extraction-pipeline-patterns（抽出パイプラインパターン）

このSkillでできること

STEP 1

拡張子だけに依存せず、MIME検出と対応形式の検証を先に行う

STEP 2

形式ごとの抽出器を登録し、MIMEごとにpriorityが最も高い抽出器を選択する

STEP 3

すべての抽出結果を非同期またはWASM向けのパイプラインで後処理する

STEP 4

SecurityLimitsを適用し、部分結果とエラー位置を返す失敗時の挙動を確認する

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

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。

文書抽出パイプラインの設計を確認してください。形式検出、抽出器の優先度ルーティング、後処理、PDFのOCRフォールバック、キャッシュ、並行性について、既存のパターンに沿って整理してください。

出力例を見る

形式検出→抽出器ルーティング→InternalDocument生成→検証・品質処理・チャンク化・フック処理→ExtractedDocument返却。PDFでは抽出テキストがないページをOCRへ回し、暗号化失敗時はis_encryptedをメタデータに記録する。

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: s exist, but no hit-rate ta […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