核心用法
pdf2md 是一个纯文档型 Skill，通过调用 MinerU 官方 CLI 工具 mineru-open-api 实现 PDF 到 Markdown 的转换。用户只需安装 CLI 工具后，使用 mineru-open-api flash-extract 命令即可处理本地 PDF 文件或网络 URL，支持页码范围选择（--pages 1-10）、语言提示（--language en/ch）及自定义输出目录（-o ./output/）。无需注册账号、无需 API 密钥，真正实现开箱即用。
显著优点
零门槛体验：无需 API 密钥、无需注册登录，大幅降低使用门槛，适合快速原型验证和临时文档处理场景。
权威技术底座：底层依赖 MinerU 引擎由 OpenDataLab（上海人工智能实验室）开源维护，在 PDF 结构解析、学术公式识别、复杂表格还原等场景具备业界领先能力。
多格式兼容：支持本地文件路径与网络 URL 双模式输入，自动识别文本、表格、数学公式等多元素，输出干净的标准 Markdown。
灵活可控：提供页码范围截取、语言提示等精细化参数，便于针对大文档进行局部处理或优化识别准确率。
潜在缺点与局限性
文件尺寸限制：免费模式单次仅支持 10MB / 20 页以内文档，大文件或整本电子书需改用付费 extract 模式并配置认证。
内容损耗风险：输出为纯 Markdown，图片、复杂表格、公式可能被替换为占位符或简化表示，不适合对排版精度要求极高的场景。
网络依赖：PDF 内容需上传至 MinerU 云端服务器处理，离线环境无法使用，且存在数据出境/隐私合规顾虑。
无自执行能力：Skill 本身仅为使用文档，实际功能完全依赖外部 CLI 工具，若环境配置不当（Node/Go/uv 未安装）则无法运行。
适合的目标群体
- 科研人员：快速提取学术论文、技术报告中的文本与公式，用于文献综述或笔记整理。
- 内容运营者：将 PDF 白皮书、产品手册转换为可编辑 Markdown，便于二次发布至博客或知识库。
- 开发者/学生：需要批量处理 PDF 文档进行数据分析、知识库构建或 RAG 应用开发。
- 效率工具爱好者：追求零配置、免注册的工具体验，用于日常临时文档转换需求。
使用风险
数据隐私：PDF 内容上传至第三方服务器（mineru.net），敏感文档（合同、病历、内部报告）存在泄露风险，建议优先使用本地部署方案。
外部依赖：CLI 工具版本更新可能导致命令行参数变更，需关注 MinerU 官方 changelog；npm/uv/go 任一安装源故障将影响 Skill 可用性。
服务稳定性：免费接口无 SLA 保障，高峰期可能出现限流或响应延迟，关键业务场景建议评估付费版本或备选方案。
识别准确率：扫描版 PDF、复杂版式设计或低质量图像可能导致解析错误，需人工校验关键内容。