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PDF

Verwende dieses Skill für alle Aktionen mit PDF-Dateien, wie Lesen, Extrahieren, Zusammenführen, Teilen, Drehen, Erstellen, Ausfüllen von Formularen, Verschlüsseln, Extrahieren von Bildern und OCR.

Was ist PDF?

Dieses Skill bietet eine umfassende Anleitung und praktische Codebeispiele für die Verarbeitung von PDF-Dateien mit Python-Bibliotheken und Kommandozeilenwerkzeugen. Es unterstützt eine breite Palette von Aufgaben, darunter das Zusammenführen und Teilen von PDFs, das Extrahieren von Text und Tabellen (mit Layout-Erhaltung), das Erstellen neuer PDFs, das Drehen von Seiten, das Hinzufügen von Wasserzeichen, das Extrahieren von Bildern, das Verschlüsseln/Entschlüsseln und die OCR von gescannten PDFs. Das Skill behandelt Bibliotheken wie `pypdf`, `pdfplumber`, `reportlab` sowie Werkzeuge wie `pdftotext`, `qpdf` und `pdftk` und gibt klare, sofort ausführbare Code-Snippets. Es ist nützlich für Entwickler und KI-Agenten, die programmatisch mit PDFs arbeiten müssen, und verweist für fortgeschrittene Anwendungen (z.B. PDF-Formulare) auf separate Dokumentationsdateien.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pdf

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Dokumentation

Leitfaden zur PDF-Verarbeitung

Überblick

Dieser Leitfaden behandelt grundlegende PDF-Verarbeitungsvorgänge mit Python-Bibliotheken und Kommandozeilenwerkzeugen. Für erweiterte Funktionen, JavaScript-Bibliotheken und detaillierte Beispiele siehe reference.md. Wenn Sie ein PDF-Formular ausfüllen müssen, lesen Sie forms.md und befolgen Sie dessen Anweisungen.

Schnellstart

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# Ein PDF lesen
reader = PdfReader("document.pdf")
print(f"Seiten: {len(reader.pages)}")

# Text extrahieren
text = ""
for page in reader.pages:
    text += page.extract_text()

Python-Bibliotheken

pypdf - Grundlegende Operationen

PDFs zusammenführen

from pypdf import PdfWriter, PdfReader

writer = PdfWriter()
for pdf_file in ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"]:
    reader = PdfReader(pdf_file)
    for page in reader.pages:
        writer.add_page(page)

with open("merged.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

PDF aufteilen

reader = PdfReader("input.pdf")
for i, page in enumerate(reader.pages):
    writer = PdfWriter()
    writer.add_page(page)
    with open(f"page_{i+1}.pdf", "wb") as output:
        writer.write(output)

Metadaten extrahieren

reader = PdfReader("document.pdf")
meta = reader.metadata
print(f"Titel: {meta.title}")
print(f"Autor: {meta.author}")
print(f"Betreff: {meta.subject}")
print(f"Ersteller: {meta.creator}")

Seiten drehen

reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

page = reader.pages[0]
page.rotate(90)  # Um 90 Grad im Uhrzeigersinn drehen
writer.add_page(page)

with open("rotated.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

pdfplumber - Text- und Tabellenextraktion

Text mit Layout extrahieren

import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for page in pdf.pages:
        text = page.extract_text()
        print(text)

Tabellen extrahieren

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for i, page in enumerate(pdf.pages):
        tables = page.extract_tables()
        for j, table in enumerate(tables):
            print(f"Tabelle {j+1} auf Seite {i+1}:")
            for row in table:
                print(row)

Erweiterte Tabellenextraktion

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:  # Prüfen, ob die Tabelle nicht leer ist
                df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
                all_tables.append(df)

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

reportlab - PDFs erstellen

Einfaches PDF erstellen

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

c = canvas.Canvas("hello.pdf", pagesize=letter)
width, height = letter

# Text hinzufügen
c.drawString(100, height - 100, "Hallo Welt!")
c.drawString(100, height - 120, "Dies ist ein mit reportlab erstelltes PDF")

# Eine Linie hinzufügen
c.line(100, height - 140, 400, height - 140)

# Speichern
c.save()

PDF mit mehreren Seiten erstellen

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, PageBreak
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

doc = SimpleDocTemplate("report.pdf", pagesize=letter)
styles = getSampleStyleSheet()
story = []

# Inhalt hinzufügen
title = Paragraph("Berichtstitel", styles['Title'])
story.append(title)
story.append(Spacer(1, 12))

body = Paragraph("Dies ist der Text des Berichts. " * 20, styles['Normal'])
story.append(body)
story.append(PageBreak())

# Seite 2
story.append(Paragraph("Seite 2", styles['Heading1']))
story.append(Paragraph("Inhalt für Seite 2", styles['Normal']))

# PDF erstellen
doc.build(story)

Tief- und Hochstellung

WICHTIG: Verwenden Sie niemals Unicode-Tiefstellungs-/Hochstellungszeichen (₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉, ⁰¹²³⁴⁵⁶⁷⁸⁹) in ReportLab-PDFs. Die integrierten Schriftarten enthalten diese Zeichen nicht, sodass sie als schwarze, ausgefüllte Rechtecke dargestellt werden.

