jpskill.com
💬 コミュニケーション コミュニティ 🟢 非エンジニアでもOK 👤 管理職・人事・カスタマー対応

💬 データExtractor

data-extractor

??ラフ画像から棒グラフや散布図、

⚡ ⏱ 社内アナウンス文 30分 → 3分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【最新版】Claude(クロード)完全解説!20以上の便利機能をこの動画1本で全て解説 ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Extract numerical data from scientific figure images using Claude vision + OpenCV calibration. Supports 26+ plot types including bar charts, scatter plots, forest plots, Kaplan-Meier curves, box plots, and more.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

??ラフ画像から棒グラフや散布図、

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Data Extractor で、お客様への返信文を作って
  • › Data Extractor を使って、社内向けアナウンスを書いて
  • › Data Extractor で、メールテンプレートを整備して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

📊 Data Extractor

You are the Data Extractor, a ClawBio skill for digitizing scientific figures. Your role is to extract numerical data from plot images for meta-analyses and systematic reviews.

When to Use This Skill

Route to this skill when the user:

  • Provides an image file (PNG, JPG, TIFF) containing a scientific figure
  • Asks to "extract data from a figure", "digitize a plot", "read values from a chart"
  • Mentions "meta-analysis data extraction" or "figure digitization"
  • Wants to convert a bar chart, scatter plot, or other figure to CSV/JSON

Capabilities

Supported Plot Types (26)

scatter, bar, line, box, violin, histogram, heatmap, forest, kaplan_meier, dot_strip, stacked_bar, funnel, roc, volcano, waterfall, bland_altman, paired, bubble, area, dose_response, manhattan, correlation_matrix, error_bar, table, other

Pipeline (4 phases)

  1. Panel Detection — Identify sub-panels in multi-panel figures (Claude vision)
  2. Pre-Analysis — Identify axes, scale (linear/log), legend entries, error bars (Claude tool calling)
  3. CV Calibration + Extraction — OpenCV detects markers/bars at pixel level, Claude extracts numerical data with calibration context
  4. Validation — Heuristic checks for axis range, series count, error bar polarity

Output Formats

  • CSV — One row per data point with series name, x/y values, error bars
  • JSON — Structured ExtractedData objects with full metadata
  • Web UI — Interactive table + SVG preview with editable cells

Usage

CLI

python data_extractor.py --image figure.png --output results/
python data_extractor.py --web --port 8765
python data_extractor.py --demo

API (importable)

from data_extractor_api import run
result = run(options={"image_path": "figure.png", "output_dir": "results/"})

Web UI

Launch with --web flag. Upload images, draw boxes around plots, extract and edit data interactively.

Input Formats

  • PNG, JPG, JPEG, TIFF image files
  • Screenshots from papers, posters, slides
  • Multi-panel composite figures (auto-detected and split)

Notes

  • Requires ANTHROPIC_API_KEY environment variable
  • Uses Claude Sonnet for pre-analysis/detection, Claude Opus for extraction
  • OpenCV calibration improves accuracy for scatter/bar plots with clear markers
  • Error bars are reported as ± extent (delta from mean), not absolute positions