SKILLEMALL.ai

AC pdf-reader

Надежно преобразует PDF в Markdown для сохранения: pdftotext -layout с выравниванием столбцов таблиц в качестве основного движка, markitdown в качестве резервного, автоматическое распознавание китайского OCR Tesseract для сканированных документов, вывод .md с пометками номеров страниц и JSON с показателями качества. Используйте, когда пользователи просят «читать PDF», «преобразовать PDF в md/Markdown», «извлечь текст/содержимое из PDF» или когда другой рабочий процесс/навык агента требует преобразования материалов PDF в .md для поиска. Не используется для преобразования веб-страниц или видео в md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把 PDF 可靠地转成 Markdown 落盘(不靠视觉逐页读):pdftotext -layout 保表格列对齐为主引擎,markitdo…»

把 PDF 可靠地转成 Markdown 落盘(不靠视觉逐页读):pdftotext -layout 保表格列对齐为主引擎,markitdown 备选,扫描件自动走 tesseract 中文 OCR,产出带页码标记的 .md 和质量指标 JSON。当用户要求「读 PDF」「PDF 转 md/Markdown」「提取 PDF 文字/内容」,或其他 agent workflow/skill 需要把 PDF 材料转成 .md 检索时使用。不用于网页、视频转 md。

ClawHub Agent Skills автор: Jiaranbb v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 394 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 11 ч назад

Надежно преобразует PDF в Markdown для сохранения: pdftotext -layout с выравниванием столбцов таблиц в качестве основного движка, markitdown в качестве…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 394 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local PDF-to-Markdown converter that reads a user-selected PDF and writes a user-selected Markdown file.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.