BD li_local_pdf_translate-linux
Пакетно переводите PDF-документы с помощью локальной модели llama.cpp (например, Hy-MT2-7B), используя трехэтапный метод академического перевода (прямой перевод → рефлексия → изящный перевод), поддерживая произвольный перевод между восемью основными языками: китайским/английским/японским/корейским/французским/немецким/испанским/русским. Извлекайте и переводите страницу за страницей, выводите в виде файла .md на целевом языке (платформа Ubuntu/Linux).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用本地llama.cpp模型（如Hy-MT2-7B）批量翻译PDF文档，结合学术翻译三步法（直译→反思→雅化），支持中/英/日/韩/法/德…»
使用本地llama.cpp模型（如Hy-MT2-7B）批量翻译PDF文档，结合学术翻译三步法（直译→反思→雅化），支持中/英/日/韩/法/德/西/俄八大主要语言任意互译，逐页提取+翻译，按目标语言输出.md文件（Ubuntu/Linux 平台）
Пакетно переводите PDF-документы с помощью локальной модели llama.cpp (например, Hy-MT2-7B), используя трехэтапный метод академического перевода (прямой…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalstart_server.sh:7Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (в кавычках — упоминание, а не команда)API_KEY="${API_…025}"в кавычках
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "visibility"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (li_local_pdf_translate-linux) не совпадает с папкой (li-local-pdf-translate-linux)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2024 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.