docling CLIを使用したドキュメント変換スキル。PDF、DOCX、PPTX、HTML、画像、Excel等のあらゆるドキュメントをMarkdown、JSON、YAML、HTML、テキストに変換。OCR対応で画像内テキストも抽出可能。
Use when converting documents to Markdown or other formats, extracting text from PDFs, processing scanned documents with OCR, or converting office documents. Argument hint: [file_path] [--to md|json|yaml|html|text] [--ocr-lang ja] [--output output_dir]
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
/docling-converter <ファイルパス> [オプション]
# 基本（Markdownに変換）
/docling-converter document.pdf
# JSON形式で出力
/docling-converter document.pdf --to json
# 日本語OCR付き
/docling-converter scanned.pdf --ocr-lang ja
# 出力先指定
/docling-converter document.pdf --output ./converted/
# 複合オプション
/docling-converter report.pdf --to json --ocr-lang ja --output ./output/
--to, --ocr-lang, --output等）を解析--to が未指定の場合は md（Markdown）を使用docling $ARGUMENTS
このスキルは ファイル生成型 です。docling CLIを実行し、変換されたファイル（Markdown、JSON、YAML、HTML、テキスト等）を指定ディレクトリに出力します。
.md ファイルを生成--output オプションで出力先を指定可能--to を複数指定して複数形式を同時生成可能doclingは、あらゆるドキュメント形式をMarkdown、JSON、YAML等に変換するための強力なCLIツールです。PDFのテキスト抽出、スキャンドキュメントのOCR、テーブル構造の認識、音声/動画の文字起こしなど、多様なドキュメント処理に対応しています。
このスキルを使用するタイミング：
Example triggers:
# doclingがインストールされているか確認
docling --version
# インストールされていない場合
python3.12 -m pip install --user --break-system-packages docling
# PATHに追加（.zshrcに追記）
echo 'export PATH="$HOME/Library/Python/3.12/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
# PDF → Markdown（デフォルト）
docling document.pdf
# 出力先を指定
docling document.pdf --output ./output/
# 出力形式を指定
docling document.pdf --to json
docling document.pdf --to yaml
docling document.pdf --to html
docling document.pdf --to text
--from)| Format | Extension | Description |
|---|---|---|
| PDFドキュメント | ||
| docx | .docx | Microsoft Word |
| pptx | .pptx | Microsoft PowerPoint |
| xlsx | .xlsx | Microsoft Excel |
| html | .html | Webページ |
| image | .png, .jpg, .tiff | 画像ファイル |
| md | .md | Markdown |
| csv | .csv | CSVファイル |
| asciidoc | .adoc | AsciiDoc |
| audio | .mp3, .wav, .m4a | 音声ファイル |
| vtt | .vtt | WebVTT字幕 |
--to)| Format | Description |
|---|---|
| md | Markdown（デフォルト） |
| json | JSON形式（構造化データ） |
| yaml | YAML形式 |
| html | HTMLページ |
| html_split_page | ページ分割HTML |
| text | プレーンテキスト |
| doctags | ドキュメントタグ形式 |
# PDF → Markdown
docling document.pdf
# 特定の出力形式
docling document.pdf --to json --output ./output/
# 複数の出力形式を同時に生成
docling document.pdf --to md --to json --output ./output/
# OCR有効（デフォルト）
docling scanned.pdf
# OCR無効化
docling document.pdf --no-ocr
# 強制OCR（既存テキストを上書き）
docling document.pdf --force-ocr
# OCRエンジンを指定
docling document.pdf --ocr-engine ocrmac # macOS最適化
docling document.pdf --ocr-engine rapidocr # 高速
docling document.pdf --ocr-engine tesseract # 多言語対応
# OCR言語を指定
docling document.pdf --ocr-lang ja # 日本語
docling document.pdf --ocr-lang en,ja # 英語+日本語
# テーブル抽出（デフォルト有効）
docling table-document.pdf
# テーブル抽出無効化
docling document.pdf --no-tables
# テーブルモード（精度優先）
docling document.pdf --table-mode accurate
# テーブルモード（速度優先）
docling document.pdf --table-mode fast
# ディレクトリ内の全ドキュメントを変換
docling ./documents/ --output ./converted/
# 特定形式のみ変換
docling ./documents/ --from pdf --output ./converted/
# URLからドキュメントを取得して変換
docling https://example.com/document.pdf
# カスタムヘッダー付き
docling https://example.com/document.pdf --headers '{"Authorization": "Bearer token"}'
docling protected.pdf --pdf-password "secret123"
# 音声/動画の文字起こし
docling meeting.mp4 --pipeline asr
# Whisperモデルを指定
docling meeting.mp4 --pipeline asr --asr-model whisper_medium
# macOS最適化（MLXバックエンド）
docling meeting.mp4 --pipeline asr --asr-model whisper_medium_mlx
| Pipeline | Use Case |
|---|---|
| standard | 通常のドキュメント変換（デフォルト） |
| vlm | 画像認識モデルによる高精度変換 |
| asr | 音声/動画の文字起こし |
| legacy | 旧バージョン互換 |
# VLMパイプライン（画像が多いドキュメント）
docling image-heavy.pdf --pipeline vlm
# ASRパイプライン（音声/動画）
docling meeting.mp4 --pipeline asr
# 画像を埋め込み（デフォルト）
docling document.pdf --image-export-mode embedded
# 画像を別ファイルとして参照
docling document.pdf --image-export-mode referenced
# 画像位置のみマーク（プレースホルダー）
docling document.pdf --image-export-mode placeholder
