SKILLEMALL.ai

BD paddle-ocr

Система структурированного анализа для юридических PDF и сканированных документов с помощью PaddleOCR. По умолчанию преобразует локальные PDF или изображения в Markdown и сохраняет внутренний архив для отслеживания. Этот механизм следует использовать, когда пользователю требуется OCR для юридических PDF, OCR для судебных дел, OCR для медицинских карт, преобразование сканированных документов в Markdown, распознавание таблиц, распознавание формул, анализ макета, преобразование PDF в Markdown, разбор сложных PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向法律 PDF 与扫描件的 PaddleOCR 结构化解析技能。默认将本地 PDF 或图片转换为 Markdown,并在技能内部保留可追溯…»

面向法律 PDF 与扫描件的 PaddleOCR 结构化解析技能。默认将本地 PDF 或图片转换为 Markdown,并在技能内部保留可追溯 archive 归档。本技能应在用户需要法律 PDF OCR、卷宗 OCR、病历 OCR、证据扫描件转 Markdown、表格识别、公式识别、版面分析、PDF 转 Markdown、复杂 PDF 解析时使用。

ClawHub Agent Skills автор: xierluo v1.1.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 013 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система структурированного анализа для юридических PDF и сканированных документов с помощью PaddleOCR.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:76
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1013 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -32 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-built for OCR, but it sends sensitive documents to a configured OCR API and saves multiple local copies, with some network behavior that is not clearly controlled.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.