用途：将 PDF 文档在本地解析为结构化 Markdown 或 JSON，保留标题层级、表格、列表等结构，数据不出本机，适合需要从 PDF 提取结构化文本用于后续分析的场景，也支持扫描件 OCR（需配合 OCR 类 Skill）与批量处理。
主要能力：输出 .md 结构化内容、images/ 提取图片、.json 结构化元数据；保留原文档 H1-H6 标题层级，表格转为 Markdown 表格，图片以 引用，页码标注在章节末尾。
使用方式：安装 pip install magic-pdf；基本用法 magic-pdf -p /path/to/document.pdf -o /path/to/output/ -m auto。参数 -p 为输入 PDF 路径，-o 为输出目录，-m 为模式（auto 自动判断，推荐；txt 纯文本 PDF；ocr 扫描件 PDF）。也可用 Python API，通过 FileBasedDataReader、FileBasedDataWriter 与 UNIPipe 完成分类、分析、解析并生成 Markdown。
适用场景：用户要求把 PDF 转成 Markdown、提取 PDF 内容、从 PDF 提取结构化文本用于分析、扫描件 OCR、批量处理多个 PDF。
限制：安装包较大；与 nano-pdf（简单文本提取、元数据，不保留结构）、pdf-toolkit（合并/拆分/加密/水印，不做内容解析）相比，mineru-pdf 专注结构化解析。建议内容提取用 mineru-pdf，文件操作用 pdf-toolkit。其他收费、平台与效果信息暂未提供。