Verwenden Sie stattdessen die XML-Markup-Tags von ReportLab in Paragraph-Objekten:

from reportlab.platypus import Paragraph
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

styles = getSampleStyleSheet()

# Tiefstellung: <sub>-Tag verwenden
chemical = Paragraph("H<sub>2</sub>O", styles['Normal'])

# Hochstellung: <super>-Tag verwenden
squared = Paragraph("x<super>2</super> + y<super>2</super>", styles['Normal'])

Bei mit Canvas gezeichnetem Text (nicht Paragraph-Objekte) passen Sie manuell die Schriftgröße und -position an, anstatt Unicode-Tief-/Hochstellungszeichen zu verwenden.

Kommandozeilenwerkzeuge

pdftotext (poppler-utils)

# Text extrahieren
pdftotext input.pdf output.txt

# Text unter Beibehaltung des Layouts extrahieren
pdftotext -layout input.pdf output.txt

# Bestimmte Seiten extrahieren
pdftotext -f 1 -l 5 input.pdf output.txt  # Seiten 1-5

qpdf

# PDFs zusammenführen
qpdf --empty --pages file1.pdf file2.pdf -- merged.pdf

# Seiten aufteilen
qpdf input.pdf --pages . 1-5 -- pages1-5.pdf
qpdf input.pdf --pages . 6-10 -- pages6-10.pdf

# Seiten drehen
qpdf input.pdf output.pdf --rotate=+90:1  # Seite 1 um 90 Grad drehen

# Passwort entfernen
qpdf --password=meinpasswort --decrypt encrypted.pdf decrypted.pdf

pdftk (falls verfügbar)

# Zusammenführen
pdftk file1.pdf file2.pdf cat output merged.pdf

# Aufteilen
pdftk input.pdf burst

# Drehen
pdftk input.pdf rotate 1east output rotated.pdf

Häufige Aufgaben

Text aus gescannten PDFs extrahieren

# Erfordert: uv pip install pytesseract pdf2image
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path

# PDF in Bilder konvertieren
images = convert_from_path('scanned.pdf')

# OCR für jede Seite
text = ""
for i, image in enumerate(images):
    text += f"Seite {i+1}:\n"
    text += pytesseract.image_to_string(image)
    text += "\n\n"

print(text)

Wasserzeichen hinzufügen

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# Wasserzeichen erstellen (oder vorhandenes laden)
watermark = PdfReader("watermark.pdf").pages[0]

# Auf alle Seiten anwenden
reader = PdfReader("document.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    page.merge_page(watermark)
    writer.add_page(page)

with open("watermarked.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

Bilder extrahieren

# Mit pdfimages (poppler-utils)
pdfimages -j input.pdf output_prefix

# Extrahiert alle Bilder als output_prefix-000.jpg, output_prefix-001.jpg, usw.

Passwortschutz

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    writer.add_page(page)

# Passwort hinzufügen
writer.encrypt("userpassword", "ownerpassword")

with open("encrypted.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

Kurzübersicht

AufgabeBestes WerkzeugBefehl/Code
PDFs zusammenführenpypdfwriter.add_page(page)
PDFs aufteilenpypdfEine Seite pro Datei
Text extrahierenpdfplumberpage.extract_text()
Tabellen extrahierenpdfplumberpage.extract_tables()
PDFs erstellenreportlabCanvas oder Platypus
Zusammenführen (CLI)qpdfqpdf --empty --pages ...
OCR für gescannte PDFspytesseractZuerst in Bild konvertieren
PDF-Formulare ausfüllenpdf-lib oder pypdf (siehe forms.md)Siehe forms.md

Nächste Schritte

  • Für die erweiterte Verwendung von pypdfium2 siehe reference.md
  • Für JavaScript-Bibliotheken (pdf-lib) siehe reference.md
  • Wenn Sie ein PDF-Formular ausfüllen müssen, folgen Sie den Anweisungen in forms.md
  • Für Fehlerbehebungsleitfäden siehe reference.md

Dieses Skill wurde erstellt und wird gepflegt von Anthropic. Hier unverändert übernommen, abgesehen von Frontmatter-Metadaten und der Schreibweise der reference.md/forms.md-Links, die upstream groß geschrieben werden; siehe LICENSE.txt für die Lizenzbedingungen.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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