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GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐）它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据以前处理 PDF：表格乱公式废排版崩 OCR 一堆垃圾能用，但很痛苦。 MinerU 不一样：它在理解文档，不是读文字文本、表格、公式一起解析结构完整还原（标题、段落、表格）公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚关键就一个：把非结构化 PDF 变成结构化数据这一步，正好是 AI 最难的入口。别人还在做 OCR，它已经在做 AI 数据预处理了。做 RAG、Agent、知识库的，这个可以直接上手试。

开发者Hailey

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发现一个能精准提取复杂文档内容的开源项目——MinerU，在GitHub 狂揽 7w star，登顶了 Trending 榜单不管你的文档内容有多复杂,它都能帮你精准提取。有缺陷的乱码表格、公式复杂的学术论文,甚至扫描版的文档,都能一字不差地抓取出来。文本型PDF、图层型PDF、扫描版PDF，它都能自动识别类型再处理，对模糊、有水印的情况也有很强的鲁棒性。还支持各种文档格式的元素提取，标题、正文、图片、表格、公式，都能精准定位，最后直接一键导出成Markdown 等格式，省去大量人工整理的时间。

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阿西_出海

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普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。

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用 Ling-3.0-flash-VL 做了个图文识别小工具。功能很简单：图片丢进去，直接识别里面的文字、数字、公式，同时尽可能保留原来的排版和内容关系。为了看看它处理复杂图片到底怎么样，测试素材故意选得杂了一点： • 数学论文：正文、公式、上下标、希腊字母混排 • IDE：小字号代码、Terminal 输出、各种符号 • 图表：表格、数字、文字挤在一起 • 暗光菜单：低对比度、中英文混排 • 手写笔记：字形不标准、排版随意 • 发票：字段密集，而且金额和数字不能认错全部跑完以后，Ling-3.0-flash-VL 这部分的表现比预想中完整。数学公式里的上下标和符号关系基本都能保住，小字号代码没有因为界面信息太密而丢掉大量字符；表格、发票这种更考验位置关系的图片，字段和数字之间的对应也没有被打乱。暗光和手写反而挺有意思。这两类图片肉眼看都没有标准文档那么舒服，但模型依然能从背景里把主要内容抽出来。不是只能认几个醒目的大字，边角的小字和局部信息也能顾到。不过这次测下来，比较值得说的其实不是“OCR 准不准”。传统 OCR 很容易把一张复杂页面最后变成一长串文本。字可能都认识，但标题属于哪里、公式跟着哪一段、数字对应表格哪一列，这些关系一丢，后面还得重新整理。 Ling-3.0-flash-VL 对这部分处理得更像是在“读页面”。标题还是标题，正文跟着正文，公式和表格也能尽量保持原来的关系。原图里的视觉结构，没有在转成文字之后直接消失。这会直接影响后面的用法。论文截图可以继续转 Markdown / LaTeX，票据可以继续抽字段，软件截图可以拿去做知识库，成批的图片也能进一步整理成结构化数据。图文识别本身并不是什么新鲜功能。但如果模型能把一张人能读懂的复杂图片，尽量完整地变成机器也能继续处理的内容，那它能做的事情就比“识字”多得多了。这也是这次用 Ling-3.0-flash-VL 做完这个小工具后，感觉最有实际价值的地方。 🔗GitHub： 🔗 Ling-3.0-flash-VL 在线体验目前在 OpenRouter 上可免费体验：模型：Ling-3.0-flash-VL 官方：Ant Ling

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Hello AI with Jia

26,341 Aufrufe • vor 22 Tagen

我靠，有了这个工具，完整的实现了 Office 的自动化。以前做 Office 自动化，AI 能出内容但改不了文件，最后还得人去复制粘贴。OfficeCLI 解决的问题是，让 AI Agent 能直接改 Office 文件。在 AI Agent 工作流里，它的意义更偏基础设施： 1、文档生成 → 可执行写入 2、表格分析 → 可直接回写 Excel 3、PPT 生成 → 结构级编辑而非整页重写 4、多 Agent 协作 → 共享统一文件操作接口 OfficeCLI 把 Word、Excel、PPT 当成结构化对象，AI 可以直接增删改查，不用开 GUI，也不用搭脚本环境。改完就是改完，文件就已经写好了。整体来看，它把AI 会写内容推进到AI可以改真实文件，属于从内容生成到系统执行的一层跃迁。

