pdf (Anthropic)

レビュー

Codex CLI 0.166（gpt-6-astra、低推論）、実行ごとに新規の一時プロジェクト、スキルをインストール（スキルあり群）またはスキルなし（対照群）、各群 2 実行、ネットワーク無効。入力は当方で生成した PDF なので、結果をコードで検証できました。プロンプトはスキル名に一切言及しませんでした。

3群の比較

Codex CLI で 18 実行を計測し、LLM 判定なしのルールベースのチェックで採点。合計 20.6 / 30、判定は 状況次第。

判定：状況次第（20.3 / 30）。 出典：anthropics/skills、skills/pdf、コミット ca45fc4 時点。インストール：npx skills@latest add anthropics/skills --skill pdf。ライセンス：プロプライエタリ（利用は Anthropic との契約に従います。これはオープンソースではありません）。

概要

PDF 作業のためのガイド。テキストと表の読み取り・抽出、結合、分割、回転、透かし、新規 PDF の作成、フォームの入力、暗号化、画像の抽出、スキャン済みページの OCR です。SKILL.md は Python スニペット（pypdf、pdfplumber、reportlab）とコマンドラインツール（pdftotext、qpdf）で基本をカバーします。さらに 2 つのファイル（forms.md、reference.md）と 8 つのヘルパースクリプトが、フォームとバウンディングボックスを扱います。

テスト方法

Codex CLI 0.166（gpt-6-astra、低推論）、実行ごとに新規の一時プロジェクト、スキルをインストールまたはスキルなし、各群 2 実行、ネットワーク無効。入力は私たちが生成した PDF なので、結果をコードで確認できました。

1. 表の抽出。 2 ページにまたがる 12 行の表（2 ページ目でヘッダーが繰り返される）を sales.csv に抽出し、合計売上を報告してください。
2. 結合、回転、分割。 2 つの PDF を結合し、最後のページだけを 90 度回転し、1 ページ目を cover.pdf として保存してください。元ファイルはそのままにしてください。
3. フォームの入力。 入力可能な PDF で 3 つのフィールドを設定し、チェックボックスを 1 つチェックしてください。フィールドは編集可能なままにしてください。

プロンプトはスキル名に一切言及しません。

何が起きたか

確実にトリガーされます。 エージェントは 6 回のスキルあり実行すべてで、プロンプトなしで SKILL.md を読みました。

結果に差はありませんでした。 タスク 1（チェック 2 個中 2 個）とタスク 2（6 個中 6 個）は、各タスクの 4 実行すべてで、スキルの有無にかかわらず合格しました。タスク 3 は各群で 1 回ずつ失敗したため、両群とも全体で 6 実行中 5 実行合格です。

2 つの失敗は同じもので、どちらのエージェントも成功したと述べていました。 チェックボックスはテキスト値 Yes として保存され、見た目の状態は /Off のままでした。PDF ビューアでは未チェックと表示され、その 2 実行の最終メッセージは「チェック済み」と述べていました。1 つは対照群、もう 1 つはスキルあり群の失敗です。スキルありのエージェントは FORMS.md を読んでおり、フィールドタイプを調べて各チェックボックスの checked_value を使うよう指示されていましたが、そこまで到達しなかった（次の段落）ため、スキルはエラーを防げませんでした。

スクリプトは文書どおりには動きませんでした。 FORMS.md は python scripts/check_fillable_fields ... の実行を指示します。macOS には python がなく python3 だけで、標準環境には pypdf もありません。そこでスキルありの 2 実行は分かれました。1 つはディスクを検索し、ユーザーの uv キャッシュ内に pypdf を見つけ、PYTHONPATH 経由でスキル自身のスクリプトを実行してフォームを正しく入力しました。もう 1 つは pip install を試み（オフラインで失敗）、その後 Swift/PDFKit プログラムを書いてチェックボックスを間違えました。対照群も同じように即興で対応しました（一方は Swift、もう一方は pypdf）。つまり、スキルのツールが役立ったのは、プロジェクトディレクトリの外からライブラリを借りられた 1 実行だけでした。

