図表が多い PDF を画像化して、Claude の vision 機能で内容を解析・Markdown 化するスキルです。
Works with
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionpdf-vision-readerExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches pdf-vision-reader from childbamboo/claude-code-marketplace-sample and configures it for Cursor.
The CLI shows a list of agents. Use arrow keys and space to select Cursor:
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Restart Cursor to activate pdf-vision-reader. Access via /pdf-vision-reader in your agent's command palette.
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your environment. Always review source, verify the publisher, and test in isolation before production.
Submit your Claude Code skill and start earning
Automate repetitive workflows and reduce manual effort
Example
Generate reports, summarize documents, draft communications
Save 3-5 hours per week on routine tasks
Learn new skills, understand complex topics, get expert guidance
Example
Explain concepts, provide examples, suggest learning resources
Accelerate learning and skill development by 2x
Enhance output quality through reviews, suggestions, and refinements
Example
Review drafts, suggest improvements, catch errors
Improve work quality by 30-40% with less effort
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図表が多い PDF を画像化して、Claude の vision 機能で内容を解析・Markdown 化するスキルです。
# 1. PDF を画像に変換
wsl python3 scripts/pdf_to_images.py "/mnt/c/path/to/file.pdf"
# 2. 各画像を Read ツールで読み込んで解析
# 3. Markdown 形式でまとめる
必要なパッケージ：
# Python パッケージ
wsl pip3 install pdf2image Pillow
# システムパッケージ (poppler)
wsl sudo apt-get update
wsl sudo apt-get install -y poppler-utils
wsl python3 scripts/pdf_to_images.py "/mnt/c/path/to/document.pdf"
これにより document_pages/ ディレクトリが作成され、各ページが画像として保存されます：
page_001.pngpage_002.pngpage_003.pngRead ツールで各画像を順番に読み込み、内容を解析します。
解析時の指示例:
この画像の内容を詳しく説明してください：
- タイトルや見出し
- 本文テキスト
- 図表の説明
- グラフやチャートのデータ
- 重要なポイント
各ページの解析結果を統合して、一つの Markdown ファイルを作成します。
User: "presentation.pdf を vision で解析して Markdown 化して"
Assistant:
1. scripts/pdf_to_images.py で PDF を画像に変換
2. 各画像を Read ツールで読み込み
3. 各ページの内容を解析（タイトル、図表、テキスト）
4. 全ページの解析結果を統合
5. Write ツールで Markdown ファイルに保存
User: "document.pdf の 5-10 ページだけ解析して"
Assistant:
1. PDF を画像に変換（全ページ）
2. page_005.png から page_010.png のみ Read で読み込み
3. 該当ページの内容を Markdown 化
各ページの画像から以下を抽出：
テキスト情報
図表
グラフ・チャート
テーブル
レイアウト・構造
# [PDFタイトル]
**解析日時:** YYYY-MM-DD
**総ページ数:** N
---
## Page 1: [ページタイトル]
### 概要
[ページの概要説明]
### 主要な内容
- [ポイント1]
- [ポイント2]
### 図表
**図1: [図のタイトル]**
[図の説明]
### テキスト内容
[ページ内のテキスト]
---
## Page 2: [ページタイトル]
...
機能:
使い方:
python scripts/pdf_to_images.py <pdf_path> [output_dir] [dpi]
# 例
python scripts/pdf_to_images.py document.pdf ./images 300
出力:
[pdf_name]_pages/page_001.png[pdf_name]_pages/page_002.png| PDF の種類 | 推奨スキル |
|---|---|
| テキスト中心の文書 | pdf-reader |
| プレゼンテーション資料 | pdf-vision-reader |
| 図表・グラフが多い資料 | pdf-vision-reader |
| 技術図面・設計書 | pdf-vision-reader |
| 論文（図表含む） | pdf-vision-reader |
| 単純なテキストPDF | pdf-reader |
wsl pip3 install pdf2image
wsl sudo apt-get update
wsl sudo apt-get install -y poppler-utils
python scripts/pdf_to_images.py document.pdf ./images 300
| ページ数 | 画像変換 | 解析（Claude vision） | 合計 |
|---|---|---|---|
| 10ページ | 5秒 | 30-60秒 | ~1分 |
| 30ページ | 15秒 | 90-180秒 | ~3分 |
| 100ページ | 50秒 | 300-600秒 | ~10分 |
必要なページのみ処理
DPI の調整
バッチ処理
Windows パスから WSL パスへの変換：
C:\Users\... → /mnt/c/Users/...D:\Projects\... → /mnt/d/Projects/...Prerequisites
Time Estimate
15-45 minutes depending on use case complexity
Steps
Common Pitfalls
✓ Do
✗ Don't
💡 Pro Tips
✓ Use when
Use when skill capabilities match your task, clear ROI on time saved, and you can validate outputs. Best for repetitive tasks, learning, and quality improvement.
✗ Avoid when
Avoid when task requires deep expertise you can't validate, involves sensitive decisions, or when learning process is more valuable than speed of completion.
yejinlei/pdf-ocr-skill
yejinlei/pdf-ocr-skill
duc01226/easyplatform
steipete/clawdis
claude-office-skills/skills
daymade/claude-code-skills
Registry listing for pdf-vision-reader matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
Solid pick for teams standardizing on skills: pdf-vision-reader is focused, and the summary matches what you get after install.
Keeps context tight: pdf-vision-reader is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
pdf-vision-reader has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
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pdf-vision-reader is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
pdf-vision-reader fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
I recommend pdf-vision-reader for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
Useful defaults in pdf-vision-reader — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
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