用途：把 PDF 全文转换为结构清晰的 Markdown，便于整体载入上下文；当用户要求“整份 PDF”“整个文档”、要加载/读取/提取 PDF，或需要保留表格、格式与结构时使用。
主要能力：按字号识别标题并转为 # 标签；保留粗体、斜体、等宽格式；表格转为 Markdown 表格；保留有序与无序列表；处理多栏版式并恢复阅读顺序；识别代码块；抽取图片，复制到输出 .md 同级的 images/ 文件夹并以相对路径引用，同时在文末列出图片汇总表；输出带元数据头（source、total_pages、extracted_at、from_cache、images_dir）。结果会激进缓存，首次提取较慢，后续相同内容可即时返回；缓存位置为 ~/.cache/pdf-to-markdown/<cache_key>/。
使用方式：技能使用专用虚拟环境 ~/.claude/skills/pdf-to-markdown/.venv/。首次安装快速模式：cd ~/.claude/skills/pdf-to-markdown && uv venv .venv && uv pip install --python .venv/bin/python pymupdf pymupdf4llm；需高精度表格时安装 --docling 模式依赖：cd ~/.claude/skills/pdf-to-markdown && uv venv .venv && uv pip install --python .venv/bin/python pymupdf docling docling-core。转换命令：~/.claude/skills/pdf-to-markdown/.venv/bin/python ~/.claude/skills/pdf-to-markdown/scripts/pdf_to_md.py document.pdf；复杂表格加 --docling（--accurate 为别名）。缓存命令：--clear-cache、--clear-all-cache、--cache-stats。
适用场景与限制：适合需要全文上下文、含表格/格式/结构的 PDF。默认模式速度快但复杂表格可能出错；--docling 约每秒一页，首次运行需下载约 500MB 模型，图片分辨率更高。大型 PDF 可能超出上下文。扫描版 PDF 需另行安装 Tesseract OCR。若出现缺少模块，可删除并重建 .venv。