SKILLEMALL.ai

BD opendataloader-pdf

OpenDataLoader PDF преобразует PDF-файлы в Markdown, JSON с ограничивающими рамками, HTML или обычный текст, а также может добавлять теги доступности к PDF без тегов. Он работает локально на Java с помощью CLI и API для Python, Node.js и Java. Используйте, когда пользователь просит разобрать PDF для RAG, преобразовать PDF в Markdown, извлечь таблицы или заголовки с координатами страниц, выполнить OCR отсканированных PDF или создать PDF с тегами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenDataLoader PDF converts PDF files into Markdown, JSON with boundin…»

OpenDataLoader PDF converts PDF files into Markdown, JSON with bounding boxes, HTML or plain text, and can add accessibility tags to untagged PDFs. It runs locally on Java with a CLI and Python, Node.js and Java APIs. Use when a user asks to parse PDFs for RAG, convert a PDF to Markdown, extract tables or headings with page coordinates, OCR scanned PDFs, or produce Tagged PDFs.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 2 790 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

OpenDataLoader PDF преобразует PDF-файлы в Markdown, JSON с ограничивающими рамками, HTML или обычный текст, а также может добавлять теги доступности к PDF…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPDFРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2790 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.