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文章生成

extraction-pipeline-patterns

文書抽出パイプライン設計

Xbergの文書抽出処理について、形式判定、抽出器の選択、後処理、フォールバック、キャッシュ、並行実行の設計を扱うスキル。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価90/100評価確度：十分
人気度（GitHub Star） 100発掘スコア 59
01

このSkillでできること

  • ✓MIMEや拡張子から抽出器を選択する流れを説明する
  • ✓抽出後の検証、品質処理、分割、フックを整理する
  • ✓PDFの暗号化やOCRフォールバックを扱う
  • ✓キャッシュキー、並行実行、プラグイン選択の設計を確認する
02

使い方

01
STEP 1

対象のパイプライン実装と形式レジストリを確認する

02
STEP 2

検出、ルーティング、抽出、後処理の順に追う

03
STEP 3

フォールバック条件とエラー処理を確認する

04
STEP 4

キャッシュと同時実行設定への影響を調べる

03

Skillのインストール

初心者におすすめ

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/xberg-io/xberg
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

pip install xberg
npm install @xberg-io/xberg
npm install @xberg-io/xberg-wasm
04

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

Xbergの抽出パイプラインで、PDFがOCRへフォールバックする条件とキャッシュの扱いを説明してください。
出力例を見る
処理フロー、フォールバック条件、キャッシュ設計、注意点を整理します。
05

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報検出あり
検出根拠を見る
  • network: le-ocr-tract`, `sceptre-ocr […truncated…] sirchmunk](https://github.com/modelscope/sirchmunk)** | Turns raw data into a self-evolving, real-time search
  • network: ng, real-time search and intelligence layer | ![Stars](https://img.shields.io/github/stars/modelscope/sirchmunk?color=007ec6) | | **[support-chatbot](htt
  • credential: kage under `extractors/`. ## Fallback strategies - **Password-protected PDFs** — try the configured password, then the secondary list; on failure rep
  • credential: es - **Password-protected PDFs** — try the configured password, then the secondary list; on failure report `is_encrypted` in metadata rather than erro
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