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Vince 聊开发

16,883 Aufrufe • vor 3 Monaten

这速度真特么离谱啊！卧槽！最新开源的Unlimited-OCR能一次性处理几百页文档，而且速度还很稳。而这个模型来自百度刚刚在hugging face 发布，其核心创新是R-SWA（Reference Sliding Window Attention）。它让模型在解码时KV Cache保持恒定，不会随着文档页数增加而爆炸式增长。结果就是：一张图或者一本多页PDF，直接扔进去就能一次性解析完，速度和稳定性都比传统逐页处理的方式好很多。在OmniDocBench上拿到了93分，比DeepSeek-OCR高出6个百分点。这已经不是简单的准确率提升，而是把长文档OCR的工作流从“分块+外部调度器拼接”变成了真正的端到端一镜到底。以前做多页文档最头疼的就是上下文断裂和格式不一致，现在模型能一次性看到整篇文档的结构、布局和逻辑关系，输出质量自然上了一个台阶。这其实是把OCR从“认字工具”往“长文档理解引擎”又往前推了一大步。技术路线很清晰，也很实用。果然百度现在OCR独树一帜，遥遥领先了。模型地址见评论区～ 👇

这速度真特么离谱啊！卧槽！最新开源的Unlimited-OCR能一次性处理几百页文档，而且速度还很稳。而这个模型来自百度刚刚在hugging face 发布，其核心创新是R-SWA（Reference Sliding Window Attention）。它让模型在解码时KV Cache保持恒定，不会随着文档页数增加而爆炸式增长。结果就是：一张图或者一本多页PDF，直接扔进去就能一次性解析完，速度和稳定性都比传统逐页处理的方式好很多。在OmniDocBench上拿到了93分，比DeepSeek-OCR高出6个百分点。这已经不是简单的准确率提升，而是把长文档OCR的工作流从“分块+外部调度器拼接”变成了真正的端到端一镜到底。以前做多页文档最头疼的就是上下文断裂和格式不一致，现在模型能一次性看到整篇文档的结构、布局和逻辑关系，输出质量自然上了一个台阶。这其实是把OCR从“认字工具”往“长文档理解引擎”又往前推了一大步。技术路线很清晰，也很实用。果然百度现在OCR独树一帜，遥遥领先了。模型地址见评论区～ 👇

Berryxia.AI

151,989 Aufrufe • vor 3 Monaten

AI Agent 最大的瓶颈，可能根本不是模型。而是你的公司数据散落在：Slack + Notion + Gmail + Linear + HubSpot…… 这个 2.6K ⭐️ 的开源项目 Macro，想把它们直接干掉。 Email、Chat、Docs、Tasks、CRM、Calls、AI Agents 全部放进一个 Workspace。更关键的是：所有东西互相 linked，AI 共享整个团队的 Memory。 Claude Code / Codex 还能直接通过 MCP 接进来，读上下文、建任务、处理邮件、操作整个 Workspace。以前 AI 只是你公司的一个 Chatbot。现在有人开始把整家公司变成一个 AI 可以理解和操作的系统。这可能才是 Agent 真正进入企业的方式。

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老韭菜南亥

33,042 Aufrufe • vor 1 Monat

阿里又开源了一个很绝的项目——PageAgent AI 可以直接操作网页。它最打动我的一点是：把最烦人的数据录入干掉了。很多公司每天都在做这种重复工作：复制数据 → 打开系统 → 填表 → 提交以后可能只需要一句话： “帮我填写客户信息。” AI 就会自动识别网页结构，把整个流程全部做完。几个非常实用的场景： 1. 自动填写网页 CRM 表单、注册表单、订单系统直接让 AI 帮你把网页表单填好。 2. AI 网站助手（Web Copilot）用户可以直接说： - 帮我找订单 - 生成报表 - 搜索商品 AI 自动在后台页面完成操作。 3. 企业系统自动化 ERP、CMS、内部管理系统 AI 可以直接操作后台 UI，把复杂流程自动化。 4. 无障碍辅助语音 → 操作网页用户说话就能完成网页操作。和很多 Agent 不一样的是，它不靠截图识别界面，而是直接读取 HTML DOM，所以： - 更快 - 更稳定 - 成本更低而且整个系统直接运行在浏览器里，不需要： - Puppeteer - Playwright - Python 自动化相当于给网站装了一个 AI 操作员。未来很多网站可能会变成这样：用户不点按钮，而是直接和 AI 说话。

