该技能用于把整个 PDF 文档转换为结构化 Markdown，便于在上下文中完整读取、分析、总结或讨论 PDF 内容。
主要能力：依据字号识别标题并转为 # 标签，保留粗体、斜体、等宽格式；用 TableFormer AI 高精度提取表格；识别有序与无序列表、代码块；还原多栏布局的阅读顺序；提取图片并复制到输出文件旁，以相对路径引用，并在文末生成图片汇总表。
使用方式：技能使用独立虚拟环境 ~/.claude/skills/pdf-to-markdown/.venv/，首次需执行 cd ~/.claude/skills/pdf-to-markdown && uv venv .venv && uv pip install --python .venv/bin/python pymupdf docling docling-core。转换命令为 ~/.claude/skills/pdf-to-markdown/.venv/bin/python ~/.claude/skills/pdf-to-markdown/scripts/pdf_to_md.py document.pdf，输出 document.md 与 images/ 目录。脚本支持 --no-progress、--clear-cache、--clear-all-cache、--cache-stats。结果按内容哈希缓存于 ~/.cache/pdf-to-markdown/，源文件修改或提取器版本变化时失效。当回答涉及图表、图例、架构图等视觉内容时，应自动读取相关图片文件后再作答。
适用场景：需要把整份 PDF 载入上下文、分析总结、保留表格与格式结构，或需按结构而非关键词搜索时。
限制：首次提取约每页 1 秒，首次运行需下载约 500MB 模型，之后缓存命中即时完成；扫描版 PDF 需安装 Tesseract OCR（brew install tesseract）；表格提取准确率约 93.6%，异常排版仍可能出错。