用途：当用户附上 PDF、论文、报告等文档，且答案需要跨多处内容（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，逐页通读整篇文档代价高昂。该技能先将 PDF 一次性解析为持久文本，再按需缩小范围，只读取真正需要的页面并由模型自行推理。
主要能力（均由 kernel.py 提供，需先加载后直接调用，无需 import）：
- pdf_pages(path, pages=[...], mode="text")：同时取多页/多节文本，返回 [{page, text, n_chars}]。
- pdf_outline(path)：读取 PDF 内嵌目录，返回 [{page, heading, level}]，无目录时返回 []。
- pdf_scan(path, query, top_k)：按词法重合度为查询排出候选页，返回 {hits, n_scanned}，属廉价预筛而非相关性判断。
- pdf_grep(path, pattern)：对解析文本做穷尽式正则扫描（DOI、登录号、"Table N"、邮箱等），返回 [{page, matches, lines?}]。
- pdf_pages(mode="image", dpi=200)：把页面渲染为 PNG，用图像工具读取图中数值、坐标轴标签或图例。
- pdf_resolve(path)：规范化路径。
安装与加载：依赖 pip install pypdfium2 pillow（pillow 用于 image 模式的 PNG 编码）。每会话在 Python 单元中执行一次：exec(open("<skills>/pdf-explore/kernel.py").read())，路径按实际安装位置调整；在 Claude Science 之外不会自动加载。若提示 helper 未定义，说明尚未 exec kernel.py。默认后端为 pypdfium2（Apache-2.0/BSD-3-Clause）；如已安装 PyMuPDF 会作为回退，但其为 AGPL-3.0，若嵌入网络可访问服务需遵循 AGPL 的源码共享条款。
推荐用法：合成多页答案时，用一次调用取出所需页并写入文件，再读取该文件作答；先用 pdf_outline 找页码，再按主题用 pdf_scan 取候选页，或对可拼写的术语用 pdf_grep 交叉核对；读取图表细节时按 dpi=200 渲染后裁切再看。文本约每页 800 token，远低于图像的约 4000 token。
限制：pdf_scan 为词法排序，查询未使用的同义词不会得分；pdf_scan 与 pdf_grep 依赖已有文本层，纯图像扫描件无文本层，需以 mode="image" 渲染后自行阅读。mode="auto" 为默认，当页均可提取字符平均低于 80 时按图像重新解析。极长文档可用 pages=range(1, n, 3) 抽样，但可能漏掉窄相关片段，建议优先用大纲定位。仅 1–4 页的即时查阅或单一关键字搜索，用代理自带的读取工具即可。缓存键为 (abs_path, mtime, mode, dpi)，传 cache=False 可强制重新解析，渲染结果位于 ./.cache/pdf-explore/{sha8}-{mtime}/dpi{N}/p{NNN}.png。