sample-text-processor

サンプルテキストプロセッサー

名前: sample-text-processor ティア: BASIC カテゴリー: テキスト処理 依存関係: なし（Python 標準ライブラリのみ） 作成者: Claude Skills Engineering Team バージョン: 1.0.0 最終更新日: 2026-02-16

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説明

サンプルテキストプロセッサーは、claude-skills エコシステムで期待される基本的な構造と機能を示すために設計されたシンプルなスキルです。このスキルは、単語数のカウント、文字分析、基本的なテキスト変換など、基本的なテキスト処理機能を提供します。

このスキルは BASIC ティアの要件に対応する参照実装として機能し、新しいスキルを作成する際のテンプレートとして使用できます。適切なファイル構成、ドキュメントの基準、エコシステムのベストプラクティスに沿った実装パターンを示します。

このスキルはテキストファイルを処理し、人が読みやすい形式と JSON 形式の両方で統計情報と変換結果を提供します。これにより、claude-skills リポジトリのスキルに求められる二重出力の要件を実証します。

機能

コア機能

• 単語数の分析：単語の総数、固有の単語数、単語の出現頻度をカウントします
• 文字統計：文字数、行数、特殊文字を分析します
• テキスト変換：テキストを大文字、小文字、またはタイトルケースに変換します
• ファイル処理：単一のテキストファイルを処理するか、ディレクトリを一括処理します
• 二重出力形式：JSON 形式と人が読みやすい形式の両方で結果を生成します

技術的な機能

• 包括的な引数解析を備えたコマンドラインインターフェース
• 一般的なファイルおよび処理上の問題に対するエラー処理
• 一括処理の進捗状況を報告
• 出力形式と詳細レベルを設定可能
• 標準ライブラリのみへの依存によるクロスプラットフォーム対応

使用方法

基本的なテキスト分析

python text_processor.py analyze document.txt
python text_processor.py analyze document.txt --output results.json

テキスト変換

python text_processor.py transform document.txt --mode uppercase
python text_processor.py transform document.txt --mode title --output transformed.txt

一括処理

python text_processor.py batch text_files/ --output results/
python text_processor.py batch text_files/ --format json --output batch_results.json

例

例 1：基本的な単語数のカウント

$ python text_processor.py analyze sample.txt
=== TEXT ANALYSIS RESULTS ===
File: sample.txt
Total words: 150
Unique words: 85
Total characters: 750
Lines: 12
Most frequent word: "the" (8 occurrences)

例 2：JSON 出力

$ python text_processor.py analyze sample.txt --format json
{
  "file": "sample.txt",
  "statistics": {
    "total_words": 150,
    "unique_words": 85,
    "total_characters": 750,
    "lines": 12,
    "most_frequent": {
      "word": "the",
      "count": 8
    }
  }
}

例 3：テキスト変換

$ python text_processor.py transform sample.txt --mode title
Original: "hello world from the text processor"
Transformed: "Hello World From The Text Processor"

インストール

このスキルに必要なのは、標準ライブラリが含まれる Python 3.7 以降のみです。外部依存関係は必要ありません。

1. スキルのディレクトリをクローンまたはダウンロードします
2. scripts ディレクトリに移動します
3. Python でテキストプロセッサーを直接実行します

cd scripts/
python text_processor.py --help

設定

テキストプロセッサーでは、コマンドライン引数を使ってさまざまなオプションを設定できます。

• --format：出力形式（json、text）
• --verbose：詳細な出力と進捗状況の報告を有効にします
• --output：出力ファイルまたはディレクトリを指定します
• --encoding：テキストファイルのエンコーディングを指定します（デフォルト：utf-8）

アーキテクチャ

このスキルは、シンプルなモジュール型アーキテクチャを採用しています。

• TextProcessor クラス：コアとなる処理ロジックと統計情報の計算を担当します
• OutputFormatter クラス：二重出力形式の生成を処理します
• FileManager クラス：ファイルの入出力操作と一括処理を管理します
• CLI インターフェース：コマンドライン引数の解析とユーザーとの対話を担当します

エラー処理

このスキルには、次のような状況に対応する包括的なエラー処理が含まれています。

• ファイルが見つからない、またはアクセス権限がない場合
• エンコーディングが無効な場合、またはテキストファイルが破損している場合
• 非常に大きなファイルによるメモリの制限
• 出力ディレクトリの作成や書き込み権限に関する問題
• 無効なコマンドライン引数やパラメーター

パフォーマンスに関する考慮事項

• ストリーミングによって大きなテキストファイルのメモリ使用量を効率化
• 辞書検索による単語カウントの最適化
• 大規模なデータセットの一括処理時に進捗状況を報告
• 多言語テキストに対応するエンコーディング検出を設定可能

貢献

このスキルは参照実装として機能します。ベストプラクティスを示すための貢献を歓迎します。

1. PEP 8 のコーディング規約に従ってください
2. 充実した docstring を記述してください
3. サンプルデータを使ったテストケースを追加してください
4. 新機能を追加した場合はドキュメントを更新してください
5. 下位互換性を確保してください

制限事項

BASIC tier スキルのため、一部の高度な機能は意図的に省略されています。

• 複雑なテキスト分析（感情分析、言語検出）
• 高度なファイル形式のサポート（PDF、Word 文書）
• データベース連携や外部 API 呼び出し
• 非常に大規模なデータセットの並列処理

このスキルは、シンプルさを保ち、コア機能に焦点を当てながら、claude-skills エコシステムにおける BASIC tier スキルに求められる基本的な構造と品質基準を示しています。