yomitoku-ocr

name	yomitoku-ocr
description	YomiTokuでPDF書籍をOCR処理しMarkdownに変換、目次解析・章分割・テーブル抽出まで 一貫実行するパイプラインスキル。3モード（通常/figure/デュアル）対応。 Apple Silicon MPS最適化。並列バッチ処理で大規模PDFも高速処理。 「書籍OCR」「PDF→Markdown」「章分割」「YomiToku」「本のデジタル化」 「OCRして」「この本をテキスト化」「PDFをMarkdownに」などのキーワードで使用。 PDFや書籍のOCR処理を依頼されたら、たとえユーザーが明示的にスキル名を言わなくても 積極的にこのスキルを使うこと。

YomiToku OCR Pipeline

PDF書籍をOCR処理し、目次解析・章分割・テーブル抽出まで一貫実行するパイプライン。

Quick Start

agents/ocr-pipeline.md を Read して、その手順に従って実行する。

PDF入力 → OCR (pages/*.md) → テーブル抽出 → 目次解析 → 章分割 (chapters/*.md)

パス規約

本スキル内のすべてのパスは SKILL_DIR をプレースホルダーとして使用する。

SKILL_DIR = このSKILL.mdが存在するディレクトリの絶対パス。

実行前に解決すること:

SKILL_DIR="/path/to/yomitoku-ocr"  # このファイルの場所

Prerequisites

項目	要件
Python	3.10-3.13（3.14未対応）
PyTorch	2.6以降（pyproject.tomlで torch>=2.6.0, torchvision>=0.21.0）
YomiToku	v0.13.0以降
macOS	14.0以降（MPS推論時）。macOS 26 (Tahoe) では PyTorch 2.12 時点で MPS 不可。TROUBLESHOOTING を参照
poppler	brew install poppler
RAM	16GB以上（64GB推奨）
VRAM	8GB以上推奨（GPUモード）

インストール

brew install uv poppler

# SOCKS プロキシを経由する環境では httpx[socks] を同梱しないと起動できない
uv tool install 'yomitoku[extract]' --with 'httpx[socks]' --python 3.13

# 既存インストールを最新版に上げる(socks 同梱を保つ)
uv tool install 'yomitoku[extract]' --with 'httpx[socks]' --reinstall --python 3.13
# あるいは
uv tool upgrade yomitoku

SOCKS proxy について: ALL_PROXY=socks5://... や Cloudflare WARP, Mullvad 等が有効な環境では、yomitoku が HuggingFace Hub に HEAD リクエストを送る段階で ImportError: Using SOCKS proxy, but the 'socksio' package is not installed. を踏む。上記の --with 'httpx[socks]' でこれを回避する。

モデルキャッシュ

v0.12.0 以降は download_model で明示的にプリフェッチできる。初回は sandbox 外で 1 回実行することを推奨(sandbox の filesystem 制限で ~/.cache/huggingface/hub/ への書き込みが拒否されるため):

# ターミナルで直接、または Claude Code 内で `!` プレフィックスで sandbox を抜けて実行
download_model

# 確認: モデルキャッシュが取得されたか
ls ~/.cache/huggingface/hub/ | grep -i yomitoku

未実行でも初回 OCR 時に自動ダウンロードを試みるが、sandbox 制限下では PermissionError: Operation not permitted: ~/.cache/huggingface/hub/... で失敗する。

依存関係チェック

python3 SKILL_DIR/scripts/check_dependencies.py

パイプライン概要

4つのモードがある:

モード	いつ使う	処理内容
A. 通常	デフォルト	OCR → テーブル抽出 → 章分割
B. figure	図版が必要な本	OCR(--figure) → テーブル抽出 → 章分割
C. デュアル	テキスト+図版両方必要	通常OCR + figureOCR → テーブル抽出 → 章分割(2種)
D. 辞書	辞書・事典類	OCR(--dpi 300 --ignore_ruby --ruby_threshold 2.0) → 残ルビ最終調整 → エラー検出 → 章分割

辞書モードは v0.12.0 で追加された --ignore_ruby を主、clean_ruby_text.py の Stage 1 (既知パターン置換) を補助に降格させた構成。詳細は agents/ocr-dictionary.md。

使い方

1. このSKILL.mdのパスから SKILL_DIR を解決する
2. agents/ocr-pipeline.md を Read する
3. そこに記載された手順に従ってパイプラインを実行する

パイプラインは人間の介入なしに自動で各ステップを連結する。

エージェント一覧

ステップ	エージェント	役割
全体制御	ocr-pipeline	パイプライン全体のオーケストレーション
OCR実行	ocr-book	PDF→ページ単位Markdown変換
テーブル抽出	ocr-extract	テーブルリッチ文書の構造化データ抽出
目次解析+章分割	ocr-toc	LLMベース目次解析と章分割
辞書後処理	ocr-dictionary	ルビ崩壊修正＋JMDictエラー検出

