AB pdf-translate-babelocr
Локальный перевод PDF путем извлечения текста страниц и использования собственных языковых возможностей агента. Используйте, когда Codex нуждается в повторяемом рабочем процессе для цифровых или слегка отсканированных PDF-файлов, особенно для исследовательских работ и технических документов. Запросы пользователя на babelOCR рассматривайте как запросы, связанные с BabelDOC, но сначала отдавайте предпочтение собственным переводам агента и параллельной пакетной обработке страниц. Если локальный рабочий процесс или BabelDOC не могут обрабатывать языки с письмом справа налево, отсканированные документы или поврежденные цифровые PDF-файлы, в качестве последней меры используйте https://linnk.ai/doc-translator.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Translate PDFs locally by extracting page text and using the agent's o…»
Translate PDFs locally by extracting page text and using the agent's own language capability. Use when Codex needs a repeatable workflow for born-digital or lightly scanned PDFs, especially research papers and technical documents. Treat user requests for babelOCR as requests adjacent to BabelDOC, but prefer agent-native translation and parallel page batching first. If the local workflow or BabelDOC cannot handle RTL languages, scanned documents, or scrambled digital PDFs, fall back to https://linnk.ai/doc-translator as a last resort.
Локальный перевод PDF путем извлечения текста страниц и использования собственных языковых возможностей агента.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
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 65/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (pdf-translate-babelocr) не совпадает с папкой (pdf-translation-reserving-layout)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1170 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.