コストは倍になります。 スキルありの実行は平均 228,000 トークン（スキルなし 116,000 の 1.98 倍）、所要時間は 72 秒 対 46 秒。エージェントはスキルを読み、次に forms.md を読み、まずスクリプトを試します。フォームタスクでは、成功したスキルあり実行が 35 コマンドと 434,000 トークンを要しました。対照群は 16 コマンドと約 185,000 でした。

移植性の注意点

• SKILL.md は FORMS.md と REFERENCE.md を参照していますが、実際のファイルは forms.md と reference.md です。macOS のファイルシステムは大文字小文字を無視するため、私たちの実行では動きました。Linux ではそれらのリンクが壊れます。
• python といくつかの Python ライブラリがインストール済みであることを前提としています。まっさらなマシンには通常、どちらもありません。
• ガイドは OCR のために pip install pytesseract pdf2image に言及していますが、これにはネットワークアクセスが必要です。

セーフティレビュー

スキャナーを実行した後、SKILL.md、forms.md、reference.md と 8 つのスクリプトすべてを読みました。スクリプトがインポートするのは標準ライブラリモジュールと pypdf、pdfplumber、pdf2image、PIL のみ。入力ファイルを読み、ローカルファイルに書き込みます。サブプロセス呼び出し、ソケット、環境変数の読み取り、eval、ダウンロードはありません。何かを隠したり、認証情報に触れたりする指示もありません。特筆すべきはライセンスです。プロプライエタリなので、当サイトはこれをオープンソースと表示すべきではありません。security.md を参照。

スコア

こんな人におすすめ

対照群が示したように、現代のエージェントはクリーンな PDF の結合・回転・分割・表の抽出を、助けなしでもうできます。したがってこれらの作業では、スキルは主にトークンを追加するだけです。テストしていない難しいケースでは元が取れるかもしれません。スキャン文書と OCR、パスワード保護されたファイル、入力可能フィールドのないフォーム（バウンディングボックスのワークフロー）、あるいはヘルパーライブラリがインストールされていてスクリプトが動く環境です。インストールする場合は、先に python と pypdf が存在することを確認してください。そうしないと、ガイドは記述どおりに動作しません。

このテストの限界

各群 2 実行、タスク 3 つ、低推論のモデル 1 つ、標準環境に Python の PDF ライブラリがないオフラインサンドボックス。実行はシステムの一時フォルダを共有しており、スキルありの 1 実行は別の実行がそこに作った仮想環境を再利用したため、実行間の隔離は完全ではありませんでした。十分に装備されたマシンでは、スキルに有利に結果が変わる可能性があります。Codex ティアは、当サイトのルールでは Codex と Claude Code をカバーします。

更新（2026年11月2日）：一文プロンプト群を追加

第 3 群：スキルなしで、一文を付けます（「適切な PDF ツールを使う：ページごとにヘッダー行を保ったまま表を抽出し、コンテンツを失わずにページを結合・回転・分割し、実際のフォームフィールドを名前で入力して元ファイルを変更せず、最後に出力を開き直して検証する」）。6 実行、ルールベースのチェック。オフラインで利用できる同梱の pypdf／pdfplumber セットで Windows マシン上で実行。

一文プロンプトの 6 実行すべてが全チェックを通過しました。対照群とスキルあり群でそれぞれ 1 回ずつ失敗したチェックボックスのフォーム入力も含みます。スキルのコストは一文プロンプトのトークンの 3.3 倍でした。注意：一文プロンプトの実行は最初の 2 群（macOS）とは別のマシン（Windows）で実行され、PDF ライブラリが利用できました（Mac の実行では利用できません）。そのため、この比較は環境によって交絡しています。それでも、スキルの 2 倍のトークンオーバーヘッドは、これら 3 つのタスクでは何も買わないことを示唆しています。