、Poppler 等组件。

安装与启用¶

1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶

command -v skillhub && skillhub --version

未安装时可按 SkillHub 官方说明执行：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

2. 将 Skill 装到当前 Agent 的 skills 目录¶

SkillHub 要求用 --dir 指向 Agent 实际识别的目录，否则默认落在 ./skills/ 可能无法加载。常见路径示例：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/

搜索与安装命令（skillhub search 返回的写法）：

skillhub search filesystem-v2

skillhub install filesystem-v2 --namespace user_9ebebf30 --dir ~/.cursor/skills

也可让 Agent 按 SkillHub 页面提示，参照 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_9ebebf30/filesystem-v2。

安装成功后，目录形如：.../skills/@user_9ebebf30/filesystem-v2/。

3. 安装 Python 依赖与系统组件¶

进入技能目录后安装 Python 依赖：

cd ~/.cursor/skills/@user_9ebebf30/filesystem-v2
pip install -r requirements.txt

OCR 需本机 Tesseract。Ubuntu/Debian 示例：

sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-chi-tra

macOS 可使用 brew install tesseract tesseract-lang。Windows 需按 Tesseract 官方安装包自行安装；路径未在默认位置时，可通过环境变量 TESSDATA_PREFIX 或在代码中设置 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd。

完成上述步骤后，重启或刷新 Agent，使其加载新 Skill。

典型用法¶

包内 SKILL.md 的快速开始示例如下。运行前需将 src 加入 Python 路径，或按 README.md 使用 from src.pdf_intelligence_suite import ...。

from pdf_intelligence_suite import PDFExtractor, TableExtractor, OCRProcessor

extractor = PDFExtractor()
text = extractor.extract_text("document.pdf")

tables = TableExtractor.extract_tables("report.pdf", output_format="excel")

ocr = OCRProcessor(lang='chi_sim+eng')
text = ocr.process("scanned.pdf")

README.md 中还给出了更完整的调用方式，例如按页提取、带布局元素、表格方法切换、PDF 转 Word、合并 PDF 等。仓库内 examples/basic_usage.py 演示文本提取、转换、页面操作与安全处理等 API；可在技能目录执行：

python examples/basic_usage.py

单元测试入口（文档记载）：

python -m pytest tests/ -v

适用场景与注意¶

适合谁

• 需要 Agent 在本地处理 PDF：抽文本给 RAG、导出表格、扫描件 OCR、批量合并或加水印。
• 希望依赖声明与模块边界清晰，而不是每次让模型重写一遍 PyPDF/pdfplumber 脚本。

限制与注意

1. 元数据与内容不一致：SkillHub 展示名 filesystem-v23、简介为浏览器自动化，与包内 PDF 套件不符；选型前建议先打开安装目录中的 SKILL.md 确认。
2. 环境依赖较重：camelot、pdf2image、OCR 对系统库敏感；CI 或无头环境需单独验证 Poppler、Tesseract 是否可用。
3. 转换质量：文档已说明复杂版式转 Word 可能失真，可先抽文本或走「转图 + OCR」路径。
4. 分类差异：SkillHub 归类 ai-agent，SKILL.md frontmatter 为 productivity；不影响使用，但搜索标签时可能产生歧义。

结尾¶

filesystem-v23 在 SkillHub 上是一个无需 API Key 的社区 Skill；落地内容是 PDF Intelligence Suite，适合把 PDF 提取、表格、OCR 与页面/安全操作编排进 Agent 工作流。上架信息与包内文档存在差异时，以安装包为准。

官方入口：

• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_9ebebf30/filesystem-v2
• API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_9ebebf30/filesystem-v2
• 包内主页（SKILL.md）：https://github.com/kaiyuelv/pdf-intelligence-suite