用途：当 PDF、论文或报告过大、无法整体嵌入上下文，且答案需要跨多个位置取材（如总结方法、对比第3节与第5节、列出全文所有数据集/引用/图表/基准）时，用本技能先解析再定位，只读必要页面。
主要能力：pdf_pages 按页提取文本或渲染图像；pdf_outline 读取内嵌目录；pdf_scan 按查询做词法预筛，返回候选页；pdf_grep 用正则穷举匹配（DOI、编号、图表标签、邮箱等）；pdf_pages(mode="image", dpi=200) 渲染页面供读图。
使用方式：本技能为纯技能，kernel.py 是确定性 Python，推理由基础模型完成，无宿主运行时、无 LLM API。每会话在 Python 单元中加载一次：exec(open("skills/claude-science/pdf-explore/kernel.py").read())，路径按实际安装位置调整；之后直接调用各 helper，无需 import。依赖：pip install pypdfium2 pillow。默认后端为 pypdfium2；若已安装 PyMuPDF 则作为回退，但其为 AGPL-3.0，嵌入网络服务时需注意源码共享条款。
典型流程：先用 pdf_outline 定位页码，再用 pdf_pages 拉取所需页面写入文件后读取；无内嵌目录时自行从首页或抽样页构建大纲；语义问题用 pdf_scan 缩小候选页后自行判断；有固定模式的用 pdf_grep 穷举；读图时高 DPI 渲染后裁剪再查看。文本约每页 800 token，图像约 4000 token，解析结果按（绝对路径、mtime、mode、dpi）缓存，可用 cache=False 强制重解析。
限制：pdf_scan 仅词法排序，非相关性判断，同义词可能漏检；纯图像扫描件无文本层，需渲染后自行阅读；1–4 页的简单查询用代理自带工具即可；单关键词精确查找宜用 pdf_grep 或直接过滤文本。