BC pdf-to-latex-mineru
Конвертируйте PDF-документы в исходный код LaTeX с помощью извлечения данных MinerU AI. Предназначено для исследователей, ученых и специалистов, которым необходимо редактировать, переформатировать или восстановить разметку LaTeX из опубликованных статей, диссертаций и технических отчетов. Используйте, когда вас просят: конвертировать PDF-статью в LaTeX, извлечь LaTeX из научной PDF-версии, редактировать PDF в LaTeX, переформатировать статью arXiv, восстановить исходный код LaTeX из PDF, преобразовать документ в редактируемый LaTeX, получить уравнения из PDF, извлечь математические формулы из документа, конвертировать научную статью в LaTeX. Обрабатывает сложные научные макеты: математические уравнения, многоколоночный текст, таблицы, рисунки и научную нотацию. Поддерживает локальные PDF-файлы и прямые URL-адреса, включая ссылки arXiv. Используйте --model vlm для высокоточного извлечения документов с большим количеством математики или многоколоночных документов; используйте режим конвейера для гарантированной структурной точности. Решает такие проблемы, как: у меня есть PDF, но нужен исходный код LaTeX, мне нужно изменить статью, но есть только PDF, я хочу повторно использовать уравнения из опубликованной статьи, как сделать отсканированную статью редактируемой в LaTeX. Работает на основе MinerU от OpenDataLab (Shanghai AI Lab) — движка для понимания PDF с открытым исходным кодом и высоким качеством. Требуется MINERU_TOKEN.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert PDF documents to LaTeX source code using MinerU AI extraction.…»
Convert PDF documents to LaTeX source code using MinerU AI extraction. Designed for researchers, academics, and scientists who need to re-edit, re-typeset, or recover LaTeX markup from published papers, theses, and technical reports. Use when asked to: convert a PDF paper to LaTeX, extract LaTeX from an academic PDF, edit a PDF in LaTeX, re-typeset an arXiv paper, recover LaTeX source from PDF, turn a document into editable LaTeX, get equations out of a PDF, extract math formulas from document, convert research paper to LaTeX. Handles complex academic layouts: mathematical equations, multi-column text, tables, figures, and scientific notation. Supports local PDF files and direct URLs including arXiv links. Use --model vlm for high-accuracy extraction of math-heavy or multi-column documents; use pipeline mode for guaranteed structural fidelity. Solves problems like: I have a PDF but need the LaTeX source, I need to modify a paper but only have the PDF, I want to reuse equations from a published paper, how do I make a scanned paper editable in LaTeX. Powered by MinerU from OpenDataLab (Shanghai AI Lab) - open-source, high-quality PDF understanding engine. Requires MINERU_TOKEN. 将PDF学术论文转换为LaTeX源码。支持公式提取、多栏排版识别、表格还原， 适用于论文重排版、学术编辑、arXiv论文转换等场景。
Конвертируйте PDF-документы в исходный код LaTeX с помощью извлечения данных MinerU AI.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1262 символов, лимит 1024 - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 318 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1261: рекомендуется 120–800 символов
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.