メニュー
Scan and catalog document collections with metadata extraction, categorization, and statistics. Use for auditing document libraries, preparing for knowledge base creation, or understanding large file collections.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/vamseeachanta/workspace-hub --skill document-inventoryコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | document-inventory |
| description | Scan and catalog document collections with metadata extraction, categorization, and statistics. Use for auditing document libraries, preparing for knowledge base creation, or understanding large file collections. |
| type | reference |
| version | 1.1.0 |
| last_updated | "2026-01-02T00:00:00.000Z" |
| category | data |
| related_skills | ["knowledge-base-builder","semantic-search-setup"] |
| capabilities | [] |
| requires | [] |
| tags | [] |
This skill scans document collections (PDFs, Word docs, text files) and creates a structured inventory with metadata, automatic categorization, and collection statistics. Essential first step before building knowledge bases.
from pathlib import Path
import sqlite3
# Scan directory
documents = []
for filepath in Path("/path/to/docs").rglob("*.pdf"):
documents.append({
'filename': filepath.name,
'size': filepath.stat().st_size,
'path': str(filepath)
})
# Store in database
conn = sqlite3.connect("inventory.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS docs (name TEXT, size INTEGER, path TEXT)")
for doc in documents:
cursor.execute("INSERT INTO docs VALUES (?, ?, ?)",
(doc['filename'], doc['size'], doc['path']))
conn.commit()
print(f"Inventoried {len(documents)} documents")
#!/usr/bin/env python3
"""Document inventory builder."""
import sqlite3
import os
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import logging
*See sub-skills for full details.*
### CLI Interface
```python
#!/usr/bin/env python3
"""Document Inventory CLI."""
import argparse
import json
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Document Inventory Tool')
subparsers = parser.add_subparsers(dest='command', help='Commands')
*See sub-skills for full details.*
### Report Generator
```python
def generate_report(db_path, output_path):
"""Generate HTML inventory report."""
inventory = DocumentInventory(db_path)
stats = inventory.get_statistics()
html = f"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
*See sub-skills for full details.*
## Custom Categorization
### Extend with Your Patterns
```python
# Add custom patterns for your domain
CUSTOM_PATTERNS = {
'SPEC': 'Specifications',
'DWG': 'Drawings',
'REV': 'Revisions',
'APPROVED': 'Approved',
'DRAFT': 'Draft',
'SUPERSEDED': 'Superseded',
}
*See sub-skills for full details.*
### Multi-Level Categories
```python
def categorize_hierarchical(filepath):
"""Create hierarchical categories."""
name = filepath.name.upper()
# Primary category
primary = 'General'
if 'API' in name:
primary = 'API Standards'
elif 'ISO' in name:
*See sub-skills for full details.*
## Example Usage
```bash
# Scan directory
python inventory.py scan /path/to/documents --db inventory.db
# View statistics
python inventory.py stats --db inventory.db
# Search
python inventory.py search "API" --category "Standards"
# Export to CSV
python inventory.py export inventory.csv --db inventory.db
knowledge-base-builder - Build searchable database after inventorypdf/text-extractor - Extract text from inventoried PDFssemantic-search-setup - Add AI search capabilities