AC mineru-ocr-local-api
Анализируйте сложные PDF-файлы и изображения документов с помощью MinerU через размещенный API MinerU или локальную версию MinerU с открытым исходным кодом. Используйте, когда агентам Codex, OpenClaw, Claude Code или аналогичным кодирующим агентам требуется OCR на основе MinerU, извлечение Markdown с учетом макета, извлечение формул, загрузка локальных файлов в API MinerU, локальный парсинг MinerU CLI из https://github.com/opendatalab/MinerU, выбор режима между api и local, отслеживание задач, загрузка архива или полное извлечение текста документа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse complex PDFs and document images with MinerU through either the…»
Parse complex PDFs and document images with MinerU through either the hosted MinerU API or the local open-source MinerU runtime. Use when Codex, OpenClaw, Claude Code, or similar coding agents need MinerU-based OCR, layout-aware Markdown extraction, formula extraction, local-file upload to the MinerU API, local MinerU CLI parsing from https://github.com/opendatalab/MinerU, mode selection between api and local, task polling, archive download, or complete document text extraction.
Анализируйте сложные PDF-файлы и изображения документов с помощью MinerU через размещенный API MinerU или локальную версию MinerU с открытым исходным кодом.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 Опасные команды
cmd-shell-rcscripts/lib.py:108Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)persist = 'echo \'export MINERU_API_TOKEN="YOUR_MINERU_TOKEN"\' >> ~/.bashrc'
строка в коде
Просканировано файлов: 8. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1433 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 483 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.