用途：当用户附上 PDF、论文、报告等文档，且答案需要来自文档中多个位置时使用，例如跨章节总结、比较不同章节、列出全文所有数据集/引用/图表/基准等。它解决的是大 PDF 直接嵌入上下文成本过高、且 read_file 加载的页面只保留一轮就被丢弃、导致反复重读的问题。
主要能力：加载该技能后会自动向 Python 内核注入若干辅助函数，可直接调用、无需 import。pdf_pages(path, pages=[...], mode="text") 返回指定页文本；pdf_outline(path) 返回目录结构；pdf_scan(path, query, top_k) 做语义检索，返回最相关页面；pdf_extract(path, schema) 按 schema 对每页做结构化抽取；pdf_map(path, prompt) 对每一页生成回答；pdf_pages(mode="image", dpi=200) 配合 host.view_image 可裁剪查看图表细节。
使用方式：先尝试 pdf_outline 定位章节，再用 pdf_pages 一次性拉取所需页面并写入文件后 read_file；语义问题用 pdf_scan；无结构文档用 pdf_map；穷举抽取用 pdf_extract。path 可为工作区路径、~ 展开路径或 artifact version_id。默认后端为 pypdfium2，若已安装 PyMuPDF 则作为回退。
限制：默认 mode="auto" 会先尝试文本抽取，若平均可抽取字符少于 80 则改用页面渲染。文本模式约每页 800 输入 + 100 输出 token，扫描类辅助函数固定使用 claude-haiku-4-5。pdf_pages 按 (abs_path, mtime, mode, dpi) 缓存。仅需引用 1–4 页时不必使用本技能；字面关键词搜索应直接 grep 文本。官方未提供更多收费或平台细节。