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Get Started Free →PDF/이미지를 Claude vision으로 OCR하여 마크다운 변환. MUST use this skill when user: (1) asks to convert PDF/image to markdown, (2) asks to OCR any file, (3) sends PDF/image file and asks to extract/read/변환/추출, (4) mentions 'OCR', 'PDF 변환', '이미지 변환', '텍스트 추출'. This skill uses Task agent to protect main context - NEVER process files directly in main context.
.claude/skills/aiskillstore-ocr/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 341% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 98% | 0% |
| case-05 | ✓→✓ | = Same ✓ | 114% | 0% |
| case-14 | ✓→✓ | = Same ✓ | 67% | 0% |
| case-18 | ✓→✓ | = Same ✓ | 196% | 0% |
PDF 및 이미지 파일을 Claude의 vision 기능으로 읽어 마크다운으로 변환합니다.
| 타입 | 확장자 | |------|--------| | PDF | .pdf | | 이미지 | .png, .jpg, .jpeg, .webp, .gif, .bmp, .tiff |
bash# 단일 파일 (PDF 또는 이미지) /ocr /path/to/document.pdf /ocr /path/to/image.png # 커스텀 지침과 함께 /ocr /path/to/document.pdf "표만 추출해줘" /ocr /path/to/screenshot.png "코드만 추출해줘" # 폴더 내 모든 PDF/이미지 (병렬 처리) /ocr /path/to/folder/
bash# 파일인지 폴더인지 확인 ls -la <path>
파일 타입 분류:
.pdf → PDF 모드.png, .jpg, .jpeg, .webp, .gif, .bmp, .tiff → 이미지 모드PDF 파일인 경우에만 사용자에게 저장 방식을 질문:
AskUserQuestion:
question: "PDF 변환 결과를 어떻게 저장할까요?"
header: "저장 방식"
options:
- label: "통합 저장 (Recommended)"
description: "모든 페이지를 하나의 마크다운 파일로 저장"
- label: "페이지별 저장"
description: "각 페이지를 개별 마크다운 파일로 저장 (document_p1.md, document_p2.md, ...)"저장 방식 변수:
unified: 통합 저장 → document.pdf → document.mdper_page: 페이지별 저장 → document.pdf → document_p1.md, document_p2.md, ...이미지 파일: 저장 방식 질문 없이 바로 image.png → image.md로 변환
단일 이미지 파일 처리 워크플로우.
IMPORTANT: 단일 파일도 Task 에이전트를 사용하여 메인 컨텍스트를 보호합니다.
Task(subagent_type="general-purpose"):
프롬프트: |
이미지 파일을 OCR하여 마크다운으로 변환하고 저장해주세요.
파일: [이미지 절대경로]
커스텀 지침: [사용자 지침 있으면 포함]
**수행 작업:**
1. Read 도구로 이미지 읽기
2. 이미지 내용을 마크다운으로 변환
3. Write 도구로 [파일명].md 파일 저장
4. 저장 완료 확인
**에러 핸들링:**
- 413 에러: "⚠️ 파일 크기 초과 (413 에러)"
- 기타 에러: "⚠️ [에러 메시지]"
**반환 형식 (내용 제외, 상태만):**
✅ 성공: [파일명] → [출력파일명].md
또는
⚠️ 실패: [파일명] - [사유]단일 PDF 파일 처리 워크플로우.
IMPORTANT: 단일 파일도 Task 에이전트를 사용하여 메인 컨텍스트를 보호합니다.
Task(subagent_type="general-purpose"):
프롬프트: |
PDF 파일을 OCR하여 마크다운으로 변환하고 저장해주세요.