# スレッド数を指定
docling document.pdf --num-threads 8
# デバイスを指定
docling document.pdf --device auto # 自動選択
docling document.pdf --device cpu # CPU使用
docling document.pdf --device mps # Apple Silicon GPU
# タイムアウト設定（秒）
docling large-document.pdf --document-timeout 300
# ページバッチサイズ
docling document.pdf --page-batch-size 8
# 詳細ログ
docling document.pdf -v # info
docling document.pdf -vv # debug
# レイアウト可視化
docling document.pdf --show-layout
# デバッグ出力
docling document.pdf --debug-visualize-cells
docling document.pdf --debug-visualize-ocr
docling document.pdf --debug-visualize-layout
docling document.pdf --debug-visualize-tables
docling japanese-document.pdf \
--ocr-engine ocrmac \
--ocr-lang ja \
--output ./output/
docling ./pdfs/ \
--from pdf \
--to json \
--output ./converted/ \
--num-threads 4
docling financial-report.pdf \
--table-mode accurate \
--to json \
--output ./output/
docling meeting-recording.mp4 \
--pipeline asr \
--asr-model whisper_medium_mlx \
--output ./transcripts/
docling scanned-contract.pdf \
--force-ocr \
--ocr-engine ocrmac \
--ocr-lang en,ja \
--output ./extracted/
docling https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf \
--to md \
--output ./papers/
Solution:
# OCRエンジンを確認
docling --help | grep ocr-engine
# macOSの場合、ocrmacが最適
docling document.pdf --ocr-engine ocrmac
Solution:
# 精度優先モードを使用
docling document.pdf --table-mode accurate
# VLMパイプラインを試す
docling document.pdf --pipeline vlm
Solution:
# タイムアウトを延長
docling large-document.pdf --document-timeout 600
# ページバッチサイズを小さく
docling document.pdf --page-batch-size 2
Solution:
# CPUを使用
docling document.pdf --device cpu
# スレッド数を減らす
docling document.pdf --num-threads 2
Solution:
# 日本語OCRを明示的に指定
docling document.pdf --ocr-lang ja --force-ocr
詳細なオプションリファレンスは references/docling_options.md を参照してください。
--ocr-engine ocrmac で最高のOCR性能を得られます--num-threads でCPUコア数に応じて並列処理--device cpu と --page-batch-size 2 を組み合わせ--ocr-lang ja を必ず指定--to json が便利--pipeline asr --asr-model whisper_medium_mlx がmacOSで高速まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Track and update action item status from natural language updates like 'Seanのメールには返信しておいた' or 'Lu対応予定'. Integrates with daily-comms-ops workflow. Use when managing action items across communication channels.
AI活用提案の専門コンサルタントスキル。LLM・AIエージェントの活用事例知識を基に、業界別、部門別、シーン別に最適なAI導入提案を行います。システム化、業務改善、効率化を得意とし、具体的な活用事例、期待効果、導入ステップを含む実践的な提案を提供します。Use when proposing AI/LLM adoption strategies for specific industries, departments, or business scenarios.
Generate AI-powered BPO service proposals for Japanese companies in the US market. Use when creating outsourcing proposals with AI service menus, ROI estimation, implementation roadmaps, and bilingual (JA/EN) proposal documents for 在米日系企業向けAI実装.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AI（LLM）が生成した日本語テキストの「AI臭」を検出・診断し、人間らしい文章にリライトするスキル。 Use when: 「AIっぽい文章を直して」「人間らしくリライトして」「AI臭を消して」「この文章をもっと自然にして」 「テキストのAI感を減らして」「機械っぽさを取りたい」 "make this sound more human", "remove AI tone", "humanize this text", "detect if this is AI-generated". 6つのAI特有パターン（視覚的マーカー、単調なリズム、マニュアル的構成、非コミット姿勢、抽象語の濫用、 定型メタファー）を正規表現ベースで検出し、0-100のAI臭スコアを算出。3つの人間化技法 （バランスを崩す・客観を崩す・論理を崩す）でリライトを実行する。 Note: 検出スクリプトは日本語テキスト専用。英語テキストの場合はClaude自身がreferences/を参照して分析・リライトする。
Generate audit-ready internal control design documents from As-Is business process inventories. Produces control IDs, assertion mappings, procedures, SoD analysis, KPIs, materiality thresholds, and implementation roadmaps. Use when building internal controls for new audit engagements, SOX/J-SOX compliance, or process improvement initiatives.
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Review audit-related documents (control design documents, bottleneck analyses, requirements definitions, etc.) for quality, scoring them 0-100 with a severity-rated findings list. Use when reviewing audit documents, checking control design quality, or verifying cross-document consistency. Supports documents governed by US GAAP, IFRS, or J-GAAP.
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