Awesome Journal Skills (AJS)
Awesome Journal Skills为 Claude Code / OpenAI Codex 等 AI 编程代理打造的期刊特定技能包集合。覆盖 AER、QJE、Nature、Cell、《管理世界》、《经济研究》等 200+ 主流中外期刊。
什么是Docext？
Docext全称为Document Extraction Toolkit，核心目标是让用户在自己服务器或本地机器上安全、高效地处理各类文档。它不依赖传统OCR引擎，而是直接利用先进的视觉语言模型进行端到端理解，支持复杂布局、表格、公式、签名等多种元素识别。
docext 网站截图
🧠 三大核心能力，一个工具全搞定
1️⃣ PDF / 图片 → Markdown 不只是简单转文字，它能智能识别 LaTeX 公式、签名、水印、页码、复选框 ☑️，还能把复杂表格转成 HTML 格式。官方刚发布的 Nanonets-OCR-s（3B 参数小模型）专门干这个，效果很顶。
2️⃣ 结构化信息提取 上传发票、护照、合同，自动提取字段和表格，输出带置信度评分的结构化数据。预置了发票、护照等模板，也支持自定义字段，完全不用写正则。
3️⃣ IDP 评测榜 它还维护了一个文档智能处理排行榜（idp-leaderboard.org），横向对比 Gemini、Claude、GPT、Qwen 等模型在 OCR、表格提取、长文档理解上的表现，选模型直接看榜就行。
🚀 部署超简单，5 分钟跑起来
环境要求：Python ≥ 3.11，建议有 NVIDIA GPU（本地跑 7B 模型约需 7GB 显存）。没显卡也能接 OpenAI / Anthropic 等云端模型。
方式一：pip 一键安装（推荐）
bash
pip install docext
python -m docext.app.app浏览器打开
http://localhost:7860，默认账号密码都是 admin，直接拖拽文件开搞。方式二：Docker 部署
bash
docker run --rm --gpus all --shm-size=20gb \
-p 7860:7860 \
nanonetsopensource/docext:v0.1.10方式三：源码安装（追新特性）
bash
git clone https://github.com/nanonets/docext.git
cd docext
uv venv --python=3.11 && source .venv/bin/activate
uv pip install -e .💡 适合谁用？
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财务/行政：发票、报销单自动录入
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法务/合规：合同、证件关键信息提取
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科研/教育：论文 PDF 转 Markdown，公式不乱码
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开发者：提供 REST API，直接集成进业务系统
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