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PDFおよびWordドキュメントからテキストを抽出し、その内容を会話のコンテキストに組み込むことができます。
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Extract text from PDF and Word documents and inject content into conversation context
SKILL.md 本文
目的
PDFおよびWordドキュメントから構造化されたテキストコンテンツを抽出し、会話コンテキスト内で参照できるようにします。メタデータヘッダー付きのドキュメントページ/セクションのバッチ読み取りに対応しています。
実行方法
-
入力の検証: ファイルパスをチェックし、サポートされている拡張子(.pdfまたは.docx)を確認します
- ファイルが存在し、読み取り可能であることを確認する
- ファイル拡張子を検証する
- サポートされていない形式について、適切なエラーメッセージを表示する
-
コンテンツの抽出:
./scripts/extract-document.pyを実行してドキュメントを解析します- PDF: pypdfを使用してすべてのページからテキストを抽出する
- DOCX: python-docxを使用して段落および表から抽出する
- 構造情報を保持する
-
結果の表示: ドキュメントメタデータとコンテンツサマリーを出力します
- ファイル名と場所
- ページ数(PDF)またはセクション数(DOCX)
- 合計文字数
- 抽出されたテキスト全文
委任
必須: このコマンドのフロントマターで定義されたエージェントを、それぞれの責務に対して常に呼び出してください。スキップ、置き換え、または直接シミュレートしないでください。
zzaia-document-specialist— PDFおよびWordドキュメントからコンテンツを抽出し、構造化します
ワークフロー
sequenceDiagram
participant U as User
participant C as Command
participant P as Python Hook
participant F as File System
U->>C: /capability:document:read --file <path>
C->>C: Validate path and extension
C->>P: Execute extraction hook
P->>F: Open and read file
F-->>P: File content
P->>P: Parse by file type
P-->>C: Extracted text + metadata
C->>C: Format output with summary
C-->>U: Content ready for context
受け入れ条件
- PDFファイルからページマーカー付きのすべてのテキストを抽出する
- DOCXファイルから段落および表をセクションマーカー付きで抽出する
- ドキュメントメタデータ(ファイル名、タイプ、項目数、文字数)を表示する
- 見つからないファイルを明確なエラーメッセージで処理する
- サポートされていない形式をフォーマットガイダンス付きで処理する
- 見つからない依存関係をインストール手順付きで報告する
- 出力は会話コンテキスト注入に適したプレーンテキストである
使用例
/capability:document:read --file ~/projects/report.pdf
/capability:document:read --file ./contract.docx
/capability:document:read --file /absolute/path/document.pdf --summary
出力
- ドキュメントメタデータヘッダー(ファイル名、タイプ、数、サイズ)
- ページ/表区切り付きの抽出されたテキスト全文
- 整理のためのセクションマーカー
- コンテキスト注入用のプレーンテキスト形式
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
- zzaia
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/5/8
Source: https://github.com/zzaia/zzaia-agentic-workspace / ライセンス: MIT