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> 全部已收录的资源，编辑推荐的排在前面。下面几种条件可以同时用。

- 可以搜索：在地址后加 `?q=<关键词>`，多个关键词用空格分隔，要同时命中。搜的是名称、仓库、标签、职业、简介与 README。
- 可以按类型过滤：在地址后加 `?type=<cli|skill|plugin|mcp>`。
- 可以按职业过滤：在地址后加 `?profession=<职业编号>`，多个用逗号分隔，资源适合其中任意一个即可。编号见 https://hebbmind.com/api/v1/professions
- 可以按标签过滤：在地址后加 `?tag=<标签>`，多个用逗号分隔，资源要同时带有这些标签。标签见 https://hebbmind.com/api/v1/tags

适合运维 / SRE或数据分析的资源，带标签 `pdf`、`python`，共 3 项。

> - 运维 / SRE：部署、监控、云资源与系统稳定性。
> - 数据分析：取数、统计分析、报表与可视化。

- [pdfplumber](https://hebbmind.com/zh-TW/cli/pdfplumber.md): [CLI] 精确读取电子版 PDF 中每个字符、线条和表格框的位置：命令行可导出保留版面的文字或 CSV / JSON 明细，Python 接口还能抽取表格和表单字段，适合从发票、对账单、报表里取数。需 Python 环境，本地运行；不适合扫描件，需先 OCR。
- [Camelot](https://hebbmind.com/zh-TW/cli/camelot.md): [CLI] 从 PDF 中抽取表格的开源工具，自带 camelot 命令行，可把财报、银行对账单、统计报表里的表格导出为 Excel、CSV 或 Markdown，并给出识别准确度。需要 Python 3.10+；默认只处理能选中文字的 PDF，扫描件需另装 ml 与 ocr 扩展；结果建议人工核对。
- [Docling MCP](https://hebbmind.com/zh-TW/mcp/docling-mcp.md): [MCP] Docling 项目官方 MCP：把 PDF、Word、PPT 等文件转成结构化文档，识别版面与表格、对扫描件做 OCR，也能让 agent 逐段生成新文档并导出 Markdown。本地模式需 Python 与 uv，首次运行会下载版面识别模型；也可改连自建的 Docling Serve 服务。