파일: [PDF 절대경로]
저장 방식: 통합 (모든 페이지를 하나의 파일로)
커스텀 지침: [사용자 지침 있으면 포함]
**수행 작업:**
1. Read 도구로 PDF 읽기
2. 모든 페이지를 하나의 마크다운으로 변환
3. Write 도구로 [파일명].md 파일 저장
4. 저장 완료 확인
**에러 핸들링:**
- 413 에러: "⚠️ 파일 크기 초과 (413 에러)"
- 기타 에러: "⚠️ [에러 메시지]"
**반환 형식 (내용 제외, 상태만):**
✅ 성공: [파일명] → [출력파일명].md
또는
⚠️ 실패: [파일명] - [사유]Task(subagent_type="general-purpose"):
프롬프트: |
PDF 파일을 OCR하여 페이지별로 마크다운 파일을 생성해주세요.
파일: [PDF 절대경로]
저장 방식: 페이지별 (각 페이지를 개별 파일로)
커스텀 지침: [사용자 지침 있으면 포함]
**수행 작업:**
1. Read 도구로 PDF 읽기
2. 각 페이지별로 마크다운 변환
3. 각 페이지를 개별 파일로 저장:
- [파일명]_p1.md (1페이지)
- [파일명]_p2.md (2페이지)
- ...
4. 모든 파일 저장 완료 확인
**출력 파일 명명 규칙:**
- document.pdf → document_p1.md, document_p2.md, document_p3.md, ...
**에러 핸들링:**
- 413 에러: "⚠️ 파일 크기 초과 (413 에러)"
- 기타 에러: "⚠️ [에러 메시지]"
**반환 형식 (내용 제외, 상태만):**
✅ 성공: [파일명] → [N]개 페이지 파일 생성
- [파일명]_p1.md
- [파일명]_p2.md
- ...
또는
⚠️ 실패: [파일명] - [사유]폴더 내 여러 PDF/이미지를 병렬로 처리.
bash# 폴더 내 지원 파일 목록 ls <folder_path>/*.{pdf,png,jpg,jpeg,webp,gif,bmp,tiff} 2>/dev/null
파일 분류:
*.pdf*.png, *.jpg, *.jpeg, *.webp, *.gif, *.bmp, *.tiffPDF 파일이 포함된 경우에만 저장 방식 질문:
AskUserQuestion:
question: "PDF 변환 결과를 어떻게 저장할까요? (이미지는 항상 통합 저장)"
header: "저장 방식"
options:
- label: "통합 저장 (Recommended)"
description: "각 PDF의 모든 페이지를 하나의 마크다운 파일로 저장"
- label: "페이지별 저장"
description: "각 PDF의 페이지를 개별 마크다운 파일로 저장"파일들을 3개씩 그룹으로 나눕니다 (PDF와 이미지 혼합 가능):
각 그룹에 대해 Task 도구로 병렬 에이전트 실행:
Task(subagent_type="general-purpose"):
프롬프트: |
다음 파일들을 OCR하여 마크다운으로 변환해주세요.
파일 목록:
- [file1 절대경로]
- [file2 절대경로]
- [file3 절대경로]
PDF 저장 방식: [unified 또는 per_page]
커스텀 지침: [사용자 지침 있으면 포함]
출력 폴더: [원본과 동일 폴더]
**파일 타입별 처리:**
- PDF (.pdf): 지정된 저장 방식 적용
- 이미지 (.png, .jpg 등): 항상 통합 저장 (image.png → image.md)
**CRITICAL - 각 파일에 대해 에이전트 내에서 완료:**
1. Read 도구로 파일 읽기
2. 에러 발생 시 skip하고 다음 파일로 (413 에러 등)
3. 마크다운으로 변환
4. **Write 도구로 파일 저장** (반드시 에이전트 내에서!)