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开发者Hailey

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这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。但官方网页版有个很难受的问题：太慢了。传个 PDF，等解析；点生成音频，再等；下载，再等。一套流程跑完，时间全浪费在等待上。更关键的是：它根本不适合批量搞内容。你想一次处理几十个链接？想自动生成一批播客？想接到自己的工作流里？网页版基本没法玩。直到我发现了 notebooklm-py。这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是：它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。看到这里我脑子里第一反应就是：这不就是账号矩阵生产线吗？热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发整个链路都能串起来。以前做矩阵，拼的是人多。现在越来越像拼工作流了。很多以前需要团队才能做的事情，现在一个人也能跑起来。

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开发者Hailey

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做 RAG 最头疼的是什么？不是AI大模型，是文档解析啊！😫 PDF、Word、PPT 转 Markdown 转得乱七八糟，表格公式全乱套... 最近试了下 MinerU 3.1，真香了！ ✅ 一键转换，格式保留完美 ✅ 表格、公式、图片自动识别 ✅ 三种模式可选（要速度选 Pipeline，要精度选 VLM） ✅ 连 Excel 和 PPT 都能直接解析最关键的是：Apache 2.0 协议，商用完全没问题！🎉 视频里有完整安装和部署教程，做知识库的兄弟一定要看！项目地址放评论区了👇

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Vincent

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爱吃折耳根的Ace

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发现一个被低估的 AI 基建：XCrawl XCrawl是一个网页抓取和数据采集的API，它让 Agent 拥有了真正意义上的"上网能力"。它提供几个核心能力： - Scrape：抓单个页面 - Crawl：批量跑整个站点 - Map：摸清网站结构 - Search：拿搜索结果从单页到整站，从搜索到整理，一步打通。用下来最直接的感受： - 不给一堆原始HTML，直接输出Markdown、JSON、摘要、链接 - 基本不用二次清洗，拿来就能用 - 动态页面（JS渲染）也能处理 - 地区、语言、结构化提取都支持 - 成功率稳定如果你在用OpenClaw，会发现很多Agent卡住不是因为模型不行，而是数据不好用。 XCrawl正好解决这块——让Agent自己搜、抓、读，继续执行下去。OpenClaw负责决策，XCrawl负责把信息接进来。能落地的场景： - 电商选品、竞品整理 - 招聘、社交、新闻信息汇总 - SEO关键词跟踪 - 自动整理资料、生成报告原本需要人工收集的数据，现在跑个流程就行。它遵循公开网页+合规采集的原则，自带规则约束。这不是更强的爬虫，而是把"获取数据"变成可以直接接进Agent的能力。做Agent或自动化，XCrawl 是一个趁手的工具。

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阿西_出海

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做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

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Google 刚刚在 GitHub 开源了一个很有意思的项目： Google Workspace CLI 以后你可以在终端直接操作整个 Google Workspace： Gmail Drive Docs Sheets Calendar Chat 全部用命令行完成。几个关键点很有意思： • 用 Rust 写的 • 返回结构化 JSON（方便自动化） • 内置 50+ agent skills • 甚至直接提供 MCP server 这意味着什么？ AI Agent 可以直接： → 读取你的 Gmail → 创建 Google Docs → 查询 Sheets 数据 → 安排 Calendar 会议整个 Google Workspace 都变成可编程接口。未来的办公流可能是： AI Agent + CLI 直接操作你的邮箱、文档、表格和日历。

Google 刚刚在 GitHub 开源了一个很有意思的项目： Google Workspace CLI 以后你可以在终端直接操作整个 Google Workspace： Gmail Drive Docs Sheets Calendar Chat 全部用命令行完成。几个关键点很有意思： • 用 Rust 写的 • 返回结构化 JSON（方便自动化） • 内置 50+ agent skills • 甚至直接提供 MCP server 这意味着什么？ AI Agent 可以直接： → 读取你的 Gmail → 创建 Google Docs → 查询 Sheets 数据 → 安排 Calendar 会议整个 Google Workspace 都变成可编程接口。未来的办公流可能是： AI Agent + CLI 直接操作你的邮箱、文档、表格和日历。

axiaisacat

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