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doc-to-repo

从外部文件（PDF、PPT、图像等）中提取文本与元数据，并以结构化的中间文件形式保存至 .docstore/ 目录中。当用户提及“导入”、“提取”、“文档化”、“转换”、“阅读并整理此文件”、“doc-to-repo”等短语时使用。

SKILL.md
--- frontmatter
name: doc-to-repo
description: >
  外部ファイル(PDF, PPT, 画像等)からテキストとメタデータを抽出し、
  .docstore/に構造化された中間ファイルとして保存する。
  ユーザーが "取り込み", "extract", "ドキュメント化", "変換",
  "このファイルを読んで整理", "doc-to-repo" 等と言った時に使用。
allowed_tools:
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Bash
  - Glob
  - Grep
  - Task

doc-to-repo: 外部ファイル抽出スキル

外部ファイル（PDF, PPTX, DOCX, 画像, テキスト等）からテキストとメタデータを抽出し、.docstore/ に構造化された中間ファイルとして保存する。

ワークフロー

Step 1: 入力検証

  1. •引数からファイルパスを取得する。引数がない場合はユーザーに確認する。
  2. •ファイルが存在するか確認する（ls で確認）。
  3. •ファイル形式を拡張子から判定する（対応形式: pdf, pptx, ppt, docx, png, jpg, jpeg, gif, txt, md）。
  4. •.docstore/sources.yaml が存在する場合、同じファイルが既に抽出済みかチェックする。
    • •既に抽出済みの場合、ユーザーに上書きするか確認する（AskUserQuestion を使用）。

Step 2: ID生成

  • •ファイル名（拡張子除く）からkebab-case IDを生成する。
  • •変換ルール:
    • •スペース、アンダースコア → ハイフン
    • •大文字 → 小文字
    • •連続ハイフン → 単一ハイフン
    • •先頭・末尾のハイフン除去
  • •例: The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf → the-complete-guide-to-building-skill-for-claude

Step 3: ディレクトリ作成

bash
mkdir -p .docstore/extracted/<id>/sections

Step 4: コンテンツ抽出

形式に応じた方法で読み取りを行い、raw.md に保存する。

PDF の場合

  • •Read ツールを使用してPDFを読み取る（Readツールは PDF を直接読める）。
  • •ページ数が多い場合は pages パラメータで分割して読み取る（1回あたり最大20ページ）。
  • •読み取った内容を .docstore/extracted/<id>/raw.md に保存する。

PPTX の場合

  • •python3 -c "from pptx import Presentation; ..." で読み取りを試みる。
  • •python-pptx がない場合はユーザーに pip install python-pptx を案内する。
  • •各スライドのテキストを抽出して raw.md に保存する。

DOCX の場合

  • •python3 -c "from docx import Document; ..." で読み取りを試みる。
  • •python-docx がない場合はユーザーに pip install python-docx を案内する。
  • •段落テキストを抽出して raw.md に保存する。

画像 (PNG/JPG/GIF) の場合

  • •Read ツールを使用して画像を読み取る（Claude は画像を視覚的に理解できる）。
  • •画像から読み取れるテキストや内容の説明を raw.md に保存する。

テキスト/Markdown の場合

  • •Read ツールでそのまま読み取り、raw.md にコピーする。

Step 5: フォーマット定義の読み込み

メタデータのフォーマット定義を以下の優先順位で読み込む:

  1. •.docstore/metadata-format.md （プロジェクトカスタム版、あれば優先）
  2. •このスキルの references/metadata-format.md （デフォルト）

読み込んだフォーマット定義に従って、以降の Step 6, 7 を実行する。

Step 6: 構造化メタデータ生成

抽出した raw.md の内容を分析し、Step 5 で読み込んだフォーマット定義に従って meta.yaml を生成する。

Step 7: sources.yaml 更新

Step 5 で読み込んだフォーマット定義に従って、.docstore/sources.yaml を読み込み（なければ新規作成）、エントリを追加/更新する。

Step 8: 結果報告

抽出結果のサマリーを以下の形式で表示する:

code
## 抽出完了

- **ファイル**: <filename>
- **ID**: <id>
- **タイトル**: <title>
- **形式**: <type>
- **ステータス**: complete
- **セクション数**: <n>
- **主要トピック**: <topics>

保存先: .docstore/extracted/<id>/

注意事項

  • •raw.md には生テキストをできるだけそのまま保持する。要約や加工は meta.yaml 側で行う。
  • •大きなファイルの場合、sections/ ディレクトリにセクション分割して保存してもよい。
  • •エラーが発生した場合、meta.yaml の extraction.status を partial または failed に設定する。
  • •このスキルはフェーズ1（抽出）のみを担当する。フェーズ2（統合・配置）は doc-integrate スキルが担当する。