AlphaMoatによると、2026-09時点でUpstage Document Parseのダウンロード数は4,762、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中1,984位、オフィス効率化では435件中175位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 118 | 3517 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 678 | 4762 | 5 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
表、画像、数式、グラフを認識し、それぞれの境界ボックスの座標を返します。JPEG、PNG、BMP、PDF、TIFF、HEIC、DOCX、PPTX、XLSX、HWP に対応します。ページ数が少ない場合は同期、多い場合や一括処理は非同期を使い、既定の出力先はシステムの一時ディレクトリです。 使用前にデータと送信先を確認してください。外部サービスやエージェントに入力内容が共有される場合があり、対応範囲は情報源の利用状況に依存します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4762 | — | 5 |
| 2026-08 | 4229 | +27.3% | 5 |
| 2026-07 | 3322 | +6.5% | 3 |
| 2026-06 | 3119 | -17.0% | 3 |
| 2026-05 | 3758 | — | 4 |
| 2026-03 | 3097 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: upstage-document-parse description: "Parse documents (PDF, images, DOCX, PPTX, XLSX, HWP) into layout-aware markdown/HTML with tables, figures, headings, and bounding boxes using Upstage Document Parse API. Use when user asks to convert documents to markdown/HTML, preserve layout/tables, or analyze document structure — '이 PDF를 마크다운으로 변환해줘', '문서 구조 분석해줘', '표/레이아웃 그대로 추출해줘', 'parse this PDF to markdown'. DO NOT use for plain text-only extraction with word coordinates — use upstage-ocr instead. DO NOT use for schema-driven field extraction (specific values like invoice total) — use upstage-information-extraction instead." homepage: https://console.upstage.ai/api/document-digitization/document-parsing --- # Upstage Document Parse Convert documents into structured HTML/Markdown. Recognizes layout elements such as tables, images, equations, and charts with bounding box coordinates.
## Quick Start
```python
import os
import requests
with open("report.pdf", "rb") as f:
response = requests.post(
"https://api.upstage.ai/v1/document-digitization",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['UPSTAGE_API_KEY']}"},
files={"document": f},
data={"model": "document-parse", "output_formats": "['markdown']"}
)
print(response.json()["content"]["markdown"])
```
**API Key**: Always use `os.environ["UPSTAGE_API_KEY"]`. Get your key at [console.upstage.ai](https://console.upstage.ai).
## Supported Formats
JPEG, PNG, BMP, PDF (up to 1000 pages with async), TIFF, HEIC, DOCX, PPTX, XLSX, HWP, HWPX
## Sync vs Async
| Mode | Endpoint | Max pages | Max file size | Notes |
|------|----------|-----------|---------------|-------|
| **Sync** | `/v1/document-digitization` | 100 | 50 MB | Result returned in response (5 min server timeout). Best for ≤ 100 pages and quick turnaround. |
| **Async** | `/v1/document-digitization/async` | 1000 | 50 MB | Returns `request_id`; processed in 10-page batches. Use when document exceeds sync limits or sync would time out. |
Decision rule:
- ≤ 100 pages **and** expected to finish within 5 min → sync.
- 100 pages, scanned/complex content, or batch jobs → async.
For async submit/poll workflow, see `references/async-workflow.md`.
## Key Parameters (Sync)
| Parameter | Default | Common Values |
|-----------|---------|---------------|
| `model` | required | `document-parse` |
| `output_formats` | `['html']` | `['markdown']`, `['html', 'markdown']` |
| `mode` | `standard` | `enhanced` (complex tables), `auto` |
| `ocr` | `auto` | `force` (always OCR scanned PDFs) |
| `coordinates` | `true` | `false` to omit bounding boxes |
For full parameter reference and curl variations (enhanced mode, force OCR, base64 table images, LangChain integration), see `references/sync-options.md`.
## Response Structure
```json
{
"api": "2.0",
"model": "document-parse-251217",
"content": {
"html": "<h1>...</h1>",
"markdown": "# ...",
"text": "..."
},
"elements": [
{
"id": 0,
"category": "heading1",
"content": { "html": "...", "markdown": "...", "text": "..." },
"page": 1,
"coordinates": [{"x": 0.06, "y": 0.05}, ...]
}
],
"usage": { "pages": 1 }
}
```
### Element Categories
`paragraph`, `heading1`, `heading2`, `heading3`, `list`, `table`, `figure`, `chart`, `equation`, `caption`, `header`, `footer`, `index`, `footnote`
## Output Files
- **Default**: write to `<system-temp>/<input-stem>.parsed.<ext>` where `<ext>` matches `output_formats` (`md` or `html`). Example: `/tmp/report.parsed.md`. Use `tempfile.gettempdir()` for cross-platform code.
- **Override**: if the user specifies an output path, use it.
- **Always print the resolved absolute path** in your response so the user can locate the file.
## Tips
- Use `mode=enhanced` for complex tables, charts, images
- Use `mode=auto` to let API decide per page
- Use async API for documents > 100 pages, > 50 MB, or when sync would exceed the 5-min timeout (async caps at 1000 pages)
- Use `ocr=force` for scanned PDFs or images
- `merge_multipage_tables=true` combines split tables (max 20 pages with enhanced mode)
- Standard documents process in ~3 seconds; sync API timeout is 5 minutes
## Detailed References
| File | Content |
|------|---------|
| `references/sync-options.md` | Full sync parameter reference, mode selection, curl variations, LangChain |
| `references/async-workflow.md` | Async submit/poll/status, Python polling pattern, retention rules |
MCP 経由で Tencent Docs の文書を作成、編集、管理するための手順書です。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
コマンドラインから Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs を操作します。
PDFと画像の文字抽出は本文、表、スキャンページの読取りをテキストに整理します。
テーマとスタイルから PPT 資料を自動生成するスキルです。
kdocs-cli で金山文档のクラウド文書を操作する公式スキルです。
自然言語の指示で PDF の指定ページを書き換える小さなツールです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。