Mioucat-Workshop-Paper2Skill
Mioucat-Workshop-Paper2Skill is an AI toolkit focused on processing multi-source information such as research papers, patents, GitHub repositories, and WeChat official account articles through LLM, converting it into structured Markdown documents, and automatically extracting and condensing standardized skill knowledge from them. It can significantly improve the efficiency of knowledge acquisition and organization, and is suitable for researchers, developers, and knowledge management scenarios.
git clone https://github.com/Snowarker/Mioucat-Workshop-Paper2Skill.gitBefore / After Comparison
1 组Traditional methods require manual reading of numerous papers and patents, which is time-consuming and laborious. Systematically extracting and organizing core skills and knowledge points is challenging, often leading to the oversight of critical information.
The Paper2Skill tool automatically processes multi-source documents, leveraging LLMs to structure content and intelligently extract skills. This significantly boosts knowledge acquisition efficiency and comprehensiveness, resulting in a structured skill library.
description SKILL.md
MiouCat Workshop - Paper2Skill
项目概述
本项目是 MiouCat Workshop 体系中的一个衍生模块，专注于多源信息的处理流程，包括科研文献、专利、GitHub 仓库和公众号文章的处理，将提取的内容转换为规范化的 Markdown 文档并提取结构化的技能知识。
工作流程
本项目的完整工作流程分为三个主要部分：
- 源文档处理：处理不同类型的源文档（PDF、HTML、GitHub 仓库），提取内容和相关资源
- Markdown 文档结构化处理：利用 LLM（大语言模型）对提取的内容进行进一步处理，生成结构化的 Markdown 文档
- Skill 信息提取与凝练：从结构化处理后的 Markdown 文档中提取和凝练 Skill 相关信息
核心脚本工具
本项目提供以下核心 Python 脚本：
- process_pdf.py：处理 PDF 文档，提取文字内容和图片，生成对应的 Markdown 文档和图片文件夹。
- analyze_pdf_images.py：分析 PDF 文档中的图片信息，用于调试和问题排查。
- check_gpu_pytorch.py：检查设备是否有 GPU 可用，验证 PyTorch 配置。
系统要求
- Python 版本：必须使用 Python 3.10.11 或更高版本
- 操作系统：优先适配 Windows 10/11（其他系统未测试）
- 内存：推荐 16GB RAM 或更高
- 存储空间：推荐至少 20GB 可用空间（用于模型文件和处理结果）
- GPU：推荐使用 NVIDIA GPU（支持 CUDA）以获得最佳性能
使用指南
详细的使用指南请参考项目中的面向用户的 Skill 文档。在使用本工具时，您可以向 Trae 询问：
"请参考 MiouCat_Workshop-Paper_2_Skill skill 文档，提供 Paper2Skill 工具的使用指南。"
项目目录结构
核心目录说明
-
pdf/：PDF文件相关目录
- pdf/input/：存放原始PDF文件
- pdf/output/：存放初始PDF处理输出（Markdown和图片）
-
html/：HTML网页文件目录
- 按平台 → 账号 → 文章的层级组织
- 存放从网页保存的HTML文件，如微信公众号文章
-
models/：存放Marker工具用于PDF转换时的模型文件
- 集中存储所有模型文件
- 通过环境变量配置，确保Marker工具能够正确找到模型
- 避免重复下载模型，提高处理速度
-
llm_processed/：存放使用大语言模型（LLM）处理后的文档
- 按出版社/平台 → 期刊/账号 → 文章的层级组织
- 每篇文章单独一个文件夹，包含处理后的Markdown文档和相关图片
-
paper_skills/：存放提取的技能文档
- 按主题、方法、期刊三种方式分类
- 每篇文章可能出现在多个分类中，形成结构化记忆
- 每个分类下有总领性文件，提供层级式索引
-
source/：存放源代码和仓库
- 按来源组织，如GitHub仓库等
- 便于代码管理、版本控制和分析
-
scripts/：存放项目脚本工具
- process_pdf.py：处理PDF文档，提取文字和图片
- analyze_pdf_images.py：分析PDF中的图片信息，用于调试
- check_gpu_pytorch.py：检查GPU可用性，验证PyTorch配置
-
venv/：虚拟环境目录
- 存放项目依赖和Python环境配置
技术栈
- PDF 处理：使用 Marker 工具进行 PDF 到 Markdown 的转换
- 依赖管理：Python 包安装（pip）
- GPU 加速：PyTorch 与 CUDA
关于 Marker 工具
本项目使用 Marker 工具进行 PDF 到 Markdown 的转换，这是一个功能强大的开源工具，能够高效地提取 PDF 文档中的文字和图片。
Marker GitHub 主页：https://github.com/VikParuchuri/marker
致谢：
- 本项目对 Marker 团队及其社区贡献者表示诚挚的感谢，感谢他们开发和维护了如此优秀的 PDF 处理工具，为科研文献和专利的数字化处理提供了有力支持。
- 本项目对 Trae IDE 开发团队及其社区贡献者表示诚挚的感谢，特别是中文版 Trae IDE（https://www.trae.cn/），为项目的开发和使用提供了强大的集成环境支持。
许可证
本项目采用 MIT 许可证。
版本信息与项目进展
当前版本
- 版本号：0.2.0
- 开发状态：活跃开发中
- 主要功能：
- PDF 到结构化 Markdown 转换
- HTML 网页文件处理
- GitHub 仓库处理
- 多源信息 Skill 提取
项目进展
本项目处于功能扩展阶段，核心功能已基本实现并持续完善：
- 技术实现：PDF 处理、HTML 处理和 GitHub 仓库处理功能已实现
- Skill 提取：支持从科研文献、专利、GitHub 仓库和公众号文章中提取技能信息
- 系统集成：相关工具和功能的集成工作正在有序推进
- 版本迭代：从 0.1.0 版本扩展到 0.2.0 版本，增加了对 GitHub 仓库和公众号文章的支持
开发说明
- 项目采用模块化设计，便于后续功能扩展和优化
- 部分高级功能和专业领域的 Skill 处理可能会在后续版本中进一步完善
- 如需了解更多开发细节或讨论相关合作，可通过联系邮箱与作者沟通
公众号
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