Sponsored by Vmake Labs Video Enhancer - Vmake Labs Video Enhancer는 AI를 활용해 동영상 화질을 개선하고, 디테일을 복원하며, 흐림을 줄이고 최대 8K까지 업스케일링합니다.

AI 광고 라이브러리

Openclaw Skills

PDF 리더 스킬

Openclaw용 PDF 리더 스킬

정적 PDF 문서와 AI 지원 데이터 구조 사이의 간극을 메우기 위해 설계된 고성능 텍스트 추출 도구입니다.

nantes

v1.0.3

Feb 22, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install pdfreader

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 pdfreader 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

PDF 리더 스킬란 무엇인가요?

PDF 리더 스킬은 PyMuPDF 라이브러리를 활용하여 PDF 파일에서 텍스트를 파싱하고 추출하는 전문 유틸리티입니다. AI 에이전트가 복잡한 문서를 수집할 수 있는 능력을 부여하도록 설계되어 Openclaw 스킬 생태계 내에서 필수적인 구성 요소가 됩니다. 바이너리 문서 데이터를 구조화된 텍스트나 JSON으로 변환함으로써 모든 자동화된 워크플로우에서 더 깊은 분석과 검색 가능성을 촉진합니다.

이 스킬은 성능과 보안을 우선시하여 텍스트 추출이 로컬에서 엄격한 파일 시스템 경계 내에서 처리되도록 보장합니다. 학술 논문, 재무 보고서, 기술 매뉴얼 등 어떤 문서를 다루든 이 도구는 지능형 처리에 필요한 원시 데이터를 제공합니다.

PDF 리더 스킬 활용 사례

AI 기반 요약을 위한 연구 논문 수집 자동화
데이터 분석 파이프라인을 위해 기존 PDF 보고서를 JSON 형식으로 변환
대규모 디지털 라이브러리 정리를 위한 문서 메타데이터 추출
토큰 소비를 줄이고 문맥 정확도를 높이기 위해 특정 페이지 범위를 LLM에 공급

PDF 리더 스킬 작동 원리

사용자가 명령줄을 통해 대상 PDF 파일 경로와 선택적 페이지 제한을 제공합니다.
스킬이 파일 확장자를 확인하고 경로가 허용된 작업 디렉토리 내에 있는지 확인합니다.
PyMuPDF 엔진을 사용하여 스크립트가 문서를 열고 지정된 범위의 페이지를 추출합니다.
제목, 저자, 생성 날짜를 포함한 문서 메타데이터를 수집하여 문맥을 제공합니다.
추출된 텍스트에서 인코딩 아티팩트를 제거하고 터미널에 표시하거나 구조화된 JSON 파일로 저장합니다.

PDF 리더 스킬 설정 가이드

이 스킬을 사용하려면 먼저 PyMuPDF 종속성을 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

pip install pymupdf

pdf_reader.py 파일이 활성 프로젝트 디렉토리에 있는지 확인하세요. 그런 다음 python pdf_reader.py "document.pdf" 10과 같은 표준 Python 명령을 사용하여 스킬을 실행할 수 있습니다.

PDF 리더 스킬 데이터 스키마 및 분류 체계

--output 플래그를 사용하면 스킬이 구조화된 JSON 출력을 생성합니다. 이를 통해 다른 Openclaw 스킬이 데이터를 쉽게 소비할 수 있습니다.

키	유형	설명
`source`	string	원본 PDF 파일의 이름
`metadata`	object	제목, 저자 및 문서 속성 포함
`pages`	array	추출된 각 페이지의 텍스트를 포함하는 문자열 배열
`total_pages`	integer	성공적으로 처리된 페이지 수