前言¶
知網下載的文獻是 .caj、.kdh 這類私有封裝格式，不是 PDF。想用 AI 速讀、整理筆記、搭知識庫，第一步就得把內容變成文本。常見做法是先用 CAJViewer 打開再人工複製，或者截圖後 OCR，都是手工流程，批量處理很費勁；另一個路子是手工找 caj2pdf 腳本，把格式探測、轉 PDF、再轉 Markdown 的步驟串起來，自己維護依賴。
下面介紹的 CAJ2MD 就是把這條鏈路封裝成一個通用 Skill。資料中給出的統計是評分 100000、下載 969、安裝 0。
這是什麼¶
CAJ2MD（座標 @user_865fd74e/caj-to-markdown，當前版本 0.3.1）是一個社區發佈的通用 SKILL.md 技能，發佈者 user_865fd74e，分類 knowledge-management，標籤 requires_api_key=false。它解決的問題只有一個：把知網下載的 .caj / .kdh 學術文獻轉成 Markdown 文本，方便後續用 AI 閱讀、整理筆記、搭建知識庫。適合科研人員、學生、研究生整理知網文獻。
核心能力¶
官方簡介中列出的能力，按數據流拆成三段：
- 格式嗅探。 不假設擴展名就是真實格式，先探測文件實際封裝類型。PDF 包裝的直接轉換；CAJ / KDH / HN 私有格式先經 caj2pdf 轉 PDF，再輸出 Markdown。
- 文本抽取。 轉 PDF 之後用 pymupdf4llm 輸出結構化 Markdown，保留一定的版面結構，而不是把整個 PDF 當純文本一鍋端。
- 掃描版 OCR。 碰到掃描版（無文本層）自動觸發 RapidOCR 逐頁識別，引擎爲 RapidOCR，標註的中文識別效果好。
兩個約束條件值得先記住：全流程本地運行，文獻內容不外傳；轉換失敗時不拋錯，而是給出 CAJViewer「打印轉 PDF」的降級指引，讓人能手工走通同一條路徑。
安裝與啓用¶
技能通過 SkillHub 安裝。安裝完成後在 Cursor、Codex CLI、Claude Code 等支持 SKILL.md 的智能體裏啓用，模型會根據任務描述自動調用對應技能。requires_api_key=false 意味着不需要單獨配置 API 密鑰，但 OCR 與本地轉換所需的底層組件（如 caj2pdf、pymupdf4llm、RapidOCR）仍要由運行環境提供，Skill 本身不聲明密鑰類配置項。
具體安裝命令、目錄位置與配置字段，本次未能覈實：官方地址 https://api.skillhub.cn/user_865fd74e/caj-to-markdown 與頁面 https://www.skillhub.cn/skills/user_865fd74e/caj-to-markdown 在寫作時均抓取失敗，因此正文不臆造命令，請以 SkillHub 頁面上的說明爲準。
典型用法¶
沒有可復現的官方示例，下面描述的是該類 SKILL.md 技能的通用調用方式，不是從官方資料摘錄的：
1、把知網下載的 .caj 或 .kdh 文件路徑交給智能體。
2、模型調用 CAJ2MD，技能內部先嗅探真實格式，再按上面「核心能力」的鏈路走。
3、拿到結果 Markdown，用於提問、摘錄、入庫。
如果想批量處理，逐個給出路徑即可；掃描版會逐頁 OCR，耗時會明顯長於有文本層的文件。
適用場景與注意¶
適合： 需要把知網文獻納入 AI 閱讀或知識庫流程的人；希望格式探測和轉換鏈路有人維護、不想自己寫腳本的開發者。
注意：
- 私有格式走 caj2pdf 這條支路，轉換質量取決於 caj2pdf 對具體版本 CAJ 的支持程度，遇到失敗很正常，此時按降級指引用 CAJViewer 的「打印轉 PDF」手工導出。
- 掃描版識別效果依賴 RapidOCR，表格和公式密集的版面通常會被還原得比較粗糙，轉完建議人工校對關鍵段落。
- 技能只負責轉成 Markdown，不做摘要、不做引用整理、不做數據庫寫入，這些是下游任務。
- 資料中的安裝數爲 0、下載 969，說明它還很新，遇到問題建議直接看發佈者頁面而非假設是通用問題。
結尾¶
CAJ2MD 的價值在於把「格式探測 → caj2pdf → pymupdf4llm → 必要時 RapidOCR」這條鏈路收進一個本地運行的 Skill，讓知網文獻可以直接進入 AI 的輸入側，同時在失敗時保留了 CAJViewer 手工降級這條路。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_865fd74e/caj-to-markdown，頁面地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_865fd74e/caj-to-markdown。
附：寫作線索中提到的評分 99358、下載 774 次與抓取資料中的評分 100000、下載 969 不一致，正文以抓取資料爲準。