5. 저장 완료 확인
**IMPORTANT**:
- 변환된 마크다운 내용을 메인으로 반환하지 마세요
- 파일 저장까지 에이전트 내에서 완료해야 합니다
- 메인에는 처리 결과 상태만 반환합니다
처리 결과를 다음 형식으로만 보고 (내용 제외):
✅ 성공: [파일명] → [출력파일명].md
⚠️ SKIP: [파일명] - [사유]IMPORTANT:
모든 에이전트 완료 후 결과 집계:
markdown## 📊 OCR 처리 결과 ### ✅ 성공 ([N]개) **PDF:** - document1.pdf → document1.md - document2.pdf → document2_p1.md, document2_p2.md (페이지별) **이미지:** - screenshot.png → screenshot.md - photo.jpg → photo.md ### ⚠️ Skip ([M]개) - large_file.pdf - 파일 크기 초과 (413 에러) - corrupted.png - 읽기 실패 ### 📁 출력 위치 [folder_path]/
파일 내용을 분석하여 다음 형식으로 마크다운 변환:
markdown# 문서 제목 ## 섹션 1 본문 내용... ### 표 | 열1 | 열2 | |-----|-----| | 값 | 값 | ### 이미지/다이어그램 설명 [이미지 설명: ...]
사용자가 추가 지침을 제공한 경우:
| 콘텐츠 | 변환 방식 | |--------|-----------| | 일반 텍스트 | 그대로 마크다운 | | 제목/섹션 | # 헤딩으로 구조화 | | 표 | 마크다운 테이블 | | 목록 | - 또는 1. 형식 | | 이미지/다이어그램 | 이미지 설명] 형태로 기술 | | 코드 | 언어 코드 블록 | | 수식 | LaTeX ($...$) 형식 | | 스크린샷 UI | UI 요소 및 텍스트 추출 |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 7,033 | 16,460 | +134% | 1 | 1 | 0% | 1,207 | 3,090 | +156% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 12,509 | 16,607 | +33% | 1 | 1 | 0% | 2,190 | 3,219 | +47% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 19,008 | 24,013 | +26% | 1 | 1 | 0% | 2,722 | 3,051 | +12% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 10,852 | 6,797 | -37% | 1 | 1 | 0% | 1,111 | 3,228 | +191% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 23,736 | 22,040 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,803 | 6,003 | +114% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 6,392 | 7,140 | +12% | 1 | 1 | 0% | 870 | 3,839 | +341% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 10,599 | 6,025 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,953 | 3,875 | +98% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 11,451 | 13,749 | +20% | 1 | 1 | 0% | 2,218 | 3,210 | +45% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 8,845 | 17,463 | +97% | 1 | 1 | 0% | 443 | 3,553 | +702% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 13,687 | 33,734 | +146% | 1 | 1 | 0% | 381 | 4,186 | +999% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 9,141 | 16,637 | +82% | 1 | 1 | 0% | 487 | 3,184 | +554% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 9,048 | 15,327 | +69% | 1 | 1 | 0% | 520 | 3,824 | +635% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 9,324 | 23,910 | +156% | 1 | 1 | 0% | 635 | 3,187 | +402% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→fail | 17,891 | 5,549 | -69% | 1 | 1 | 0% | 2,177 | 3,478 | +60% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 19,123 | 12,035 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,515 | 4,194 | +67% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 9,605 | 26,181 | +173% | 1 | 1 | 0% | 1,377 | 3,694 | +168% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→fail | 24,001 | 15,610 | -35% | 1 | 1 | 0% | 3,051 | 3,003 | -2% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 11,531 | 7,801 | -32% | 1 | 1 | 0% | 1,103 | 3,268 | +196% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 13,753 | 11,182 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,471 | 3,929 | +167% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 12,559 | 4,280 | -66% | 1 | 1 | 0% | 2,623 | 3,660 | +40% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 8,865 | 20,537 | +132% | 1 | 1 | 0% | 656 | 3,187 | +386% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 12,361 | 9,723 | -21% | 1 | 1 | 0% | 880 | 3,308 | +276% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 10 counted toward the lift figure. The other 12 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +9 percentage points is the difference between those two pass rates over the 10 comparable cases. 2 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.