Synthèse automatique
Cette compétence découpe un fichier PDF de manuel en fichiers PDF distincts par chapitre en utilisant le plan du document.
Points forts
- Automatise la division de manuels volumineux en parties exploitables
- Utilise le plan intégré ou récupéré pour des limites précises
- Propose un essai à sec avant la découpe réelle
- Gère les cas d’erreur comme les documents numérisés ou l’absence de plan
Limites
- Nécessite que le PDF soit textuel (pas de numérisation)
- Dépend de la présence ou de la récupération d’un plan
- Ne fonctionne qu’avec l’outil Arcane CLI
Utilisez cette compétence lorsque vous avez un manuel au format PDF dans un projet Arcane et que vous souhaitez le diviser en fichiers par chapitre.
Ne l’utilisez pas pour des PDF numérisés (sans OCR) ou si vous n’avez pas accès à l’outil Arcane.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only invokes the 'arcane' tool for PDF analysis and chunking, with no destructive commands, external data exfiltration, or obfuscation. All operations are deterministic and confined to the project scope.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Chunk the textbook PDF in my Arcane project 'physics101' into chapter files.Split the PDF 'biology_textbook.pdf' into chapters using depth 2 to include section headings.Re-chunk the math textbook in the project 'math' with --force because the old chunks are wrong.Skill: chunk-textbook
Split a textbook PDF into per-chapter files using its embedded or recovered outline.
When to use
The user has a textbook PDF in an Arcane project and wants it split into one PDF per chapter. Run this skill when they say "chunk", "split into chapters", or "split by chapter".
Steps Claude must follow
-
Ask for the project name and source title if not provided.
-
Probe the PDF to confirm it is text-based:
arcane analyze probe "<pdf-path>" --json- If
document_kindisScanned→ stop and tell the user outline recovery is required first.
- If
-
Inspect the existing outline:
arcane analyze outline "<pdf-path>" --depth 2- If no outlines → tell the user to run
recover-outline-heuristicorrecover-outline-bridgefirst, then return here.
- If no outlines → tell the user to run
-
Dry-run to preview chapter boundaries:
arcane chunk "<project>" --depth 1 --dry-runShow the user the boundary table and ask: "Does this look correct? Should I proceed?"
-
Execute chunking (only after user confirms):
arcane chunk "<project>" --depth 1If source already chunked and
--forcewas not requested, inform the user and offer to re-chunk with--force. -
Verify output:
arcane list-chunks "<project>"Report the chunk count and list the files.
-
Fill in
template.mdand present the summary to the user.
Flags to mention
--depth 2— includes section-level headings--source "Title"— chunk only one specific source--force— overwrite existing chunks
Error handling
| Problem | Action |
|---------|--------|
| No outlines found | Direct to recover-outline-heuristic or recover-outline-bridge |
| Source is scanned | Stop; explain OCR is not supported |
| Wrong boundaries | Suggest --depth 2 or running analyze offset first |
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/download' --output '.skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/SKILL.md.part' '.skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/chunk-textbook-into-chapters-mrwakeds/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.