LT2MD

把 PDF 里的图表变成可读文字,段落带页码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 办公效率 🍴 复刻 5 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 99
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费使用

项目预览

LT2MD 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类办公效率
开发团队libnyx
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-skills,ai-agents,codex,codex-skill,document-conversion,llm,markdown,ocr,pdf,pdf-to-markdown,rag,scanned-documents,vlm
GitHub 星标★ 99
上线时间2026-08-14 00:00:00
代码更新2026-08-23
仓库体积261 KB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数2

项目介绍

LT2MD 是一个面向 AI Agent 的 PDF 转 Markdown 技能,专门解决传统转换工具把流程图、示意图和图表变成空链接或丢失内容的问题。它会把这些视觉元素转换成紧跟在图注旁边的文字描述,让 Markdown 文档保持完整可读。核心能力包括:对照原始 PDF 检查上一轮转换结果,自动修正误读或遗漏的部分;对长 PDF 采用小批次保存运行,并附独立的复核流程;每个段落都标注来源页码,方便溯源和引用。项目用 Python 编写,适合需要把扫描件或复杂排版 PDF 接入 RAG 流程、知识库构建或文档归档的场景。相比普通 PDF 解析器,它更强调可复用性和内容完整性,而不是只做一次性的文本抽取。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 99

核心亮点

  • 将流程图/图表转为图注旁的描述文字,避免空链接
  • 带独立复核流程,能对照原 PDF 修正误读和遗漏
  • 长文档分批保存运行,每段标注页码便于溯源

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 114,生态和案例积累有限
  • 依赖 AI Agent 环境运行,普通用户上手门槛较高

适用场景

  • 把扫描版技术手册转成带图表描述的 Markdown 知识库
  • 为 RAG 流程准备保留图表语义的 PDF 文档
  • 将含大量流程图的论文或报告归档为可检索文本

替代项目

MinerU、marker、Docling

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