SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC pdf-to-structured-json

Универсальный навык обработки документов на базе платформы Laiye ADP (Agentic Document Processing), выводящий структурированный JSON. ADP использует возможности больших языковых моделей для интеллектуальной обработки более 10 форматов документов, включая PDF, изображения, сканированные документы и файлы Office, автоматически распознавая содержимое документов и выводя ключевые поля и структурированные данные в стандартном формате JSON. Не требует настройки и готов к использованию "из коробки" — идеально подходит для хранения и извлечения структурированных документов, автоматизированных конвейеров данных, проверки качества документов и интеграции документов между системами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A universal document parsing Skill powered by Laiye ADP (Agentic Docum…»

A universal document parsing Skill powered by Laiye ADP (Agentic Document Processing) platform, outputting structured JSON. ADP leverages large model capabilities to intelligently parse 10+ document formats including PDF, images, scanned documents, and Office files, automatically recognizing document content and outputting key fields and structured data in standard JSON format. Zero-configuration and ready to use out of the box — ideal for structured document storage & retrieval, automated data pipelines, document quality inspection, and cross-system document integration.

ClawHub Agent Skills автор: Laiye ADP v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 5 406 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Универсальный навык обработки документов на базе платформы Laiye ADP (Agentic Document Processing), выводящий структурированный JSON.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README-CN.md:29
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:30
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:80
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/laiye-ai/adp-cli/main/scripts/adp-init.sh | bash

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5406 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pdf-to-structured-json) не совпадает с папкой (adp-pdf-to-structured-json)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5406 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (18 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent cloud document-parsing helper, but users should be careful with sensitive documents, API keys, and optional remote installer commands.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.