使用 memect-ppx (ppx) CLI 将 PDF 和图片解析为 Markdown/JSON 格式。适用于用户要求 OCR 扫描版 PDF 或截图、提取 PDF 表格等场景。
memect-ppx. 使用本地的 ppx CLI 将 PDF 和图像分析成结构化的 Markdown 和 JSON... 运行时要求 使用 Python QQ
功能概述
memect-ppx. 使用本地的 ppx CLI 将 PDF 和图像分析成结构化的 Markdown 和 JSON... 运行时要求 使用 Python QQ是一项面向实际任务的技能，主要用于优先将 PPX 安装到虚拟环境中, 而不是。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
memect-ppx
使用本地 ppx CLI 将 PDF 和图像解析为结构化的 Markdown 与 JSON。
运行时要求
- 使用 Python
>= 3.12。 - 建议将 PPX 安装到虚拟环境中，而非系统 Python 环境中。
- 若缺少
ppx，请先阅读references/troubleshooting.md，并在安装依赖前创建虚拟环境。 - 保持该技能 frontmatter 中的
version与仓库根目录下pyproject.toml中的版本号同步，同步脚本为scripts/sync_version.py。
工作流
- 确认运行时环境使用的是 Python
>= 3.12。 - 使用
scripts/check_ppx_env.sh检查运行时环境。 - 若未安装
ppx，请创建或激活一个虚拟环境，并在其中安装 PPX。 - 选择解析选项：
- 默认使用
--ocr auto。 - 对于扫描版 PDF 或截图，请使用
--ocr yes。 - 对于原生 PDF（即含文本图层的 PDF），若 OCR 引入噪声，则使用
--ocr no。 - 默认使用
--table auto。 - 仅当用户需要最高表格识别精度，且已配置 LLM 后端时，才使用
--table llm。
- 默认使用
- 执行命令：
ppx parse -o。 - 检查输出目录，并报告主要产物：
doc.mddoc.jsonpages/- 若提取了图表，则还包括
images/
- 若解析失败，请总结失败步骤，并从
references/加载对应说明文档。
常用命令
ppx parse report.pdf -o output/ ppx parse scan.pdf --ocr yes -o output/ ppx parse figure.png -o output/ ppx parse report.pdf --pages "1-5,10" -o output/ ppx parse report.pdf --table llm --backend deepseek -o output/
输出契约
- 优先返回输出目录的绝对路径。
- 明确指出结果来源于
doc.md、doc.json还是页面级文件（如pages/下的文件）。 - 当 OCR 模式、表格模式或后端配置对识别准确率产生实质性影响时，需特别说明。
参考资料
- 选择解析参数时，请参阅
references/cli-options.md。 - 使用 DeepSeek、Paddle 或 GLM 后端时，请参阅
references/backend-config.md。 - 当 PPX 缺失、Python 版本过低或运行时依赖报错时，请参阅
references/troubleshooting.md。
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