サンドボックスとセットアップ

YomiToku は初回起動時に HuggingFace Hub からモデル（約630MB）をダウンロードする。 2回目以降はローカルキャッシュを使用するが、起動時に HEAD リクエストを送る仕様がある。

初回セットアップ（必須）

パイプライン実行前にモデルキャッシュを準備する。 ユーザーに以下を実行してもらう:

# v0.12.0 以降推奨: 明示的にプリフェッチ
download_model

# 旧来の方法: yomitoku --help でもダウンロードがトリガーされる
yomitoku --help

または Claude Code 内で ! プレフィックスを使う:

! download_model

サンドボックス内での動作

モデルキャッシュ済みの場合、yomitoku の HEAD リクエストは 404 を受けて正常続行する。 ただしサンドボックスがネットワークをブロックすると LocalEntryNotFoundError になる。

推奨: サンドボックスの allowedHosts に HuggingFace を追加する:

{
  "permissions": {
    "allow": [],
    "deny": []
  },
  "sandbox": {
    "allowedHosts": ["huggingface.co", "*.hf.co"]
  }
}

フォールバック

上記で解決しない場合のみ dangerouslyDisableSandbox: true を使用する。 これは全保護を無効化するため最終手段として扱うこと。

• HF_HUB_OFFLINE=1 は使用禁止（キャッシュ参照にも失敗する）
• /tmp 問題は $TMPDIR で回避済み（ocr_book.sh が自動処理）

メモリ制約

v0.12.1 で load_pdf が遅延レンダリング化されてから、PDFを丸ごとメモリに載せる経路のOOMは消えた。残るのは OCR推論時の GPU/MPS メモリ:

• 1プロセスあたり OCR 推論で約 5-7GB（M2 Pro 32GB / M4 Pro 64GB 共通の実測値）
• 並列上限: 通常モード最大5、figureモード最大1(検出器が大きく単体でVRAMを食う)
• 並列はあくまで「OCR推論のスループット最大化」目的。1プロセス全通しと比較した実測値は references/BATCH.md を参照
• ユーザー指示なしにオプションを追加しないこと

Apple Silicon 環境変数

詳しくは references/APPLE_SILICON.md を参照。スキル側の既定方針は以下:

export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

• PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO / PYTORCH_MPS_LOW_WATERMARK_RATIO は両方ペアで明示する場合のみ設定する(HIGH のみ単独設定で invalid low watermark ratio を踏んだ報告あり)
• macOS 26 (Tahoe) は PyTorch 2.12 時点で MPS が available=False。CPU 推論 (--lite -d cpu) で動かすか、対応版の PyTorch を待つこと

出力構造

ocr_output/{書籍名}/
├── README.md              # 目次リンク付きメタ情報
├── chapters/              # 章ごとに統合されたMarkdown
├── pages/                 # ページごとのOCR出力（元データ）
├── figures/               # 図版（figureモード時）
├── _extractions/          # テーブル抽出結果（テーブルリッチ時）
├── chapter_override.json  # 章構成定義
└── .ocr_complete          # OCR完了フラグ

リファレンス一覧

ドキュメント	内容	いつ読むか
API Reference	Python API詳細	カスタムスクリプト作成時
Apple Silicon	MPS設定・メモリ管理	Apple Silicon環境の最適化時
Batch処理	ディレクトリ一括処理	大量ファイル処理時
CLI Reference	全CLIオプション	オプション確認時
Extractor Reference	YAMLスキーマ詳細	テーブル抽出のカスタマイズ時
Extractor Pitfalls	Extractor注意点	抽出結果に問題がある時
Troubleshooting	エラー対処法	エラー発生時

エラーハンドリング

エラー	解決策
ModuleNotFoundError: yomitoku	uv tool install yomitoku --python 3.13
PDFInfoNotInstalledError	brew install poppler
LocalEntryNotFoundError	dangerouslyDisableSandbox: true で実行
The MPS backend is supported on macOS 14.0+	macOS 26 では PyTorch 2.12 が MPS を未対応扱いする既知問題。CPU 推論にフォールバック
MPS device not found	macOS 14.0以降 + ARM64 Python必須
Out of Memory	--lite使用、並列数を減らす
PDF 0バイト	Dropbox Smart Sync確認、ローカルにダウンロード

デバイス別性能

環境	デバイス	処理時間/ページ
NVIDIA GPU	cuda	約7秒
Apple Silicon (M2 Pro)	mps	約12秒 (PyTorch 2.9.1) — macOS 14/15 で実測
CPU	cpu (--lite)	約78秒

macOS 26 + PyTorch 2.12 では現状 MPS が使えないため、上記の MPS 行は再現できない。CPU フォールバック (--lite -d cpu) で約 78 秒/ページが現実的なライン。