前言¶

在 Agent 工作流裏，合同、報表、掃描件常以 PDF 形式出現。若只靠模型「讀文件」，很難穩定完成表格導出、掃描件 OCR、合併拆分或加密脫敏。把步驟寫進 Skill，可以讓 Agent 按固定模塊調用 Python 工具鏈，而不是每次臨時拼湊腳本。

下面介紹 SkillHub 上的 filesystem-v23（座標 @user_9ebebf30/filesystem-v2）。安裝後實際落地的是 PDF Intelligence Suite（SKILL.md 內技能名爲 pdf-intelligence-suite）。SkillHub 列表頁當前簡介寫的是「Rust 無頭瀏覽器自動化」，與包內文檔不一致；功能與用法應以安裝包中的 SKILL.md、README.md 爲準。

這是什麼¶

filesystem-v23 是社區發佈者 user_9ebebf30 在 SkillHub 上架的 ai-agent 類 Skill，版本 1.0.2，來源 community，標籤 requires_api_key=false（無需額外 API Key）。

包內說明將其定位爲一站式 PDF 處理：文本與佈局提取、表格識別、OCR、格式轉換、頁面操作、加密與水印等，面向需要讓 Agent 穩定處理本地 PDF 的開發者。SKILL.md 標註的上游主頁爲 https://github.com/kaiyuelv/pdf-intelligence-suite。

SkillHub 頁面統計（以抓取資料爲準）：評分約 100000，下載 817 次，安裝 1 次。

核心功能¶

以下能力均來自包內 SKILL.md 與 README.md，按模塊劃分：

1. 文本提取（PDFExtractor）：純文本或保留佈局；可按頁、按區域（bbox）提取；支持關鍵詞搜索。
2. 表格識別（TableExtractor）：識別表格並導出 CSV/Excel；支持 lattice（有邊框）與 stream（無邊框）策略。
3. OCR（OCRProcessor）：面向掃描件與圖片型 PDF，依賴本機 Tesseract，可配置中英文等語言包。
4. 格式轉換（PDFConverter）：PDF 轉 Word、Excel、圖片、純文本、HTML 等。
5. 頁面操作（PDFManipulator）：合併、拆分、旋轉、刪除、提取、插入、重排頁面。
6. 安全處理（PDFSecurity）：加密、解密、文字或圖片水印等。
7. 工具函數：如 get_pdf_info 讀取頁數、元數據、是否加密等。

技術依賴在文檔中寫明：PyPDF2、pdfplumber、camelot-py、pytesseract、pdf2image、reportlab、Pillow 等；OCR 與 PDF 轉圖通常還需要系統級 Tesseract、Poppler 等組件。

安裝與啓用¶

1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶

command -v skillhub && skillhub --version

未安裝時可按 SkillHub 官方說明執行：

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

2. 將 Skill 裝到當前 Agent 的 skills 目錄¶

SkillHub 要求用 --dir 指向 Agent 實際識別的目錄，否則默認落在 ./skills/ 可能無法加載。常見路徑示例：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/

搜索與安裝命令（skillhub search 返回的寫法）：

skillhub search filesystem-v2

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

也可讓 Agent 按 SkillHub 頁面提示，參照 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安裝 @user_9ebebf30/filesystem-v2。

安裝成功後，目錄形如：.../skills/@user_9ebebf30/filesystem-v2/。

3. 安裝 Python 依賴與系統組件¶

進入技能目錄後安裝 Python 依賴：

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

OCR 需本機 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 官方安裝包自行安裝；路徑未在默認位置時，可通過環境變量 TESSDATA_PREFIX 或在代碼中設置 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd。

完成上述步驟後，重啓或刷新 Agent，使其加載新 Skill。

典型用法¶

包內 SKILL.md 的快速開始示例如下。運行前需將 src 加入 Python 路徑，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 中還給出了更完整的調用方式，例如按頁提取、帶佈局元素、表格方法切換、PDF 轉 Word、合併 PDF 等。倉庫內 examples/basic_usage.py 演示文本提取、轉換、頁面操作與安全處理等 API；可在技能目錄執行：

python examples/basic_usage.py

單元測試入口（文檔記載）：

python -m pytest tests/ -v

適用場景與注意¶

適合誰

• 需要 Agent 在本地處理 PDF：抽文本給 RAG、導出表格、掃描件 OCR、批量合併或加水印。
• 希望依賴聲明與模塊邊界清晰，而不是每次讓模型重寫一遍 PyPDF/pdfplumber 腳本。

限制與注意

1. 元數據與內容不一致：SkillHub 展示名 filesystem-v23、簡介爲瀏覽器自動化，與包內 PDF 套件不符；選型前建議先打開安裝目錄中的 SKILL.md 確認。
2. 環境依賴較重：camelot、pdf2image、OCR 對系統庫敏感；CI 或無頭環境需單獨驗證 Poppler、Tesseract 是否可用。
3. 轉換質量：文檔已說明覆雜版式轉 Word 可能失真，可先抽文本或走「轉圖 + OCR」路徑。
4. 分類差異：SkillHub 歸類 ai-agent，SKILL.md frontmatter 爲 productivity；不影響使用，但搜索標籤時可能產生歧義。

結尾¶

filesystem-v23 在 SkillHub 上是一個無需 API Key 的社區 Skill；落地內容是 PDF Intelligence Suite，適合把 PDF 提取、表格、OCR 與頁面/安全操作編排進 Agent 工作流。上架信息與包內文檔存在差異時，以安裝包爲準。

官方入口：

• SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_9ebebf30/filesystem-v2
• API 座標頁：https://api.skillhub.cn/user_9ebebf30/filesystem-v2
• 包內主頁（SKILL.md）：https://github.com/kaiyuelv/pdf-intelligence-suite