Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

pdf

PDFのテキスト・表の抽出、新規PDF作成、ドキュメントの結合・分割、フォーム操作を網羅した総合ツールキット。PDFフォームへの入力や、PDFドキュメントのプログラム的な処理・生成・大規模分析が必要な場面で活用されます。

description の原文を見る

Comprehensive PDF manipulation toolkit for extracting text and tables, creating new PDFs, merging/splitting documents, and handling forms. When Claude needs to fill in a PDF form or programmatically process, generate, or analyze PDF documents at scale.

SKILL.md 本文

PDF処理ガイド

概要

このガイドでは、Pythonライブラリとコマンドラインツールを使用した基本的なPDF処理操作をカバーしています。高度な機能、JavaScriptライブラリ、詳細な例については、reference.mdを参照してください。PDFフォームに入力する必要がある場合は、forms.mdを読んで指示に従ってください。

クイックスタート

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# PDFを読み込む
reader = PdfReader("document.pdf")
print(f"Pages: {len(reader.pages)}")

# テキストを抽出
text = ""
for page in reader.pages:
    text += page.extract_text()

Pythonライブラリ

pypdf - 基本操作

PDFのマージ

from pypdf import PdfWriter, PdfReader

writer = PdfWriter()
for pdf_file in ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"]:
    reader = PdfReader(pdf_file)
    for page in reader.pages:
        writer.add_page(page)

with open("merged.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

PDFの分割

reader = PdfReader("input.pdf")
for i, page in enumerate(reader.pages):
    writer = PdfWriter()
    writer.add_page(page)
    with open(f"page_{i+1}.pdf", "wb") as output:
        writer.write(output)

メタデータの抽出

reader = PdfReader("document.pdf")
meta = reader.metadata
print(f"Title: {meta.title}")
print(f"Author: {meta.author}")
print(f"Subject: {meta.subject}")
print(f"Creator: {meta.creator}")

ページの回転

reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

page = reader.pages[0]
page.rotate(90)  # Rotate 90 degrees clockwise
writer.add_page(page)

with open("rotated.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

pdfplumber - テキストとテーブル抽出

レイアウト付きテキスト抽出

import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for page in pdf.pages:
        text = page.extract_text()
        print(text)

テーブル抽出

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for i, page in enumerate(pdf.pages):
        tables = page.extract_tables()
        for j, table in enumerate(tables):
            print(f"Table {j+1} on page {i+1}:")
            for row in table:
                print(row)

高度なテーブル抽出

import pandas as pd

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    all_tables = []
    for page in pdf.pages:
        tables = page.extract_tables()
        for table in tables:
            if table:  # Check if table is not empty
                df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
                all_tables.append(df)

# すべてのテーブルを結合
if all_tables:
    combined_df = pd.concat(all_tables, ignore_index=True)
    combined_df.to_excel("extracted_tables.xlsx", index=False)

reportlab - PDF作成

基本的なPDF作成

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

c = canvas.Canvas("hello.pdf", pagesize=letter)
width, height = letter

# テキストを追加
c.drawString(100, height - 100, "Hello World!")
c.drawString(100, height - 120, "This is a PDF created with reportlab")

# 線を追加
c.line(100, height - 140, 400, height - 140)

# 保存
c.save()

複数ページのPDF作成

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, PageBreak
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

doc = SimpleDocTemplate("report.pdf", pagesize=letter)
styles = getSampleStyleSheet()
story = []

# コンテンツを追加
title = Paragraph("Report Title", styles['Title'])
story.append(title)
story.append(Spacer(1, 12))

body = Paragraph("This is the body of the report. " * 20, styles['Normal'])
story.append(body)
story.append(PageBreak())

# ページ2
story.append(Paragraph("Page 2", styles['Heading1']))
story.append(Paragraph("Content for page 2", styles['Normal']))

# PDFをビルド
doc.build(story)

コマンドラインツール

pdftotext (poppler-utils)

# テキスト抽出
pdftotext input.pdf output.txt

# レイアウトを保持してテキスト抽出
pdftotext -layout input.pdf output.txt

# 特定ページの抽出
pdftotext -f 1 -l 5 input.pdf output.txt  # Pages 1-5

qpdf

# PDFをマージ
qpdf --empty --pages file1.pdf file2.pdf -- merged.pdf

# ページを分割
qpdf input.pdf --pages . 1-5 -- pages1-5.pdf
qpdf input.pdf --pages . 6-10 -- pages6-10.pdf

# ページを回転
qpdf input.pdf output.pdf --rotate=+90:1  # Rotate page 1 by 90 degrees

# パスワードを削除
qpdf --password=mypassword --decrypt encrypted.pdf decrypted.pdf

pdftk (利用可能な場合)

# マージ
pdftk file1.pdf file2.pdf cat output merged.pdf

# 分割
pdftk input.pdf burst

# 回転
pdftk input.pdf rotate 1east output rotated.pdf

よくあるタスク

スキャンPDFからのテキスト抽出

# 必要: pip install pytesseract pdf2image
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path

# PDFを画像に変換
images = convert_from_path('scanned.pdf')

# 各ページをOCR処理
text = ""
for i, image in enumerate(images):
    text += f"Page {i+1}:\n"
    text += pytesseract.image_to_string(image)
    text += "\n\n"

print(text)

ウォーターマークの追加

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# ウォーターマークを作成 (または既存のものを読み込む)
watermark = PdfReader("watermark.pdf").pages[0]

# すべてのページに適用
reader = PdfReader("document.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    page.merge_page(watermark)
    writer.add_page(page)

with open("watermarked.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

画像抽出

# pdfimagesを使用 (poppler-utils)
pdfimages -j input.pdf output_prefix

# This extracts all images as output_prefix-000.jpg, output_prefix-001.jpg, etc.

パスワード保護

from pypdf import PdfReader, PdfWriter

reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    writer.add_page(page)

# パスワードを追加
writer.encrypt("userpassword", "ownerpassword")

with open("encrypted.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)

クイックリファレンス

タスク最適なツールコマンド/コード
PDFマージpypdfwriter.add_page(page)
PDF分割pypdf1ページ1ファイル
テキスト抽出pdfplumberpage.extract_text()
テーブル抽出pdfplumberpage.extract_tables()
PDF作成reportlabCanvas or Platypus
コマンドラインマージqpdfqpdf --empty --pages ...
スキャンPDFをOCR処理pytesseract先に画像に変換
PDFフォーム入力pdf-lib or pypdf (forms.mdを参照)forms.mdを参照

次のステップ

  • 高度な pypdfium2 の使用方法については、reference.md を参照してください
  • JavaScript ライブラリ (pdf-lib) については、reference.md を参照してください
  • PDF フォームに入力する必要がある場合は、forms.md の指示に従ってください
  • トラブルシューティングガイドについては、reference.md を参照してください

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
ailabs-393
リポジトリ
ailabs-393/ai-labs-claude-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills / ライセンス: MIT

関連スキル

OpenAILLM・AI開発⭐ リポ 6,054

agent-browser

AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。

by JimmyLv
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

anyskill

AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

engram

AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 21,584

skyvern

AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。

by Skyvern-AI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,149

pinchbench

PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。

by pinchbench
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 4,693

openui

OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。

by thesysdev
本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: ailabs-393 · ailabs-393/ai-labs-claude-skills · ライセンス: MIT