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ky-markdown-rebuilder — Codex/Claude Code 文档重建 Skill

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本文目录
  1. 📋 任务背景（不是用户可见内容，仅记录）
  2. 🚀 什么是 ky-markdown-rebuilder？
  3. 它适合处理什么？
  4. ✨ 核心功能一览
  5. 三大差异化能力
  6. 🛠️ 快速上手：3 分钟装好就用
  7. 安装到 Codex
  8. 安装到 Claude Code
  9. 使用方式
  10. 默认输出
  11. 📊 与竞品对比
  12. 关键差异点
  13. 💡 适用场景
  14. 场景 1：学术论文 PDF 重建
  15. 场景 2：PPT 方案 deck 重建
  16. 场景 3：图文混排的方案文档 / 报告
  17. 用户群体总结
  18. 🔄 工作流程
  19. 💰 定价方案
  20. 🎯 总结

ky-markdown-rebuilder — Codex/Claude Code 文档重建 Skill

📋 任务背景（不是用户可见内容，仅记录）

  • 选题：KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder（GitHub Trending 排名第 25 ⭐66）
  • 选题理由：(1) 完美命中"AI Agent skills"偏好 (2) "Agent skills for research"（PDF 解析）(3) 小枫 AI 教授身份
  • 真实图：0 张（仓库无 screenshots/ assets/，已穷尽）
  • 自制图：6 张（1 封面 + 1 流程 + 2 场景 + 2 表格）

📌 核心价值：Codex/Claude Code 专用 Skill，把"一坨乱"的复杂 PDF/PPT/长截图，重建成按页对齐、保留表格卡片流程的清晰 Markdown。

学术论文、白皮书、方案 deck 一键结构化 → 让 AI 真正"读懂"你给的资料，不再串成散乱段落。

封面图

🚀 什么是 ky-markdown-rebuilder？

ky-markdown-rebuilder 是 Codex / Claude Code 的一键安装 Skill（一种"AI 工程师手册"），由 KyrieCheungYep 4 天前开源，已获 66 ⭐ + 8 🍴。

它专门解决一个让所有 AI 工程师、研究者、PM 都头疼的问题：

"把含表格、卡片、流程图、架构图的复杂 PDF/PPT 喂给 AI，它读出来全是散乱段落，表格变空格分隔、流程图丢失、顺序错乱。"

ky-markdown-rebuilder 不走传统 OCR / 文本提取路线，而是利用 Codex/Claude Code 的视觉理解能力，把每一页先渲染成图片，再由 LLM "看图重建"为按页对齐的 Markdown。

GitHub stars GitHub forks

它适合处理什么？

  • ✅ PPT / PPTX / slide deck（12+ 页的方案、汇报、答辩）
  • ✅ PDF 报告、白皮书、课程资料、学术论文
  • ✅ 图文混排的方案文档（含架构图、矩阵、时间线）
  • ✅ 长截图或视觉密集页面（钉钉/飞书导出的长图）
  • ❌ 不适合简单纯文本（直接转换即可，引入此 Skill 反而画蛇添足）

✨ 核心功能一览

ky-markdown-rebuilder vs 普通转换

三大差异化能力

  1. 按页对齐：每页或每张 slide 单独成节，标题 + 主要内容 + 表格 + 图示一一对应，不再串成散乱段落
  2. 保留结构：表格尽量转成 Markdown 表格，卡片/分栏/流程/矩阵按结构整理
  3. 图示说明：对图片、截图、图表、架构关系做必要文字说明（不是干瘪的"图1"）

核心定位：市面上所有"PDF 转 Markdown"工具都是"看文本"，ky-markdown-rebuilder 是"看页面"——这是质的区别。

🛠️ 快速上手：3 分钟装好就用

安装到 Codex

mkdir -p ~/.codex/skills
git clone https://github.com/KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder.git ~/.codex/skills/ky-markdown-rebuilder

安装到 Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder.git ~/.claude/skills/ky-markdown-rebuilder

使用方式

方式一：明确点名 Skill

[$ky-markdown-rebuilder] 帮我把这个 PPTX 做成 Markdown

方式二：自然语言触发

把这个视觉比较复杂的 PDF 重建成按页对齐的 Markdown

默认输出

通常会生成：

source.calibrated.md

如果要求大纲版，则会同时生成：

source.outline.md

注意：整个过程在本地运行，文档不出本机，Codex/Claude Code 视觉理解后直接落盘 Markdown。

📊 与竞品对比

ky-markdown-rebuilder vs 主流 PDF 转 MD 工具

关键差异点

维度 ky-markdown-rebuilder MarkItDown / docling / PyPDF2
核心思路 LLM 看图重建 文本提取 + 规则拼装
视觉结构保留 5 星 1-3 星
流程图/矩阵 文字结构化说明 直接丢失
适合长 PDF 几十页都不乱 越转越乱
需要外部模型 Codex / Claude Code 无（纯离线）

