Ein lokaler KI-gestützter Workflow zum kostenlosen Extrahieren, Übersetzen und Zusammenfassen akademischer PDF-Arbeiten.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install pdf-processor
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, pdf-processor über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist PDF Processor?
PDF Processor ist ein spezialisiertes Werkzeug, das entwickelt wurde, um das Lesen akademischer Literatur durch die Nutzung lokaler Large Language Models (LLMs) zu vereinfachen. Als wichtige Erweiterung des Openclaw Skills-Ökosystems übernimmt es den gesamten Lebenszyklus einer Forschungsarbeit, von der Rohtext-Extraktion bis hin zur qualitativ hochwertigen Englisch-Chinesisch-Übersetzung und der Erstellung prägnanter Zusammenfassungen.
Durch die lokale Nutzung von Ollama und dem qwen2.5:7b-Modell stellt dieses Skill sicher, dass Forscher und Entwickler riesige Dokumentmengen verarbeiten können, ohne API-Gebühren zu zahlen oder die Datensicherheit zu gefährden. Es ist auf Zuverlässigkeit ausgelegt und bietet eine ausgeklügelte Text-Splitting-Logik und Fortschrittsverwaltung, um selbst komplexeste technische Dokumente zu bewältigen.
PDF Processor Anwendungsfälle
- Übersetzung dichter englischer Forschungsarbeiten in lesbare chinesische Versionen für ein schnelleres Verständnis.
- Stapelverarbeitung akademischer Archive zur Erstellung von 200-Zeichen-Zusammenfassungen für schnelle Literaturübersichten.
- Organisation großer PDF-Sammlungen in strukturierten Verzeichnissen mit automatischer Indizierung und Metadaten-Extraktion.
- Lokale Verarbeitung sensibler oder proprietärer Dokumente, um das Hochladen von Daten auf KI-Cloud-Dienste Dritter zu vermeiden.
So funktioniert PDF Processor
- Das System extrahiert Text seitenweise aus dem PDF und speichert ihn in einem temporären Verarbeitungsverzeichnis.
- Es erkennt die Dokumentsprache, extrahiert den Titel der Arbeit und übersetzt ihn bei Bedarf.
- Bei englischen Dokumenten wird der Text zur Wahrung des Kontexts anhand natürlicher Absatzgrenzen in Segmente (ca. 2000-4000 Zeichen) aufgeteilt.
- Jedes Segment wird zur sequenziellen Übersetzung mit Echtzeit-Fortschrittsverfolgung an die lokale Ollama API gesendet.
- Abstract und Einleitung werden verwendet, um eine prägnante chinesische 200-Zeichen-Zusammenfassung zu generieren, die die Kernbeiträge hervorhebt.
- Dateien werden automatisch in die endgültigen 'Completed'-Verzeichnisse verschoben und ein Index wird für eine einfachere Suche aktualisiert.
PDF Processor Einrichtung
Stellen Sie zunächst sicher, dass die erforderlichen Python-Bibliotheken und Ollama mit dem korrekten Modell installiert sind:
pip install pdfplumber requests
ollama pull qwen2.5:7b
Um ein PDF zu verarbeiten, führen Sie das Skript mit dem Eingabepfad und dem gewünschten Ausgabeverzeichnis aus:
python3 scripts/process_pdf.py path/to/paper.pdf ~/Documents/AcademicLibrary
PDF Processor Datenschema & Taxonomie
Dieses Skill verwaltet ein strukturiertes Verzeichnis, um Ihre Forschung organisiert zu halten:
| Verzeichnis | Dateityp | Zweck |
|---|---|---|
/processed/original/ |
Die ursprüngliche Quelldatei nach der Verarbeitung. | |
/processed/translation/ |
.txt | Vollständig übersetzter Text mit Metadaten. |
/processed/summary/ |
.txt | 200-Zeichen-Zusammenfassung und zweisprachige Titel. |
/processing/ |
.json | Fortschrittsverfolgungsdateien zur Fortsetzungsfunktion. |
/index/ |
.md/.json | Durchsuchbarer Index aller verarbeiteten Literatur. |
PDF Processor Erweiterte Funktionen
- Lokale LLM-Ausführung: Nutzt Ollama zur lokalen Modellausführung, was für alle Openclaw Skills-Benutzer Kostenfreiheit und hohe Privatsphäre garantiert.
- Fortsetzungsfunktion: Speichert den Übersetzungsfortschritt automatisch in einer JSON-Datei, sodass das Skript exakt an der Fehlerstelle fortgesetzt werden kann.
- Intelligentes Text-Splitting: Priorisiert Absatzgrenzen und Satzzeichen, um die grammatikalische Kohärenz der Übersetzungssegmente zu gewährleisten.
- Echtzeit-Fortschrittsüberwachung: Zeigt während der Ausführung den Status des aktuellen Segments, den Prozentsatz der Fertigstellung und die Zeichenanzahl an.
- Automatisierte Indizierung: Beinhaltet ein sekundäres Skript, das auf Basis der Zusammenfassungen einen durchsuchbaren Katalog aller verarbeiteten Arbeiten erstellt.
SKILL.md
Laden
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