unstructured
支持多格式的非结构化文档处理工具，助力LLM解析复杂内容。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：unstructured。 它的用途是：支持多格式的非结构化文档处理工具，助力LLM解析复杂内容。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/unstructured/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我分析这份PDF格式的市场调研报告，总结出前三大趋势。” 它会先调用unstructured工具解析PDF，提取出文本和关键数据，然后基于处理后的清晰内容为你生成精准的趋势摘要。或者，当你说“把这篇学术论文的核心论点提炼出来”时，它能有效避开复杂的公式和参考文献格式，直接抓取正文中的核心论述。
介绍
unstructured 是一个专为处理非结构化文档设计的MCP集成工具。它解决了LLM在直接处理PDF、Word、PPT、HTML、图片等复杂格式文档时面临的解析困难、信息提取不完整和Token消耗过高等问题，让AI能够更高效地“读懂”和利用这些文档中的信息。
使用方式非常便捷，开发者或用户通过安装并配置该工具，即可将其作为一个中间处理器。当AI需要处理非结构化文档时，该工具会先对文档进行解析、分割和关键信息提取，将原始的非结构化数据转化为LLM易于理解和处理的格式（如结构化文本或元数据），从而提升后续问答、摘要、分析等任务的准确性和效率。
它非常适合需要频繁处理和分析各类文档的开发者、数据分析师、学术研究者以及内容创作者。无论是从研报中提取数据、分析合同条款，还是整理学术论文中的观点，这个工具都能显著降低处理门槛。
建议在使用前，根据文档类型和复杂度调整其解析策略，以达到最佳效果。对于包含大量图表或特殊排版的文档，可能需要结合其他工具进行预处理。同时，注意其处理能力受文档质量和大小影响，对于超大或图像质量差的文档，解析效果可能打折扣。
核心特点
核心区别在于其作为MCP（Model Context Protocol）工具，专为LLM工作流设计，能无缝集成到AI Agent中，将非结构化文档预处理为结构化上下文，而不仅仅是提供一个独立的解析库。它支持广泛的格式（PDF、DOCX、PPTX、HTML、图像等），并针对LLM的输入优化了输出格式，有效平衡了信息完整性与Token消耗。
注意事项
不适合处理需要极高排版还原精度（如精确还原复杂表格、数学公式）或对实时性要求极高的流式文档处理场景。
常见问题
unstructured支持哪些文档格式？
支持PDF、Word、PowerPoint、HTML、图像（JPG、PNG）、电子邮件、TXT等多种常见格式。
它如何帮助节省AI使用的Token？
通过智能分割和提取文档关键内容，过滤冗余信息（如页眉页脚），生成精炼的结构化文本供LLM处理，从而减少输入Token数量。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/unstructured/raw/index.md 读取 unstructured 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/unstructured/raw/index.md（查看排版版本）