使用 reportlab 将 Markdown 文档转换为专业排版的 PDF 文件。处理 CJK/Latin 混合文本、围栏代码块、表格、块引用、封面、可点击目录、PDF 书签、水印和页码。支持多种颜色主题（Warm Academy、Nord、GitHub Light、Solarized 等），并针对中文技术报告进行了实战检验。每当用户想要将 .md 文件转换为样式 PDF、从 Markdown 生成报告 PDF 或从 Markdown 内容创建可打印文档时，请使用此技能 - 特别是在涉及 CJK 字符、代码块或表格时。当用户提到“markdown to PDF”、“md2pdf”、“any2pdf”、“md转pdf”、“报告生成”，或要求从 Markdown 源获取“排版”或“专业格式”PDF 时也会触发。
论文全能处理工具。每当用户上传论文 PDF、粘贴论文文本/摘要，或提到"论文"、"paper"、"文献"、"arxiv"时必须使用此 skill。功能包括：深度分析报告、思维导图、审稿意见、宣传推广脚本、播客音频生成。即使用户只说"帮我看这篇论文"或直接上传 PDF 也必须触发。
双向文档转换工具，将 Word (.docx)、Excel (.xlsx)、PowerPoint (.pptx) 和 PDF (.pdf) 转换为 AI 友好的 Markdown 格式，或将 Markdown (.md) 转换为 Word (.docx) 格式。当用户请求以下操作时使用：(1) 明确请求文档转换，包括任何包含"转换"、"转为"、"转成"、"convert"、"导出"、"export"等词汇的请求（例如："转换文档"、"把这个文件转为docx"、"convert to markdown"、"导出为Word"）；(2) 需要 AI 理解文档内容（"帮我分析这个 Word 文件"、"读取这个 PDF"、"总结这个 Excel"）；(3) 上传文档文件并询问内容（"这是什么"、"帮我看看"）；(4) 任何涉及 .docx、.xlsx、.pptx、.pdf、.md 文件格式转换的请求。
任何涉及阅读或理解 PDF 内容的任务都是必需的。当用户提到 .pdf 并询问其中内容时（阅读特定页面、回答问题、比较表格或数据、提取事实或数字、计算数字或查找主题），必须使用此技能而不是通用 PDF 工具。提供有针对性的搜索、页面级导航和精确提取，因此您无需将整个 PDF 转储到上下文中。仅在 PDF 文件操作时跳过此技能：合并、拆分、水印、创建、表单填写或加密。 --- # MinerU Document Explorer PDF 阅读工具包通过 `doc-search` CLI。工作流程：**初始化→搜索/大纲→读取页面→（可选）提取元素**。 ## 命令 |命令|目的| |---|---| | `初始化` |上传 PDF，开始处理，获取 `doc_id` | | `大纲` |浏览目录/结构 | | `页面` |阅读特定页面（图像或文本）| | `搜索关键字` |按正则表达式模式查找页面 | | `搜索语义` |通过语义查询查找页面 | | `元素` |使用 bbox 和裁剪图像提取证据 |所有命令都会将 JSON 输出到 stdout。通过管道 `2>/dev/null` 来抑制 stderr 日志。 ```typescript // 所有命令中使用的共享类型 Interface Page {
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备：技能说明入口：用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐：机器可读元信息：用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐：授权与使用范围：开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本：让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范：统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源：报告/文档模板，快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库：方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考：章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考：常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考：图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档：https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备：YAML Frontmatter（必须存在，放在文件最顶部） │ ├─ ⭐ name ：技能唯一名；须符合命名规则，并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description ：技能描述；建议包含触发关键词（便于检索/匹配） │ ├─ ✅ 可选：Frontmatter 扩展字段（规范允许，但非强制） │ ├─ ✅ license ：许可证标识（也可配合单独 LICENSE 文件） │ ├─ ✅ compatibility ：兼容性/运行环境要求（仅在确实有限制时写） │ ├─ ✅ metadata ：任意键值对（如 author/version/source_url 等） │ └─ 🧩 allowed-tools ：允许工具白名单（规范标注为 experimental） │ └─ ✅ 推荐：Markdown 正文（自由格式，但建议按“渐进式披露”组织） ├─ ✅ Overview / Purpose ：一句话说明目标 + 不做什么（边界） ├─ ✅ When to use ：触发条件/适用场景（让模型/用户知道何时调用） ├─ ✅ Step-by-step ：步骤化流程（最好 3–6 步，保证可复现） ├─ ✅ Inputs / Outputs ：输入格式、输出格式、产物位置（文件/文本/JSON等） ├─ ✅ Examples ：至少 1 个可复制示例（越“能跑”越好） ├─ 🧩 Files & References ：引用assets/、references/、scripts/（相对路径） ├─ 🧩 Edge cases ：边界情况/限制（大文件、速率限制、失败回退） ├─ 🧩 Troubleshooting ：常见错误与解决（依赖缺失、路径不对、权限问题） └─ 🧩 Safety notes ：涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒（建议写）
在 GitHub 和各类社区里，技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库，让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索，支持 版本更新与多维排序（下载/点赞/评论/更新），并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手：
支持下载与导入 skills（.zip/.skill），本地放置后即可生效：
~/.claude/skills/（Claude Code）
~/.codex/skills/（Codex CLI）
~/.gemini/skills/（Gemini CLI）
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的：技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills（技能）”是一种可复用的任务能力包，通常包含 SKILL.md 说明（用途、输入输出、使用方法）以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为：给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”，可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略，高效管理上下文信息，具体流程如下：
发现阶段：系统启动时，智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简，足以判断其适用场景，避免冗余加载。
激活阶段：当任务需求与某技能描述匹配时，智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段：智能体严格遵循文档指引执行操作，并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势：该设计使智能体始终保持轻量高效，同时具备“按需扩展上下文”的能力，既保障响应速度，又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用：
注：以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下（不同系统略有差异，以你本机为准）：
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后，也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源，只要目标工具支持读取该格式，就能共享使用。
比如：检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本，形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库（至少 2 星），并扫描基本质量指标，还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者，在安装前应始终审查代码，对安全问题负责。
最常见原因是这几类：
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前：
