CF antinet-doc-parse
Инженеры-программисты и специалисты по данным при построении систем RAG, когда необходимо обрабатывать сложные документы в различных форматах, таких как PDF/Word/Excel, используйте этот навык для автоматического запуска трехступенчатого понижения уровня разбора, выводя структурированный Markdown и метаданные с высокой степенью достоверности одним кликом, избавляя от утомительной очистки и напрямую укрепляя основу данных корпоративной базы знаний!
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«软件开发工程师与数据科学家在构建RAG系统时，当需处理PDF/Word/Excel等多格式复杂文档，用此技能可自动触发三级解析降级，一键输出…»
软件开发工程师与数据科学家在构建RAG系统时，当需处理PDF/Word/Excel等多格式复杂文档，用此技能可自动触发三级解析降级，一键输出高置信度结构化Markdown与元数据，免去繁琐清洗，直接夯实企业知识库数据底座！
Инженеры-программисты и специалисты по данным при построении систем RAG, когда необходимо обрабатывать сложные документы в различных форматах, таких как…
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/snse_survey/skill_outputs/doc_parse.json
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: examples/snse_survey/skill_outputs/doc_parse.json - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "assign_when"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): examples/snse_survey/skill_outputs/doc_parse.json
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 249 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.