如何利用 AI 高效处理 PDF 文件（提取、合并与生成）

解决 PDF 文件难以编辑和提取数据的痛点：通过集成 pypdf、pdfplumber 等专业库，让 AI 能够自动化执行 PDF 的读取、合并、拆分、表格提取以及动态生成报告。

为什么需要这个技能

PDF 格式的设计初衷是保持视觉一致性，而非数据交换，这导致其文本提取困难，尤其是复杂的表格数据和扫描件。手动处理大量 PDF 文件的合并、旋转或水印添加极其低效。

通过本技能，AI 可以根据你的需求自动编写并执行 Python 代码或命令行指令，将 PDF 视为可编程的对象。无论是将扫描件转化为可搜索文本（OCR），还是将分析数据直接生成标准的 PDF 报告，都能在秒级完成。

适用场景

• 数据采集：从大量 PDF 合同或发票中自动提取关键条款和金额表格。
• 文档整理：将多个碎片化的 PDF 附件合并为一个完整文档，或将大文件按页拆分。
• 自动化报告：根据分析结果，使用代码动态生成包含图表和文字的 PDF 结项报告。
• 文档预处理：对扫描版 PDF 进行 OCR 识别，使其支持文本搜索。

核心工作流

1. 选择处理工具：
   • 基础操作（合并、拆分、加密）：使用 pypdf。
   • 精确提取（带布局的文本、表格）：使用 pdfplumber。
   • 动态创建（从零生成 PDF）：使用 reportlab。
   • 快速批处理：使用 qpdf 或 pdftotext 命令行工具。
2. 执行提取/转换：AI 将 PDF 页面转换为对象，遍历页面提取文本或通过 extract_tables() 捕获表格数据并转换为 Pandas DataFrame。
3. 文档构建与输出：利用 PdfWriter 重新编排页面，或通过 canvas 在指定坐标绘制内容，最后保存为新文件。

核心代码示例：提取 PDF 表格并导出 Excel

import pdfplumber
import pandas as pd

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    all_tables = []
    for page in pdf.pages:
        tables = page.extract_tables()
        for table in tables:
            if table:
                df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
                all_tables.append(df)

if all_tables:
    combined_df = pd.concat(all_tables, ignore_index=True)
    combined_df.to_excel("extracted_tables.xlsx", index=False)

下载和安装

下载 pdf 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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