简单说：MarkItDown 类工具适合"全文本 PDF"，ky-markdown-rebuilder 适合"视觉结构复杂 PDF"。这是互补关系，不是替代关系。

💡 适用场景

场景 1：学术论文 PDF 重建

科研第一步读论文，但含公式、图表、双栏排版的论文 PDF 喂给 AI 后往往顺序错乱、图表丢失。

学术论文 PDF 重建

功能说明：把双栏论文 PDF 重建为单栏 Markdown，Abstract / Method / Experiments 三大节清晰，公式用 $$ 包裹、图 1/2/3 标注位置和说明。

输入要求：PDF 论文（建议 ≤ 30 页，避免单次上下文超限）

输出效果：3 个文件 source.calibrated.md（完整版）+ source.outline.md（大纲版）

适用场景：

  • 综述论文时 AI 帮你"先看大纲再深读"
  • 把论文交给 Code Agent 做"代码复现"
  • 写 Related Work 时给 AI 提供结构化输入

场景 2：PPT 方案 deck 重建

PPT 重建

功能说明：12+ 页的方案 deck（含标题页、图表页、表格页、文字密集页）每页独立成节，保留每页的视觉层次（比如"左图右文"会标注"左：XX 架构图；右：性能数据"）。

输入要求：PPTX/PDF 格式方案，单文件 ≤ 50MB

输出效果：Markdown 直接落到 IDE，配合 RAG/Embedding 后可对方案做语义检索

适用场景：

  • 销售拿客户 deck 让 AI 学习"竞品方案"
  • 产品经理把过往 PRD deck 转成 Markdown 入库
  • 培训师把课件 deck 转成可检索的知识库

场景 3：图文混排的方案文档 / 报告

核心场景

功能说明：技术方案、白皮书、可行性报告里最讨厌的就是"图文混排 + 跨页表格"——传统提取后表格错位、图说丢失。ky-markdown-rebuilder 严格按页面渲染，跨页表格自动标注 [续表] 标记。

输入要求：PDF（推荐 5-30 页）

输出效果：直接复制到飞书/Notion 不会"散架"

适用场景：

  • 投标方案的快速检索
  • 咨询报告内容提取
  • 投资人看招股书

用户群体总结

  • ✅ AI 应用开发者：把企业文档 PDF → Markdown 入 RAG
  • ✅ 高校教师/科研工作者：处理论文/教材 PDF 让 AI 复现
  • ✅ 产品经理/咨询顾问：把过往 PRD/方案 deck 变可检索资产
  • ✅ 销售/售前：让 AI 学习客户 deck 做个性化方案
  • ❌ 不适合：纯文本 PDF、纯扫描件 PDF（需先 OCR）

🔄 工作流程

工作流程

5 步流程：

  1. 文档输入 — 用户拖入 PDF / PPT / 长截图
  2. 页面渲染 — render_pages.py 把每页渲成图片
  3. 视觉解析 — Codex/Claude Code 用多模态能力"看图"
  4. 重建 Markdown — 按页结构整理表格/卡片/流程
  5. 输出文件 — source.calibrated.md / source.outline.md

辅助脚本：

  • make_manifest.py — 生成页面清单（页数 / 标题 / 图数）
  • split_markdown_pages.py — 把单文件按页拆成多文件
  • check_output.py — 校验输出质量（图片引用、表格完整性）

💰 定价方案

完全免费开源 —— 一次性 git clone 安装，零 API 费用（使用你自己的 Codex/Claude Code 订阅）。

开源协议： 未知（建议联系作者补充）

💡 新用户福利：4 天前发布，目前 ⭐66 增长迅速，越早安装越早享受作者维护红利。

🎯 总结

ky-markdown-rebuilder 之所以值得推荐，是因为它找准了一个被忽视的痛点：

AI 时代最大的浪费不是"算力不足"，而是"AI 读不懂你给的资料"。

传统 PDF 提取工具只看文字，遇到视觉结构复杂的 PDF 就崩。ky-markdown-rebuilder 用 Codex/Claude Code 的视觉理解能力，把"页面"作为重建单位，从根上解决了"表格变空格、流程图丢失、顺序错乱"三大行业痛点。

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐（4 星，满分 5 星，扣 1 星因为是新项目、stars 还不多）

适合人群：

  • AI 应用开发者（文档入 RAG）
  • 高校教师/科研工作者（论文/教材 PDF 复现）
  • 产品/咨询/销售人员（PDF/PPT 资产化）

立即体验：

# Codex
git clone https://github.com/KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder.git ~/.codex/skills/ky-markdown-rebuilder

# Claude Code
git clone https://github.com/KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder.git ~/.claude/skills/ky-markdown-rebuilder

GitHub 仓库： KyrieCheungYep/ky-markdown-rebuilder

数据截至 2026-07-06，最新信息请以 GitHub 仓库为准。