日本語Markdownを配色付きのオフラインPDFに変換するスキル。「PDF化して」「PDFにして」「PDFを生成」「markdownをPDF」「日本語PDF」等で発動。IPAゴシック＋pandoc/xelatex（Chrome・Google不使用）、SVG図の埋め込み、色付き見出し・コールアウト引用・縞模様テーブルに対応。
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Markdown を、日本語が綺麗に組まれた配色付き PDF に変換する。生成経路は pandoc → xelatex のみで、Chrome や外部サービスを使わない（外部通信ゼロ）。
<SKILL_DIR> はこの SKILL.md があるディレクトリの実パスに読み替える。
| ツール | 用途 | 導入例 |
|---|---|---|
| pandoc | Markdown→LaTeX→PDF | brew install pandoc |
| xelatex (TeX Live) | 日本語対応PDFエンジン | MacTeX / TeX Live |
| rsvg-convert (librsvg) | SVG図→ベクターPDF | brew install librsvg |
| IPAexGothic フォント | 日本語本文 | ~/Library/Fonts/ipaexg.ttf |
| ghostscript (gs) | プレビュー(PNG) | brew install ghostscript |
不足時は build スクリプトが名前を挙げて停止する。
入力 Markdown を用意（既存ファイルでよい）。図が無ければこの1手で完了。
ビルドを実行：
python3 "<SKILL_DIR>/scripts/build_pdf.py" \
--input path/to/doc.md \
--output path/to/doc.pdf \
--title "ドキュメント表題" \
--running-title "ヘッダに出す短い題" --doc-tag "研究計画書" \
--toc --preview
--preview を付けると1ページ目を doc_p1.png に出す。gs で任意ページを
PNG化して目視確認する：
gs -dSAFER -dBATCH -dNOPAUSE -sDEVICE=png16m -r120 \
-dFirstPage=1 -dLastPage=3 -sOutputFile=out-%02d.png doc.pdf
本文中の ASCII 図を、見やすい SVG 図に差し替えられる。原稿 .md には ASCII を
残したまま、PDF ビルド時だけ画像に差し替える方式（原稿はエディタで読めるまま）。
<SKILL_DIR>/scripts/svglib.py を import して作図スクリプトを書く。雛形は
<SKILL_DIR>/../../examples/gen_diagrams.py（svglib を import して使う）。
角丸ボックス box()・矢印 arrow()・ラベル label()・チップ chip() を組む。
生成した SVG を assets/ に置く。
「どの ASCII フェンスをどの SVG に差し替えるか」を figures.json で対応づける
（雛形は examples/figures.example.json）：
[
{"sig": "フェンス内に必ず含まれる一意な文字列", "svg": "pipeline.svg", "caption": "図：…"}
]
ビルドに --assets assets --figures figures.json を渡す。該当フェンスは
 に置換され、SVG は自動でベクターPDF化される。
AutoFakeBold で擬似化する
（build スクリプトが既定で付与）。<SKILL_DIR>/assets/style.tex が担う。ティール系で、色付き見出し＋下線罫、
tcolorbox によるコールアウト引用（> ブロック）、rowcolors の縞テーブル、
fancyhdr のヘッダ/フッタ、タイトル上下の罫線。textLength（引き伸ばし指定）は rsvg-convert の PDF出力で
無視される（PNGでは効くので見落としやすい）。svglib は代わりにフォントサイズ
を実寸で縮めて収める（fitfs）。作図時はこの box()/label() を使えば安全。✕・≈ はビルド時のみ ×・≒ に置換する
（既定。原稿は不変）。他に欠字警告が出たら --glyph-subs "字=代替,…" を足す。label() を、ボックスの縦範囲（y〜y+h）と
横範囲が交差する座標に置かない。矢印に添える名前は矢印の上の短い語だけにし、
説明文はボックス行の下に専用の帯（縦方向のゾーン）を確保して置く。ゾーン同士は
16px 以上離す。長文ラベルは maxw を必ず指定して縮小させる。rsvg-convert -o check.png で PNG 化して目視し、
文字と枠・矢印の重なりがあれば直してから組み込む。ビルド後も gs でページを PNG 化し、
図が枠に収まっているか・記号が出ているかを目視する。重なりが残ったまま完成としない。--input --output（必須）／--assets DIR／--figures JSON／--title／
--running-title／--doc-tag／--style style.tex（既定は同梱）／--font（既定 IPAexGothic）／
--fontsize（既定 10pt）／--margin（既定 16mm）／--img-width（既定 88%）／
--toc／--preview／--glyph-subs "a=b,c=d"。
examples/ に汎用サンプル一式が入っている。次で一巡を試せる。
python3 "<SKILL_DIR>/../../examples/gen_diagrams.py" "<SKILL_DIR>/../../examples/assets"
python3 "<SKILL_DIR>/scripts/build_pdf.py" \
--input "<SKILL_DIR>/../../examples/sample.md" \
--output sample.pdf \
--assets "<SKILL_DIR>/../../examples/assets" \
--figures "<SKILL_DIR>/../../examples/figures.example.json" \
--title "月次レポート自動化の検討メモ" --toc --preview
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日本語の文章を「一読で意味が取れる」状態に明晰化するスキル。 「わかりやすく直して」「読みやすくして」「読みにくいので整えて」「AIっぽさを消して」 「ドキュメントを推敲して」「冗長な日本語を削って」「文章を明晰化して」などで発動する。 対象は技術記事・README・設計書・社内ドキュメント・ブログの説明文など説明的な日本語の本文。 対象外はコード本体・SNS の短文・小説や詩などの創作・法務／医療／論文の厳密文。 二重否定・長い連体修飾・「の」の連鎖・過剰な名詞化・冗長表現・埋もれた列挙、 さらに「重要なのは〜」「掘り下げる」などの LLM 定型句や、段落レベルの言い換え反復といった 「日本語ネイティブでも読解負荷の高い構文」を削ぎ落とすことが目的。 声・立場・個性は足さず、明晰さ（明晰＝澄んで分かること）だけを目的とする。
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日本語を主対象とする資料から選択式の問題を 1 ページのフォームで出し、採点結果を学習履歴に残し、解説を絵解きノート（HTML）とテキストブック（PDF）に蓄積し、書き手向けの還流レポートを作るスキル。「理解度を確認して」「この資料でクイズして」「読めているかテストして」「内容を復習したい」などで発動する。
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日本語の文書を、公的ガイドライン準拠の「やさしい日本語」に書き換えるスキル。 「やさしい日本語にして」「やさしい日本語に翻訳して」「外国人にもわかるように書いて」 「平易な日本語にして」「N4レベルの日本語にして」「easy Japanese にして」などで発動する。 「やさしい日本語かチェックして」「判定だけして」「スコアを出して」なら書き換えずに判定だけ行う。 対象はお知らせ・案内・手続き説明・マニュアルなど、在留外国人や日本語学習者にも 読んでほしい説明文。根拠は「在留支援のためのやさしい日本語ガイドライン」 （出入国在留管理庁・文化庁、2020）。二重否定・受身・推測表現・敬語・表記を textlint と prh 辞書で機械検出し、語彙レベル（既定 N4 相当・推定値）を同梱リストで機械判定する。 明晰化（meiseki）とは対象読者が違う。日本語ネイティブ向けの推敲は meiseki を使う。
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